Привет всем любителям генерации изображений! Недавно вышло обновление популярного интерфейса Automatic1111 для графической нейросети Stable Diffusion.
Хотя заметных нововведений не так много, есть несколько интересных изменений, о которых стоит рассказать.
С развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и расширением сфер его применения создание серверов с искусственным интеллектом стало критически важным для различных секторов — от автопрома до медицины, а также для образовательных и государственных учреждений.
Эта статья рассказывает о наиболее важных компонентах, которые влияют на выбор сервера для искусственного интеллекта, — о центральном и графическом процессорах (CPU и GPU). Выбор подходящих процессоров и графических карт позволит запустить суперкомпьютерную платформу и значительно ускорить вычисления, связанные с искусственным интеллектом на выделенном или виртуальном (VPS) сервере.
Что делать, если то самое классное изображение никак не удается найти, а у заказчика пока нет ресурса предоставить нужный контент? Что можно придумать для разделов каталога, когда есть только фото для продуктовых карточек, чтобы это выглядело красиво? Как при этом не забыть о метафорах и ассоциациях бренда и создать необходимое настроение на сайте? Да еще и чтобы заказчик все это согласовал без правок…
В этой статье собраны все основные понятия для написания текстовой подсказки для генерации изображений с помощью нейросети.
Если вы хотите создавать качественные изображения, нужно понимать (или просто запомнить) некоторые профессиональные термины и приемы, используемые художниками и фотографами.
В этой статье мы разберем такие ключевые факторы, как высокая детализация, освещение, стиль изображения и другое.
Онлайн-ритейлеры и всевозможные маркетплейсы постоянно пересчитывают цены, придумывают хитрые акции и ставят эксперименты на пользователях. Но кто сказал, что в магазине у дома нельзя делать то же самое? Да, это сложнее, но зато интереснее и может принести больше пользы.
Мы разрабатываем системы управления ценообразованием для больших розничных сетей. В рамках этой задачи экспериментируем с предсказанием продаж в розничных офлайн-магазинах. Предлагаем вам узнать больше о подходах, которые используются в решении таких задач.
Ровно 10 месяцев назад я выпустила сравнительный обзор нескольких популярных нейронок. В нём затронула тему лицензирования контента. С тех пор многое изменилось, и я решила выкатить обновление инфы по части прав и условий использования сервисов:
Пока вы едите молоко с хлопьями, среди нас уже давно ходят люди-киборги. Как вам такое?
Админы на неделе постарались и раскатали для вас большую статью. О том, как скоро мы массово начнём вживлять гаджеты в мозг, что они умеют и для чего это нужно.
Представьте себе игру с полностью открытым и бесконечным миром, этот мир живет своей жизнью, и игрок полностью свободен делать всё, что заблагорассудиться, а игра просимулирует результаты его действий. Такой, open world со своей уникальной вселенной. Интересная такая идея для петпроекта, не правда ли? В этой статье я расскажу о своей попытке реализовать подобную игру, по крайней мере её фундамент.
В Yandex Cloud с сегодняшнего дня открыт доступ к тестированию API YandexART — нейросети для генерации изображений и анимаций, которая лежит в основе приложения Шедеврум. Протестировать API можно в сервисе Foundation Models, в котором доступно несколько моделей машинного обучения, включая YandexGPT для генерации текстов и эмбеддинги для задач семантического поиска.
Сложность планирования рабочих смен в ресторанах, фастфудах, кафе, отелях и колл-центрах часто связана с нерегулярными графиками, разнообразием рабочих ролей и требованием к специфическим навыкам сотрудников. Эффективное распределение смен напрямую влияет на качество обслуживания и финансовые показатели бизнеса.
Решение этой задачи подразумевает минимизацию рисков нехватки или избытка персонала и, как следствие, оптимизацию прибыли. В ответ на эти вызовы разрабатываются системы WFM, которые используют аналитику и автоматизацию для управления рабочим временем сотрудников, популярные во всем мире..
Нейросети в маркетинге сегодня используют не только из-за высокой скорости решения задач и их относительной дешевизны по сравнению с целой командой специалистов, но и потому, что это стало модным. Логотип, нарисованный Midjourney, или презентация, написанная с помощью ChatGPT, привлечет больше внимания: всем любопытно, что же изобрел всемогущий ИИ. Мы также последовали общему тренду и весной 2023 года задействовали генеративные модели для подготовки текстов и картинок для корпоративных соцсетей. Наша цель была привлечь новых подписчиков в VK-сообщество компании, при этом не потратив много денег на рекламу. Для создания текстов и изображений мы использовали Midjourney, Lexica, Kandinskiy 2.1, ChatGPT-3.5 и YandexGPT. Что стоит учесть в работе с ИИ для генерации контента и каких ошибок можно избежать на старте, читайте в этой статье в блоге ЛАНИТ.
