Midjourney - это мощный инструмент для генерации изображений на основе текстовых описаний, известных как промпты. Его возможности поистине безграничны: от фотореалистичных пейзажей и портретов до сюрреалистических и абстрактных композиций. Однако для того, чтобы в полной мере раскрыть потенциал этого инструмента и получать желаемые результаты, необходимо освоить искусство составления эффективных промптов.

Правильно составленный промпт позволяет направлять нейросеть в нужное русло, задавать стиль, настроение и детали изображения. От качества промпта напрямую зависит качество и соответствие сгенерированных изображений вашему замыслу.

Цель данного гайда - познакомить вас с продвинутыми техниками работы с промптами в Midjourney. Независимо от того, являетесь ли вы художником, дизайнером или просто энтузиастом, стремящимся исследовать возможности Midjourney, этот гайд поможет вам вывести свои навыки работы с промптами на новый уровень. Надеемся, вы сможете найти в нем что-то новое для себя!

Приятного прочтения:)

В последние годы мы стали свидетелями стремительного развития и роста популярности чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных и широко используемых чат-ботов стал ChatGPT от компании OpenAI, который продемонстрировал впечатляющие возможности в общении и решении разнообразных задач.

Однако ChatGPT - далеко не единственный продвинутый чат-бот, доступный сегодня. Не так давно компания Anthropic представила миру Claude v.3 Opus - ИИ-ассистента нового поколения, который во многом превосходит возможности ChatGPT и имеет ряд значимых отличий. И хотя на первый взгляд Claude может показаться похожим на своего более известного "коллегу", при ближайшем рассмотрении становятся видны существенные различия в архитектуре, возможностях и особенностях взаимодействия с пользователем.

В этой статье мы рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем. Наша цель - предоставить полезное руководство, которое поможет вам в полной мере освоить и применять Claude, избегая распространенных ошибок и открывая новые горизонты в решении задач с помощью ИИ. Конечно, в этой статье не получится рассказать все, но самое основное - однозначно.

Приятного прочтения!:)

Нейронные сети стремительно меняют ландшафт цифрового маркетинга, и SEO не является исключением. Все больше специалистов по поисковой оптимизации обращаются к возможностям искусственного интеллекта, чтобы улучшить свои стратегии, автоматизировать рутинные задачи и добиться более высоких результатов в органической выдаче.

Но как именно нейросети могут помочь в SEO? Какие задачи они способны решать уже сегодня, а какие перспективы открывают на будущее? Как выбрать и внедрить подходящие инструменты в свой рабочий процесс? Эти вопросы волнуют многих оптимизаторов - как начинающих, так и опытных профессионалов.

В этой статье мы постараемся дать развернутые ответы на эти вопросы и предоставить максимум полезной информации по теме. Мы подготовили большой обзор инструментов, которые используют как минимум алгоритмы машинного обучения. Наша цель - не просто познакомить вас с трендами на стыке SEO и ИИ, но и вооружить практическими знаниями, которые вы сможете применить в своей работе.

Ну что ж, поехали! Приятного чтения:)

Век живи - век учись, а презентации составлять так и не научишься. Сколько времени и сил тратится на подготовку этих стандартных презентаций, особенно во время сессии. Но что если значительную часть этой рутинной работы можно было бы делегировать искусственному интеллекту? Именно такую возможность обещают многочисленные сервисы, использующие нейросети для генерации презентационного контента.

В этом обзоре мы попробуем разобраться, что из себя представляют новомодные ИИ-генераторы презентаций. Честно оценим их возможности и ограничения, пройдемся по функционалу, проверим на практических примерах. 

Главный вопрос к этим сервисам - смогут ли они в текущей форме полностью заменить человека в создании качественного презентационного контента? Или они пока что больше напоминают ассистента, которому нужен присмотр и доработка результатов ручным трудом?

Исследуем, анализируем, делаем выводы! Ведь только опираясь на реальный опыт использования, можно понять, стоит ли овчинка выделки и имеет ли смысл переходить на ИИ-генерацию презентаций. Начнем!

В эпоху цифровизации трудоустройства, когда рекрутинговые агентства и HR-отделы переходят на автоматизированные системы обработки резюме, важность составления эффективного CV выходит на новый уровень. Первое впечатление о кандидате складывается за считанные секунды. Плюс не забываем о количестве кандидатов, претендующих вместе с вами на одну и ту же должность. Такова реальность современного рынка труда, где у нас есть два варианта: сдаться или принять этот вызов.

