Пользователь
Однажды, выполнив в Гугле запрос "Three body problem" ("Задача трёх тел"), я был просто поражен - первая страница результатов состояла только из ссылок на роман китайского писателя-фантаста Лю Цысиня с соответствующим названием, а также на телесериал, снятый по этому роману, т.е. ссылок на собственно задачу трёх тел не было вообще! Мне это показалось удивительным и несправедливым, поскольку сама по себе задача трёх тел тоже может выглядеть увлекательной в популярном изложении. В этой публикации я постарался привести некоторые доказательства этого утверждения.
Ровно месяц назад VK объявила о закрытии проекта мессенджера ICQ — спустя 28 лет после его выпуска. Завершилась работа серверов и закрылась возможность авторизоваться. Для продолжения общения VK рекомендовала перейти на продукты «VK Мессенджер» и «VK WorkSpace».
Всем привет! Меня зовут Денис Бобков, я сейчас обучаюсь на совместной магистерской программе ВШЭ и ШАД под названием «Современные компьютерные науки», а также работаю исследователем в AIRI в команде Controllable Generative AI лаборатории FusionBrain. Область моих исследований касается методов редактирования изображений.
Захотелось добавить на фото улыбку или очки? Поменять причёску или её цвет? Современные инструменты, которые делают это, не способны одновременно изменить именно то, что тебе нужно, не испортив всё остальное, причём так, чтобы изменение выглядело реалистично, а сам процесс изменения не выполнялся слишком долго. Нашей же команде удалось довольно сильно приблизиться к тому, чтобы выполнить все три условия сразу.
Совсем недавно нашу статью приняли на одну из топ‑конференций по компьютерному зрению CVPR 2024 (эта конференция недавно стала самой цитируемой!). Наша статья про то, как можно редактировать лица в высоком качестве с помощью генеративной модели StyleGAN. Почитать её целиком можно на архиве, а здесь же я хотел кратко рассказать о том, что именно мы сделали.
Привет, меня зовут Алина и я нейрохудожник. Это означает, что я рисую свои работы с помощью нейросетей. Вы можете по-разному относиться к предыдущей фразе: с презрением («не может быть СВОИХ работ из НЕЙРОсети»), с негодованием («Я тоже рисую в нейросети, но не заявляю, что я нейрохудожник»), с интересом («Ого, почитаю, а то у меня не получается нарисовать то, что хочу») и даже благоговением («У меня до сих пор руки не дошли что-то нарисовать в нейросети, а человек уже нейрохудожником стал»). Прежде, чем спорить о праве называться нейрохудожником, стоит сперва ответить на более общий вопрос: а можно ли называть искусством генерацию изображений в нейросети?
Ничто не ново под луной: дискуссии об искусстве тянутся испокон веков. В эпоху Возрождения разгорелся спор между реалистами и идеалистами о том, что первично — идеи или видимый мир — и малые голландцы, мастера жанровой живописи, подвергались критике за то, что их картины не соответствовали идеалам и часто изображали повседневную жизнь. В XIX веке фотографии считались механическими репродукциями реальности, лишенными души и творчества. В первые десятилетия XX века фильмы считались развлекательным зрелищем, а не искусством, пока не вышли фильмы «Рождение нации» (1915) и «Броненосец Потемкин» (1925).
В этой статье на примере цифрового искусства я разберу смысл изображения на составляющие части и соберу его заново, показав, как при помощи нейросети мы слой за слоем можем усложнять иллюстрацию. С каждым новым наложенным пластом информации мозг будет считывать изображение как более интересное и глубокое. Помимо транслирования моих взглядов на нейроискусство статья несёт практическую пользу. Я буду приводить промты, то есть текстовые запросы для генерации изображений, в одной из нейросетей — Midjourney — на примере цветка кувшинки. Для использования промтов под свои нужды нужно будет заменить слова «water lily» на любой другой объект.
В этой статье мы научим авто самостоятельно парковаться с помощью генетического алгоритма.
