В этой статье мы рассмотрим, как работает новая революционная нейросеть синтеза видео SORA, пофилософствуем на эту тему и, конечно, помечтаем о AGI.
![](https://habrastorage.org/webt/mu/ps/ar/mupsarjaby1ax4lkbmbb0kubtry.gif)
Machine Learning
Видео - это один из самых популярных и влиятельных видов медиа в современном мире. Однако создание качественного и интересного видео требует много времени, ресурсов и навыков. Как было бы здорово, если бы можно было просто написать или нарисовать, что вы хотите видеть на экране, и получить готовое видео без лишних усилий? Это именно то, что обещает Gen-1 - новая технология для генерации видео с помощью слов и изображений от компании RunwayML. В этой статье вы узнаете что такое Gen-1, как она работает и как её использовать для создания потрясающих видео на любую тему.
Трансформеры - это отличные нейросети для работы с текстом, речью, изображениями и другими типами данных, но они сталкиваются с проблемой ограниченной длины контекста, к которому они могут обращаться. Чем длиннее последовательность, тем больше вычислений требуется для того, чтобы трансформер мог учитывать все элементы. Это приводит к тому, что трансформеры не могут эффективно моделировать долгосрочные зависимости и запоминать важную информацию из прошлого. Infinityformer решает эту проблему, используя непрерывный механизм внимания, который позволяет обращаться к прошлому контексту как к непрерывному сигналу, а не как к дискретной последовательности.
В этой статье я максимально хардкорно расскажу о том, как работает Infinityformer.
Физика. Кто-то её любит, кто-то нет, но определённо это неотъемлемая часть нашего существования. В этой статье мы рассмотрим как самому создавать физические симуляции используя всего 2 библиотеки Python.
К концу статьи мы сделаем интерактивную симуляцию взаимодействия тел и поймём основы использования библиотеки Pymunk.
В этом туториале вы сможете создать симуляцию тел как на гифке сверху!