К счастью, технологии машинного обучения, которые с недавних пор помогают рекрутерам находить подходящих кандидатов, могут пригодиться и самим соискателям. С помощью нейросетей и искусственного интеллекта можно существенно улучшить свое резюме и повысить шансы на собеседование. 

В этой статье мы рассмотрим, как использование нейросетей, например, ChatGPT, может помочь создать эффективное резюме, которое будет выделяться как в глазах бездушной машины, так и человеческого рекрутера. Обсудим, что необходимо учитывать при составлении резюме, предоставим пошаговую инструкцию по его написанию и улучшению уже существующего, а также дадим несколько вредных советов для обхода автоматизированной проверки. В общем, нас ждет много интересных букв.

Приятного чтения!

В последние десятилетия угроза загрязнения водных ресурсов стала одной из наиболее беспокоящих экологических проблем. С ростом мирового потребления фармацевтических препаратов в 2020 году оно достигло 4 миллиардов доз, и как следствие, водные системы сталкиваются с увеличением количества и разнообразия микроэлементов, попадающих в очистные сооружения. Эти вещества, часто неизвестные и трудно поддающиеся анализу, могут оказать вредное воздействие на окружающую среду и здоровье человека, включая канцерогенез и эндокринные нарушения.

В условиях, где традиционные методы анализа требуют дорогостоящего оборудования, опытных специалистов и затрат времени, наука стремится к эффективным и инновационным подходам. В этом контексте исследовательская команда Корейского Института Науки и Технологии (KIST), под руководством Хон Сок-Вона, главы Центра исследования водных ресурсов и цикла, и старшего исследователя Сон Муна, представляет новаторскую методологию, основанную на искусственном интеллекте, для борьбы с вызовами загрязнения воды.

В данной статье мы рассмотрим уникальный подход команды KIST, объединяющий в себе методы самоорганизующихся карт (SOM) для кластеризации и случайных лесов (RFC) в машинном обучении для прогнозирования свойств и поведения микроэлементов. Результаты этого исследования проливают свет на возможности применения искусственного интеллекта в экологии, предоставляя быстрый и точный инструмент для анализа и прогнозирования воздействия микроэлементов в водных системах.

Приятного прочтения (:

упность и различные преимущества мультикристаллических материалов сделали их широко распространенным сырьем для различных применений в сфере солнечной энергетики и, в целом, полупроводни.ковой индустрии, электроники и медицины, однако работа с ними сопровождается серьезными трудностями

Использование мультикристаллических материалов усложняется наличием дефектов и неоднородностей свойств кристаллов по поверхности материала, связанных с различной кристаллографической ориентацией каждых отдельных зерен. Кроме того, работа с такими материалами требует наличие дорогостоящего оборудования и использование современных методов, затрачивающих много времени и неподходящих для образцов большой площади, что является насущной проблемой. 

Другими словами: материал очень востребован во многих сферах промышленности, но имеет ряд особенностей, и не имеет достаточно эффективных способов работы с ними.  

В данной статье я расскажу, какое решение данной проблемы было найдено исследователями, и для сравнения опишу современные используемые методы для определения кристаллографических ориентаций в мультикристаллических материалах.

Приятного чтения! :)

По прогнозам к 2050 году смертность от инфекционных и бактериальных  заболеваний, не поддающихся лечению в связи с устойчивостью возбудителей к антибактериальным препаратам, составит 10 млн человек в год и выйдет на одно из лидирующих мест наряду с сердечно-сосудистыми и онкологическими заболеваниями. Основным объектом данного исследования как раз является один из таких типов бактерий –  метициллинрезистентный золотистый стафилококк (MRSA),  устойчивый к стандартным лекарственным препаратам, известным и применяемым на практике антибиотикам.

Данной проблемой уже долгие годы занимаются ученые и медицинские организации по всему миру, и, наконец, с мертвой точки позволили сдвинуться силы искусственного интеллекта и глубокого обучения, основанного на применении графовых моделей нейронных сетей, знакомых для каждого из нас.

Ученым из Массачусетского университета удалось осуществить данное исследование за счет использования глубокого обучения. Помимо того, что новый класс антибиотиков способен уничтожать MRSA бактерии, он также обладает очень низкой токсичностью по отношению к клеткам человека, что является безупречным результатом.