Мы создадим первое поколение авто с произвольными геномами, которое будет вести себя примерно так:
Примерно на сороковом поколении авто начнут понимать, что такое авто-парковка, и начнут приближаться к парковочному месту:
Научим xv6 работать с виртуальными страницами размера 2 Мб, узнаем, как компоновщик создает образ памяти программы и научим файловую систему xv6 справляться с большими файлами.
Пример: Пусть программа занимает 4 Мб памяти. Размер страницы - 4 Кб. Программа займет (1024 * 1024 * 4) / (1024 * 4) = 1024 страницы памяти. ОС избавит процессор от лишней работы, если увеличит размер страницы до 2 Мб - тогда программа займет 2 страницы.
Сложилась у меня такая привычка, если мне хочется знать, что твориться в мире, то я не читаю новости, различные ТГ каналы и т.п., а смотрю статистику. Телевизор с конца нулевых не смотрю, на всяких блогеров и телеграмм-каналы не подписан, поэтому на многие вещи стал смотреть непредвзято. Этим и хороша статистика, там просто цифры, без всякого, манипулятивного, контекста. Поэтому давайте рассмотрим статистику смертности и их причины.
В этой статье я расскажу, как я смог обучить модель, которая превзошла GPT 3.5 Turbo на русскоязычной части MT-Bench. Также я рассмотрю новую конфигурацию для обучения на двух графических процессорах параллельно с помощью accelerate и deepspeed.
Особенный интерес представляет мой датасет для обучения. Он получен из сабсета мультиязычных промтов набора lightblue/tagengo-gpt4 на русском, английском и китайском, всего 10 тысяч примеров, сгенерированных с помощью GPT-4o. Это в 8 раз меньше, чем исходный набор Tagengo, но обученная на последнем Suzume, как показали бенчмарки, лишь очень незначительно превосходит мою модель на ru_mt_bench, а на англоязычном бенче и вовсе уступает ей. Это значит, что я в разы сэкономил на GPU за счет более высокого качества данных, полученных с помощью GPT-4o.
Я использовал скрипт для получения ответов по заданным промптам. Для генерации русскоязычной выборки я изменил часть скрипта, чтобы выбрать все промпты на русском из Tagengo (8K примеров), так как основной фокус при обучении модели был на русском языке.
В итоге я получил датасет ruslandev/tagengo-rus-gpt-4o и приступил к обучению.
Для этого я создал виртуальную машину с NVIDIA H100, используя сервис immers.cloud. Для достижения наилучших результатов по instruction-following (что проверяется на MT-Bench) я взял в качестве исходной модели meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Именно на ней обучена модель Suzume, у которой высокая оценка на MT Bench. Предыдущие эксперименты показали, что базовая Llama-3 8B, а особенно ее четырехбитная версия для QLoRA — unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit - значительно отстает по оценкам бенчмарка.
В далёком 1994 году, когда трава была зеленее, девушки сговорчивее, а мана – доступнее, свет увидела игра Master of Magic. На долгие десятилетия игра стала навязчивой идеей многих почитателей компьютерных стратегий, заставших в те далекие годы становление 4Х-жанра.
Три десятка лет спустя после выхода я продолжаю восхищаться Master of Magic, и думаю, что до сих пор не повидал всего, что она может мне предложить. Конечно, не могу сказать, что играю в нее нон-стоп с момента выпуска, но сама игра всегда установлена на любом моем ПК, а последние десять лет еще и на всех моих смартфонах (спасибо тебе, DosBox).
Причина в том, что, несмотря на свой скромный по современным меркам размер, ни один другой фэнтезийный 4X-проект пока не смог обогнать её по качеству проработки. Стив Барсия, создавший годом ранее игру Master of Orion, смог опять максимально применить свои талант и мастерство.
