Данные Яндекса о знании и использовании текстовых и картиночных нейросетей в России. Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. Число бизнес-клиентов генеративной нейросети Сбера GigaChat достигло более 4 тысяч.
Посмотрите на Россию 3854 года: неожиданное будущее страны по версии трех нейросетей
Волк и Заяц забывают старые обиды и собирают команду из других животных, таких как Собака, Крыса и Петух, и отправляются в бой против Десептиконов. Во время битвы Волк сталкивается с лидером Десептиконов, Мегатроном, который пытается убить его. Однако Волк использует свои навыки вождения и боя, чтобы победить Мегатрона и спасти деревню. После победы Волк и его команда возвращаются домой, где их встречают жители деревни, благодарные за защиту.
О чём меня могут cпросить на собеседовании на Java разработчика? Ответ GigaChat Расскажите о своём опыте разработки приложений на Java. Какие фреймворки и библиотеки вы использовали для создания своих проектов?
Будущее", который прошел в Екатеринбурге на площадке нового кампуса Уральского федерального университета, сообщила директор по работе с корпоративным и государственным сегментами "Ростелекома" на Урале Александра Исхизова. Они помогают в создании визуального, текстового контента, генерировать новые идеи, собирать и анализировать данные, расшифровывать аудио и видео в текст, ведения соцсетей, делать краткую выжимку информации, перевод, правка стиля и многое другое. Директор по развитию проекта РУВИКИ, который называют российским аналогом "Википедии", Вячеслав Умановский рассказал о FakeNews фейковые новости : откуда взялось словосочетание "газетная утка", известные примеры таких новостей и как отличить "розыгрыш" от правды. Самый известный из них, к сожалению, самый долгоживущий - это знаменитая фальшивка, протоколы Сионских мудрецов.
Добиться наилучшего качества получается благодаря увеличению массива данных для обучения нейронных сетей. Эти данные стоят дорого, и позволить себе такие затраты могут только крупные игроки. Но, как правило, эти модели работают хорошо только с английским языком, а не с русским. Требуются большие инвестиции, которые есть у нескольких компаний. И у российских компаний ресурсов меньше, чем у международных", — резюмирует он. Александр Крайнов особо отмечает, что сейчас индустрия нуждается в хороших и качественных кадрах, которые помогут нейросетям учиться и развиваться. Современные нейросети получают знания о мире с помощью материалов из интернета. Но чтобы применять эти знания на практике, нейросетям нужен тренер, который покажет примеры успешно решённых задач и сможет оценить ответы. AI—тренеры — специалисты, которые помогут нам выйти на качественно новый уровень обучения нейросетей", — поделился он. Лента новостей.
Яндекс Браузер переводит видео с шести языков и делает для них русскую озвучку. Шедеврум помогает создавать изображения, даже если вы совсем не умеете рисовать. А ещё у нас можно сыграть в игру с умной камерой: найти все загаданные объекты и получить скидку в магазине Яндекса. Читать подробнее.
Красноярские СМИ начали создавать ведущих и обложки с помощью нейросетей. Что дальше?
По словам Сергея Смекалова, в результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием. Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. Нейросеть превращает любой чертеж в 3D-модель за несколько секунд.
Статьи и новости
Нейросеть Сбера Kandinsky проанализировала сотни работ художников, сопоставила их с сохранившимися фотографиями полотен, а затем создала образы утраченных картин. Илон Маск, сооснователь Apple Стив Возняк и более тысячи экспертов подписали открытое письмо с призывом приостановить обучение нейросетей из-за рисков. AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Самые свежие новости и события в мире нейросетей.
Яндекс усовершенствовал поиск, заложив возможности нейросети последнего поколения
Остальные примерно поровну разделились между вариантами «для решения задач» и «для развлечений». Главные задачи текстовых нейросетей — написание текстов и ответы на вопросы. Картиночные нейросети используют прежде всего для генерации изображений по запросу; другие возможности — например, обработка в определённом стиле или улучшение качества изображений — востребованы намного реже. Люди разного возраста интересуются нейросетями для решения разных задач. У молодёжи они чаще, чем у других групп, связаны с учёбой, у людей 25-45 лет — с работой.
