Искусственный интеллект

Всё детство я что-то изобретал, ломал и чинил. Все были уверены, что я стану инженером или, в крайнем случае, телемастером. Но к окончанию вуза — а я учился на горного инженера-электромеханика — жизненный вектор изменился. Я стал изобретать, настраивать, ломать и чинить бизнесы. Был топ-менеджером компаний и делал своё — запускал кондитерское производство, продажу электроники, строительство купольных домов…

Сейчас мне 41 год, больше 15 лет я в бизнесе. Год назад я поступил в магистратуру на мехатроника-робототехника и стал изучать Python и машинное зрение. Как я пришёл к этой идее — не самое интересное (спойлер: через техническое хобби — спортивных дронов). А вот что из этого вышло и как новые знания помогают мне в бизнесе и могут помочь предпринимателям в целом — я подробно расскажу в этой статье.

14го декабря в одном из самых авторитетных общенаучных журналов Nature была опубликована статья с, кажется, сенсационным заголовком: «ИИ-модели Google DeepMind превосходят математиков в решении нерешённых проблем». А в блогпосте дочки гугла и вовсе не постеснялся указать, что это — первые находки Больших Языковых Моделей (LLM) в открытых математических проблемах. Неужели правда? Или кликбейт — и это в Nature? А может мы и вправду достигли техносингулярности, где машины двигают прогресс? Что ж, давайте во всём разбираться!

Недавно на Хабре вышел перевод статьи под названием: «Классическое программирование на грани вымирания» с постапокалиптической картинкой, где автор буквально пишет, что «Приближается конец эпохи классических компьютерных наук, и большинство из нас словно динозавры в ожидании падения метеорита». Если коротко, данная статья о том, что классические компьютерные науки становятся менее актуальными на фоне развития искусственного интеллекта и современных технологий. Автор рассказывает о своем опыте в области компьютерных наук, полученном в 80-х и 90-х годах, и подчеркивает, что, несмотря на то что классические подходы к программированию и алгоритмам всё еще актуальны, но в будущем (горизонт автор не указывает), скорее всего, ИИ с самообучаемыми системами заменит программистов. В будущем студентам факультетов компьютерных наук не нужно будет изучать традиционные навыки, такие как работа с двоичными деревьями или программирование на С++, обучение таким вещам станет неактуальным, потому что от инженеров будущего будет требоваться обучение и запуск генеративных моделей.

Я читаю Хабр довольно давно и очень люблю этот ресурс. При этом здесь регулярно возникают статьи, типа «Если хочешь программировать, начни с языка Си» или наоборот, «Python — это простой язык, с которым любой идиот может разобраться» (статьи такой направленности иногда нещадно минусуют). Есть также и третья категория статей о том, что программисты скоро станут попросту не нужны (как статья, которая недавно опубликована).

Рассказываю как сделал текстовый квест на ChatGPT и с какими проблемами столкнулся в промптинге. Что и как не получалось и как потом получилось.

Внутри полный текст промпта.

Есть много локальных аналогов ChatGPT, но им не хватает качества, даже 65B модели не могут конкурировать хотя бы с ChatGPT-3.5. И здесь я хочу рассказать про 2 открытые модели, которые всё-таки могут составить такую конкуренцию.

Речь пойдет о OpenChat 7B и DeepSeek Coder. Обе модели за счет размера быстры, можно запускать на CPU, можно запускать локально, можно частично ускорять на GPU (перенося часть слоев на GPU, на сколько хватит видеопамяти) и для такого типа моделей есть графический удобный интерфейс.

И бонусом затронем новую модель для качественного подробного описания фото.

UPD: Добавлена информация для запуска на Windows с ускорением на AMD.

Недавно на YaC 2023 мы показали нашу новую колонку — Станцию Дуо Макс. Это первая умная колонка Яндекса с сенсорным экраном и флагман в нашей новой категории устройств. Дуо Макс предложит пользователям как уже знакомые возможности других Станций, так и новые способы взаимодействия с Алисой. 

Под катом — не только подробности об устройстве и наше видение назначения экрана, но и несколько историй разработки. Например, вы узнаете, как экран влияет на акустику устройства и к каким неожиданным изменениям привела возможность повернуть его на 90 градусов. Расскажем про видеозвонки в Telegram и нейросетевой фокус. Ну и закончим пост историей о том, как мы приняли участие в отладке процессора.

ИИ чат‑боты любят ловить глюки и выдавать всякую чушь. Так массово, что словом 2023 года признали «галлюционировать». В чем причина такого явления? Является ли генеративный ИИ интеллектом (спойлер — и да, и нет)? И что общего у ChatGPT и копировального аппарата Xerox? Разбираемся, осмысляя неочевидный нюанс в логике работы больших языковых моделей.

Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

В этой статье мы расскажем вам про самые важные фичи, внедренные за последние полгода в ChatGPT (самую мощную нейросетку в мире), а также обсудим – каким видением будущего поделился Сэм Альтман на прошедшей 7 ноября конференции от OpenAI. Спойлер: они хотят запилить «агентов Смитов», которые смогут самостоятельно взаимодействовать с миром!

Все мы видели много статей, где с помощью AI-инструментов за минуты выполняется работа, на которую раньше мог легко уйти день. Особенно впечатляют примеры, где работа (успешно) идет вне зоны компетенции человека (т.е. когда AI позволяет делать то, что человек в принципе один сделать не мог бы). Но сегодня у меня получился несколько другой случай:

Обращаясь к мастерам научной фантастики, всё чаще удивляешься их проницательности. В рассказе Артура Кларка «Девять миллиардов имён Бога» компьютер воплотил пророчество тибетских монахов о наступлении конца света, а в повести Ника Горькавого «Астровитянка» ИИ был единственным другом маленькой девочки в течение десятка лет и помог ей выжить на чужой планете. Многие люди, включая специалистов, верят как в позитивный, так и в негативный путь развития искусственного интеллекта. К счастью, подобные системы являются лишь инструментом, который можно использовать себе во благо, или оставаться в стороне от этого. Уверен, что в течение нескольких лет ажиотаж вокруг нейросетей постепенно спадёт до такой степени, что мы будем относиться к ним как к ещё одному подарку технического прогресса.

А пока мы с вами находимся в настоящем и предвкушаем наступление новой технологической эры, предлагаю разобраться в основах машинного обучения и познакомиться с новой версией GigaChat'а. В ней нам удалось добиться качественного прорыва, обойти аналогичные по размеру языковые модели, а также расширить максимальную длину входного запроса модели и проделать множество других улучшений. Но обо всём по порядку.

Сначала освежим в памяти, что такое языковые модели и как они развивались до сегодняшних дней.

Остановка производства сериалов и фильмов, перенос премьер, отмена анонсированных проектов… Нет, это не закат Голливуда, речь идет о второй крупнейшей забастовке «WGA». Она стала ответной реакцией на жадность в край обнаглевших корпоратов из стриминг-сервисов, которые не захотели договориться на берегу. Каждые три года «AMPTP» («Альянс продюсеров кино и телевидения»), куда входят «Netflix» и другие, заключает с «WGA» («Гильдия сценаристов США») новый контракт. В нем приходят к согласию в таких вещах, как минимальная оплата труда для различных проектов, медицинское страхование, пенсионные отчисления, роялти и так далее. Проще говоря, это главный документ, регулирующий отношения между сценаристами и Голливудом.

«Альянс» встал в позу по причине внесенных «Гильдией» новых положений контракта, за каждым из которых скрывается целый ворох проблем. Но можно выделить четыре основных требования: авторские отчисления за фильмы и сериалы на стримингах, повышение минимальной ставки, борьба со сценарными «мини-комнатами» и ограничение использования нейросетей. Чтобы лучше понять ситуацию, стоит рассмотреть все по отдельности и разобраться в некоторых нюансах.

Планировщик движения беспилотного автомобиля — это алгоритм-помощник, который общается с другими участниками движения посредством манёвров. То есть он действует так, чтобы другим было понятно, куда поедет беспилотник, и сам по действиям других пытается определить, кто куда будет двигаться и почему.

В диалоговых системах совсем недавно произошла революция из-за появления ChatGPT. В беспилотных автомобилях революции, к сожалению, пока не произошло, но если это случится, то как раз в той области, про которую будет мой рассказ.

Под катом — детальный разбор логики движения беспилотника, примеры свёрточных и трансформерных архитектур моделей для предсказания движения и много формул для расчёта вероятных траекторий других машин и пешеходов. А ещё я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.

DeepNude — это технология, использующая нейросети для создания изображений обнаженных тел на основе одетых фотографий или видео. Суть этой технологии заключается в том, чтобы "снять" одежду с изображения человека с помощью искусственного интеллекта и показать, как, предположительно, выглядит тело человека под одеждой.

Итак, в данной статье поговорим о пикантных и для некоторых людей непристойных темах, которые больше всего интересуют наше общество - обнаженное тело. Сделаем обзор таких сервисов как: Deepnude.ai, Deepfake.com, DeepSwap.ai, SoulGen и прочих.