Доброго времени суток, «Хабр»!
Как вы знаете, недавно компания OpenAI выпустила модель ChatGPT o3-pro и обновила ChatGPT o4. Многие хотели бы получить доступ к этим моделям, а также к их более ранним версиям. Но что делать, если вы живёте в России и не можете воспользоваться этим мощным инструментом?
Пристегните ремни! В сегодняшней статье я расскажу о нескольких способах, как пользоваться ChatGPT из России.
Продолжам изучать исскуство промптинга. Если советы из первой части статьи были ориентированы, на написание промптов «на лету» то все следующие требуют определенной подготовки и (или) нескольких дополнительных действий. Но они же заметно прокачают качество ответов.
Считается устоявшейся истиной, что инструменты автодополнения кода и прочая помощь от больших языковых моделей помогают программировать быстрее. Исследование организации METR ставит это фактоид под сомнение и даже демонстрирует обратный эффект.
В рамках анализа труда 16 программистов обнаружилось, что ИИ замедляет человека на 19 %. Это противоречит мнению экспертов индустрии машинного обучения, экономистов и самих участников эксперимента. Важно, что проверка шла не на очередных бенчмарках или предложениях решать алгоритмические задачи на скорость, а в обычной работе людей.
Как наш инстинкт говорить с роботами-пылесосами объясняет тайну разума лучше, чем все философы вместе взятые.
В любой дискуссии о природе сознания, его источниках, структуре, функциональности, о его возможности вне человека неизбежно возникает вопрос: а что такое сознание?
Обычно задающий его имеет в виду: «А есть ли у вас право с важным видом рассуждать о сознании, если вы не можете дать ему определение?» Я считаю, что этот довод необоснован и просто глуп.
Недавно в журнале Nature вышла статья, которая заставила нас ахнуть: оказывается, современные нейросети начинают думать о мире почти как люди! Учёные из Китая исследовали, как большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели (MLLM) формируют представления об объектах, и сравнили их с человеческим мышлением. Мы разобрали эту работу и рассказываем вам, почему она реально крутая, простым языком. Погнали!
В этой статье мы говорим об автопромптинге - что это такое, зачем он нужен и как он помогает уже сегодня промпт-инженерам.
9 июля 2025 года компания Perplexity представила свой первый AI-браузер Comet, который объединяет возможности фирменного поисковика и умного ассистента. Новый продукт напрямую конкурирует с Google Chrome и привычными способами работы в интернете.
С развитием нейросетей обработка и редактирование изображений перешли на новый уровень — больше не требуется проводить большое количество часов за работой в таких программах, как Adobe Photoshop, потому что нейросеть может справиться практически с любым запросом всего за пару минут — будь то ретуширование, удаление фона или шумов с фотографий и многое другое.
В данной статье мы рассмотрим наиболее популярные и эффективные нейросети, которые помогут вам создавать и редактировать фото быстро и качественно — без лишних усилий и временных затрат.
Привет! В предыдущей статье про аналитику футбольных матчей я рассказал вам о нашем пайплайне в целом и тонкостях сглаживания, а также о нескольких упражнениях для игроков, которые помогают нам моделировать реальные ситуации.
В этой же части, как и обещал ранее, будет рассказ про упражнение «2*2» (проверяем, сможет ли трекинговая система нормально отслеживать игроков в условиях резких перемещениях в ограниченной локации), синтетические тесты и выводы.
Давайте по порядку.
В качестве вступления, несколько основных моментов из первой части:
Определение скорости возможно только с определенной погрешностью. Точность этой оценки важна как при выявлении превышения скоростного режима на дорогах, так и при анализе спортивных результатов, где даже небольшие ошибки могут повлиять на выводы.
Положение футболиста на поле можно определять различными способами.
Для этого используются:
Заглянуть в будущее, пожалуй, интересно всегда. Но ещё занимательнее — наблюдать, как оно становится настоящим. Вспомним, что говорили про ИИ и Интернет вещей еще лет 20 назад. Технологии всё сильнее развиваются скачкообразно, а не линейно. Мир обсуждает подрывные инновации — самые рисковые и сообразительные их создают. В этой подборке рекомендуем книги про цифровую историю, с которыми получится осмыслить нынешние промышленные революции и актуальные тренды.
Всем привет!
Меня зовут Кирилл Дьяков. Я новый писатель на Хабре, так как в основном обитаю на порталах юридических, а не технических. Но поскольку тружусь я в области разработки искусственного интеллекта и очень интересуюсь темой применения ИИ в юридической практике, то решил поделиться с вами своим небольшим обзором – как ИИ проникает в сферу права и какие порядки (и беспорядки) в ней наводит. Расскажу, как и где технология уже применяется юристами, какие задачи помогает решать, какие правовые и технические вызовы создает и даже кого уже успели за ее применение наказать.