В данной статье я подробнее расскажу о методах и ходе данного исследования, от зарождения идеи, до ее реализации и практических результатов.

Приятного прочтения! :)

Специалистам в области технологий и медицинских инноваций посвящается новое слово в борьбе с раком – применение глубокого обучения, использованное исследовательской командой университета Джона Хопкинса для индивидуального анализа генетических данных пациентов. В мире, где онкология является неотъемлемой частью нашего здравоохранения, эта инновационная технология предлагает персонализированный подход к лечению, основанный на алгоритмах машинного обучения.

Он не просто борется с болезнью, а анализирует многочисленные факторы, связанные с онкологической патологией конкретного пациента. Это не просто лечение, это индивидуально настроенная стратегия, созданная благодаря силе глубокого обучения.

Моя статья направлена на то, чтобы донести до специалистов в области медицины и машинного обучения важность этого направления. Приглашаю вас изучить эту захватывающую технологию и присоединиться к обсуждению. 

Давайте вместе взглянем на возможность изменения стратегии борьбы с раком и наступления новой эры в медицинских исследованиях!

Литий-ионные батареи, как известно, являются источником питания множества гаджетов, электромобилей и других устройств, без которых трудно представить нашу повседневную жизнь. При этом добыча лития наносит ощутимый экологический ущерб, а цены на него постоянно растут. 

Потенциальный поиск альтернатив занял бы годы кропотливых исследований и тестирования миллионов вариантов новых материалов. Однако команда под руководством Нейтана Бейкера из Microsoft смогла решить эту задачу всего за несколько месяцев, опираясь на мощь искусственного интеллекта. Им удалось разработать опытный образец батареи с содержанием лития на 70% меньше относительно ряда альтернатив.

Методы, использованные в работе, являются передовыми с точки зрения инструментов машинного обучения, а результаты приятно впечатляют.

Давайте вместе окунемся в процесс исследования!

Новая ступень в развитии диффузионных генеративных моделей ИИ, и новая возможность создавать собственные изображения в 10 раз быстрее, чем раньше. Это стало реальным благодаря удачной попытке совместить знания об электростатике и принципу функционирования привычных нам диффузионных моделей. Так, исследователям из MIT CSAIL удалось воплотить в жизнь инновационную модель PFGM ++, которая по последним данным значительно превосходит своих предшественниц.

Какова физическая природа PFGM ++, и как ее использовать на практике – давайте разбираться далее вместе.

Приятного прочтения!

Современный ИИ достиг впечатляющего прогресса, стимулируя сферу автономного транспорта. Особенно перспективно выглядит обучение с подкреплением (RL), показавшее успехи в сложных задачах принятия решений вроде игры в Го или управления беспилотными автомобилями.

Но существующие подходы не дают гарантий безопасности, что ограничивает использование RL там, где оно имеет решающее значение. Учитывая это, предпринимаются попытки разработать безопасные методы RL для защиты автономных автомобилей. Эксперты призывают активнее исследовать нейро-ИИ - перспективное направление следующего поколения ИИ. В основе методики лежит понимание поведения мозга из нейробиологии и психологии. А в последнее время появляется все больше свидетельств того, что в процессах RL в мозге ключевую роль играет миндалевидное тело, отвечающее в том числе за реакции на опасности.

С учетом этого, было проведено исследование с целью установить связи между ИИ, нейронаукой и психологией, чтобы разработать новые безопасные методы RL для автопилотов путем моделирования функций миндалевидного тела и ответить на вопрос “Могут ли некоторые из тех же признаков страха и оборонительного вождения быть как-то запрограммированы в беспилотный автомобиль?”

Могут или не могут, давайте разбираться вместе!

Нейроморфная инженерия является инновационной областью исследований, объединяющей принципы когнитивных наук и передовые технологии. Вашему вниманию представлен обзор Brainoware, связующего звена мозговых органоидов и искусственного интеллекта. Мы вспоминаем о недостатках кремниевых чипов и даём краткий экскурс о суперкомпьютере, пытавшемся воспроизвести функционал человеческого мозга. Помимо этого подробно рассказываем об устройстве Brainoware, приводим результаты тестов, мнения учёных и исследователей, а также пытаемся посмотреть за горизонты вычислительных технологий.

Приглашаем к прочтению!