10 новых российских проектов для управления заметками и задачами, рекламы у блогеров, просмотра превью ссылок, быстрого обмена контактами на выставках и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Мир, в котором мы с вами живём и который непосредственно ощущаем, является объёмным: расположение любой точки в нём можно описать тремя координатами, и этот факт элементарно зашит в нашу природу. Чем больше “понимания” система искусственного интеллекта будет иметь относительно истинной сущности вещей, включая их расположение, форму и объем, тем легче она будет справляться с задачами, которые до сих пор мог выполнять только человек.
В этой статье разберём, как ИИ помогает решать одну из ключевых задач робототехники, а именно - понимание и ориентация в объёмных пространствах!
11 новых российских проектов для замены Notion, интеграции Tilda с Airtable, поиска работы для дизайнеров и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
10 новых российских проектов для бесплатного обучения программированию, взаимодействия клиентов с брокерами по недвижимости, создания интернет-магазина со встроенной CRM, создания и ведения династий в The Sims (!) и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Несколько недель тому назад компания OpenAI анонсировала скорый выход нейросети SORA, способной создавать связный осмысленный видеоряд из простого текстового описания того, что вы хотите увидеть. То, как работает эта нейросеть, можно узнать из великолепной статьи "Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT". Несмотря на то, что тема, на которую я хочу поговорить с вами сегодня, напрямую не связана с написанным в той статье, я всё же рекомендую вам прочитать её прежде, чем вы начнёте чтение этого поста, так как это просто необходимо для лучшего понимания некоторых из моих идей.
Инференсом ML-модели называют процесс её работы на конечном устройстве. Соответственно, чем больше мы разгоняем инференс, тем быстрее работает модель. Скорость может зависеть от разных условий, например, от архитектуры, которую вы выбрали для модели, или от железа, на котором работает устройство. Кроме того, проблема тяжёлого инференса остро ощущается на больших языковых моделях (LLM) так остро, как ни на каких других моделях.
Меня зовут Роман Горб, я старший ML-разработчик в команде YandexGPT. Тема инференса LLM заинтересовала меня, потому что я занимался R&D в квантовании сеток для CV-задач. Сегодня я расскажу, как безболезненно увеличить скорость инференса. Сперва разберёмся, зачем это нужно, а потом рассмотрим разные методы ускорения и фреймворки, которые могут в этом помочь.
Или история о том, как научная статья "Вам нужно только внимание..." немного перевернула игру и индустрию ИИ.
Трансформеры становятся сотами или попросту попадают в самые последние решения сферы NLP. Кстати, заслужили свою популярность они вообще недавно — только в 2017 году, когда курс доллара был 60 рублей, а для ТГ-каналов с новыми ИИ не исчислялись тысячами.
Мой маленький шажок на пути подготовки к написанию шахматного движка. Написание простейшей нейронной сети, выяснение, что это за зверь такой.
Хладнокровная машина, не знающая печали и жалости. Неумолимо и прямолинейно выполняющая поставленную ей задачу до конца. Таким запомнился зрителю терминатор из одноимённого фильма. Согласно его сценарию, бездушная машина прибыла к нам из будущего. И вот, именно сейчас мы подходим к тому времени, когда в мире из фильма машины берут верх над людьми.
Если обратить свое внимание на техническую сторону этого робота, то то, что удивляло в 1984 году, сейчас кажется чем-то знакомым, и уже маячит на горизонте. На каких же технологиях эти роботы построены там, глубоко внутри своего стального черепа?
Давайте всего на один день предположим, что Джеймс Кэмерон уже в 1984 году что-то знал и снял не фантастический фильм, а попытался послать нам предупреждение. Что если режиссёр фильма попробовал нас оградить от того, к чему может привести злоупотребление новыми технологиями и насколько мы смогли с их помощью приблизиться к созданию таких машин? Предлагаю сегодня, 1 Апреля 2024 года, провести глубокий и вдумчивый анализ механизмов работы терминатора и вместе найти ответ на этот животрепещущий вопрос.