Если вы посмотрите на общую раздутость современного софта, загружаемые 100 гигабайтные игры, ежегодную Nvidia X090 дающую +20% год от года, и 20-ядерные процессоры, то со стороны может показаться, что оптимизация производительности неважно чего, будь то игры или другой софт, казалось бы, утратила свою актуальность. В эпоху безнаказанной производительности аппаратной части можно расплескивать хоть половину этой мощи, и пользователь этого даже не заметит. Это все может и верно, если вы не делаете игру. Почему же тогда на этих двадцати ядрах, фризит и тормозит (хорошо что не вылетает часто) игра выпущенная два года назад?
Почему тормозит я вам не скажу: возможно разработчики, которые делали её (на не самом новом движке, надо сказать) просто делали игру и не задумывались о рядовых игроках, которые сидят на пятилетнем железе, хотя даже пятилетнее железо уделывает приставки текущего поколения. Возможно это другая причина - когда твоя рабочая машина с 64 гибайтами оперативки и 4080 на борту тянет редактор, то беспокоиться об игроках можно начинать после патча первого дня.
При том, что все эти 30 — 60 — 120 — 200 фпс в играх, это чисто маркетинговый показатель, это время с которой движок может создавать фреймы для видеокарты, но движок это не только картинка, есть физика — а она как работала на 30 фпсах 10 лет назад, так и работает. Или звуковая подсистема, так она вообще своей отдельной жизнью живет в своих приоритетных тредах, мы просто кидаем туда меседжи с настройками и номером фрейма, чтобы засинхронизировать это с картинкой. Это сложно, но решаемо, но звук не привязан к картинке.
Всем привет сегодня расскажу вам про ProPainter — это передовой инструмент для видеоинпейнтинга, разработанный исследователями из Наньянского технологического университета. Меня зовут Илья, я основатель онлайн‑нейросети для создания изображений ArtGeneration.me, техноблогер и нейро‑евангелист.
ПроПаинтер позволяет удалять объекты из видео и заполнять пропуски с высоким качеством, используя улучшенные алгоритмы сегментации и трансформеры.
Всем привет!
В общем лопнула у меня алюминиевая рама на велосипеде, правое перо в районе каретки, прямо за системой шатунов.
Поспрашивал в веломастерских про ремонт, но когда видели фото, то рекомендовали: «лучше купить новую раму». Но т.к. я не «пусичка» решил сделать её сам.
• Как найти конкурентное преимущество там, где его нет?
• Как научиться мыслить эффективней конкурентов?
• Как систематизировать работу со стратегией?
• Как увидеть стеклянный потолок?
• Как он устроен и в чем механика его преодоления?
• Как системно подойти к взлому стеклянных потолков?
• Как определить что есть в активе?
• Как использовать внешние ресурсы, включая самих конкурентов?
• Как системно подойти к конкурентной борьбе на рынке?
Впервые прочитав книгу Генриха Сауловича Альтшуллера «Найти идею. Введение в ТРИЗ — теорию решения изобретательских задач», мне не давала покоя история о том, как он консультировал представителей стекольного производства:
PostgreSQL, как и все СУБД, основанные на его открытом коде, устроен так, что всю информацию хранит в большом количестве отдельных файлов. И они при разных обстоятельствах могут потеряться. Например, бывает так, что при заполнении таблицы или обработке транзакции происходит сбой. Процесс, породивший файл, прерывается, не удалив результаты своей работы. СУБД про этот файл ещё ничего не знает, поскольку транзакция, создавшая его, не успела закоммититься. Часть таких файлов удалится при перезапуске СУБД, а часть — нет. Так неиспользуемые файлы копятся и занимают всё больше места. Иногда их объём исчисляется терабайтами.
Меня зовут Роман Дягелев, я инженер в СберТехе, сопровождаю и разрабатываю СУБД Platform V Pangolin. Наш продукт основан на открытых решениях PostgreSQL и включает в себя собственные доработки в области безопасности, отказоустойчивости и удобства эксплуатации. Я расскажу о том, почему нам не хватило готового инструмента PostgreSQL для очистки файлового мусора и как я вместе с коллегами дорабатывал его. Надеюсь, наш опыт станет полезен тем, кто работает с инструментарием PostgreSQL и ищет решения для работы с ненужными файлами.