В статье разобрал, почему три закона Азимова не работают для современного ИИ и как технологии, которые мы создаем, могут выйти из-под контроля.
Бонус — пару примеров кода для (теоритического) внедрения этических правил в ИИ.
Self-supervised обучение - это процедура предварительного обучения, которая позволяет нейронным сетям использовать большие объемы неразмеченных данных в supervised стиле. В этой главе мы сравним self-supervised обучение с трансферным, схожим методом для предварительного обучения моделей, и рассмотрим практические приложения SSL. Также обсудим основные категории self-supervised обучения.
Привет! Меня зовут Александр Фролов, я data scientist отдела машинного обучения в Нетологии. В этой статье я коротко расскажу, откуда взялись LLM, чем они стали сегодня, куда всё идёт и где в этом хаосе найти точку опоры.
Постараюсь обойтись без лишней теории и академического занудства — просто обзор по верхам с точки зрения дата-сайентиста, который строит пайплайны по обработке данных.
Нейротехнологии постепенно выходят за пределы лабораторий и становятся поддержкой для людей с нарушениями здоровья. Уже тестируются мозговые импланты вроде Neuralink, помогающие пациентам управлять компьютером или протезом. Но исследователи из медицинского центра UC Davis сделали следующий шаг: научились озвучивать мысли людей. Новый нейроинтерфейс считывает сигналы из речевой зоны мозга и синтезирует голос — без промежуточных действий со стороны пациента. Давайте разбираться, что это за проект.
80% компаний используют генеративный ИИ без реальной отдачи. Этот «парадокс Gen AI» разрешают ИИ-агенты: они автоматизируют сложные процессы, повышают оперативность и открывают новые источники дохода.
Узнайте, как перейти от экспериментов к масштабируемому влиянию на бизнес.
Почему невозможно создать осознающий искусственный интеллект на существующей компьютерной архитектуре? Давайте начнем с некоторых определений.
«Одушевленность» – это функция «наблюдателя» в сознании, относительно которого проявляются чувства, мысли, эмоции.
«Одушевленный» не обязательно означает «живой», а «живой» не обязательно означает «одушевленный» Большинство живых организмов - растения, простейшие - не имеют высшей нервной деятельности и «одушевленности».
Для повторения алгоритма не обязательно копировать биологическую основу в виде мозга.
«Одушевленность» не обязана обладать интеллектом, как и интеллект - «одушевленностью»
Предлагаемый подход использует в своей основе электричество. Химическая или физическая блокировка сигнала в нейронной сети приводит к потере ощущения. Искусственная стимуляция электрическим сигналом приводит к появлению галлюцинаций. Это многократно доказано наукой и медициной.
Осталось описать алгоритм, как именно электричество создаёт одушевленность в нейронных сетях мозга.
На прошлой неделе S0ER опубликовал пост о том, что в собеседованиях укоренилась практика проверять знание каких-то фактов, а не умение мыслить. Будто ищется условный чат-гпт с большой базой знаний, а не специалист, способный анализировать и решать задачи. Хотя ИИ как раз тестируют так, как надо наоборот бы тестировать человека.
Этот материал побудил меня порефлексировать над своим опытом в найме, вспомнить недавние кейсы и подумать о формирующихся тенденциях. Конечно, в этих рассуждениях не обошлось без AI.
Тайлер Коуэн — один из самых необычных экономистов современности. Он не просто анализирует цифры и тренды, а предсказывает глобальные изменения, связывает технологии с культурой и философией, а его книги и блог Marginal Revolution стали настольными пособиями для предпринимателей, инвесторов и интеллектуалов по всему миру.
Но почему именно Коуэн, а не Нобелевские лауреаты или гуру менеджмента, оказался таким влиятельным в Кремниевой долине? Почему его идеи вдохновляют Илона Маска, Пола Грэма и других визионеров технологической индустрии? Разбираемся в феномене Тайлера Коуэна.
Яндекс выпустил новую модель для Шедеврума, которая попыталась прикрыть уязвимости, которые эксплуатировались для создания «небезопасного контента» категории 18+. Тем не менее, не всё так радужно и с «детским» режимом они очень торопятся. Некоторые уязвимости в промпте остались, а некоторые добавились. Но самое интересное – попытка спастись от «небезопасного контента» путём целенаправленной порчи датасета. Обо всём этом подробно в тексте.