Не так давно мир ИИ потрясли новости о кадровых перестановках в OpenAI: совет директоров компании уволил её генерального директора Сэма Альтмана, самую яркую фигуру в сфере генеративного ИИ. О своей отставке Альтман узнал на онлайн-совещании совета директоров, организованном по инициативе Ильи Суцкевера, главного научного сотрудника OpenAI: «...Не был всегда откровенен в своем взаимодействии с советом, что ограничивает его способность выполнять свои обязанности» – именно так звучит часть формулировки заявления.

Даём детальную фабулу кадровых перестановок в OpenAI и Microsoft, рассказываем о Q*, его возможной связи с Q-learning и MRPPS с техническими подробностями и размышляем об искусственном общем интеллекте.

Приглашаем к прочтению!

Как известно, данные - это новая почва в мире AI. И товарищи-исследователи из MIT CSAIL нашли оригинальный способ вырастить на этой плодородной земле нечто большее, чем просто пиксели. В своем новом исследовании, они использовали синтетические изображения для обучения моделей машинного зрения и значительно превзошли результаты традиционных подходов с "реальными" картинками. Такое обучение оказалось более эффективным и свободным от предубеждений машинного обучения.

В основе описываемого подхода лежит система StableRep. Это не просто очередной софт для генерации синтетических картинок. StableRep использует самые популярные в последнее время модели вроде Stable Diffusion, которые создают изображения на основе текста.

Приглашаем узнать больше об этом проекте!

Нейронные сети - одна из самых популярных и быстроразвивающихся областей в IT-обучении. Количество курсов и материалов по этой теме растет с каждым днем. К сожалению, не все из них качественные и действительно полезные.

В этой статье мы собрали только лучшие бесплатные онлайн курсы по нейронным сетям и машинному обучению. Это курсы от известных IT-компаний, которые предоставляют полное погружение в тему, а не являются просто прогревом перед каким-то платным продуктом. Здесь вы найдете курсы разного уровня сложности - от базовых для новичков до продвинутых. Некоторые из них на русском языке, другие - на английском. Но каждый сможет подобрать для себя что-то полезное и интересное.

Давайте вместе разберем подробнее, какие бесплатные онлайн курсы стоит пройти для изучения нейронных сетей и машинного обучения.

Приглашаем к прочтению!

Исследователи из MIT под руководством Макса Тегмарка сделали важное открытие в области искусственного интеллекта. Им удалось доказать, что современные языковые модели (LLM), обученные на огромных массивах текстов, формируют внутри себя целостные модели мира, включающие представления о таких фундаментальных понятиях, как пространство и время.

Это открытие имеет принципиальное значение. Считалось, что для искусственного интеллекта недоступны базовые человеческие возможности, такие как самосознание, наличие картины мира и способность к человекоподобному мышлению, в принципе. Но это открытие стало gamechanger’ом в плане понимания того, как у ИИ происходит мыслительный процесс.

Предлагаем и Вам углубиться в это исследование и узнать, что конкретно было сделано и как!

В последнее время наблюдается стремительный прогресс в сфере обработки естественного языка. Появление мощных языковых моделей вроде GPT и Bard действительно открыло новые возможности для создания интеллектуальных приложений. Однако вместе с тем мы столкнулись с необходимостью более совершенных инструментов для эффективной интеграции и управления такими моделями.

И вот недавно компания Microsoft представила Guidance - язык управления, предназначенный для контроля над большими языковыми моделями. По нашему мнению, этот инструмент может существенно изменить процесс разработки приложений на основе возможностей AI. 

В данной статье мы хотели бы поближе познакомиться с его особенностями и разобраться, что же это за "зверь". Надеемся, эта информация будет полезна для разработчиков, исследователей и организаций, которые активно работают над совершенствованием контроля поведения LLM.

Приглашаем к прочтению!

При решении задачи поиска мы столкнулись с проблемой интеграции разнородных источников данных и обеспечения максимальной релевантности результатов. У нас накопилось много разрозненной информации в разных форматах и системах, что сильно осложняло поиск.

В итоге мы решили попробовать Swirl - поисковую платформу с открытым исходным кодом, созданную на Python и Django, позволяющую объединить поиск в базах данных (SQL и NoSQL), облачных сервисах, поисковых провайдерах, хранилищах данных и таких инструментах, как Miro, Jira, GitHub и т.д., а на выходе получить результаты с аналитикой от ChatGPT.

Для разработчиков и компаний, которые также хотят оптимизировать и упростить поиск, эта информация может быть полезна. Приглашаем познакомиться!