Люди постарше чаще среднего ищут нейросети для личных дел и развлечений. Вопросы про нейросети Девять из десяти поисковых запросов с вопросительными словами «что», «как», «где» и так далее касаются того, что такое нейросети, как они работают и где ими можно воспользоваться.
Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа». Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул.
На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру.
Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству.
Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают.
Может усовершенствовать текущие текстовые описания на основании ключевых слов. Может сделать рерайт и повысить уникальность контента. Генерирует тексты для рефератов, дипломов, курсовых. Поможет раскрыть вашу тему подробнее, изменить стиль написания под ваши требования. Способен повысить уникальность работы. Создает тексты для новых песен еще ни разу не звучавших в мире. Может сгенерировать нотную грамоту для мелодии и продумать такты. Поможет придумать рифмы на нужные слова или перефразировать текст так, чтобы появилась рифма. Создает уникальные истории о персонажах, атмосферу, наполненной невероятными ощущениями.
Интересные факты
- НА ПМЭФ-2023 представили нейросеть, разговаривающую голосом Жириновского
- MARKET.CNEWS
- Топ-5 бесплатных российских нейросетей | Пикабу
- Главное сегодня
нейросеть – последние новости
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. нейросеть ChatGPT в России. Новости дня от , интервью, репортажи, фото и видео, новости Москвы и регионов России, новости экономики, погода. В-третьих, эта нейросеть обучена в марте 2023 года, поэтому не в курсе самых свежих новостей — например, не знает, как сыграл «Спартак».
Последние новости
- Наши проекты
- В России создали нейросеть для предотвращения террористических атак и нелегальной миграции
- Главное сегодня
- Видеосвязь с мгновенной аналитикой поведения пользователя
- GigaChat отвечает на вопросы и пишет тексты
- Онлайн чат с ИИ
НА ПМЭФ-2023 представили нейросеть, разговаривающую голосом Жириновского
В Вологодской области нейросеть оценила дороги И помогла найти недочеты Пресс-служба врио губернатора Вологодской области Георгия Филимонова сообщили, что в регионе протестировали программно-аппаратный комплекс с нейросетью, который может оценивать состояние дорог. Система успешно справилась с задачей и теперь может быть внедрена для более масштабного использования. Все замечания уже устранены.
Пожалуй, самыми яркими и нашумевшими примерами последних российских разработок в области нейросетей являются YaLM от "Яндекса" и Kandinsky "Сбера". Kandinsky представляет собой генеративную нейросеть, создающую изображения по текстовым описаниям, как Midjourney. Нейросеть разрабатывали совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI, её обучали на 170 млн примерах связок "текст — изображение". В начале апреля " Сбер " запустил в публичный бесплатный доступ последнюю версию Kandinsky 2. YaLM же, в свою очередь, — это целое семейство языковых моделей, которое создал "Яндекс" и теперь применяет в различных своих продуктах: поиске, "Алисе", переводчике, почте, "Яндекс. Маркете" и т.
Эта модель помогает нейросети запоминать правила языка, выбирать подходящие слова и связывать их по смыслу. Обучали YaLM по тому же принципу, как и все нейросети, которые относятся к языковым моделям. Вначале базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова на основе полученных данных. Это самый долгий этап обучения, замечает Крайнов. Зато после этого базовую модель можно дообучить на другие специфические задачи.
Источник изображения: Google Gemini 1. За один раз Gemini 1. В ходе исследования Google также успешно протестировала обработку до 10 млн токенов. Gemini 1. Нейросеть способна не только анализировать большие блоки данных, но и быстро находить определённый фрагмент текста внутри них.
Также Gemini 1. В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. Источник изображения: nasa. Авторы проекта попытались заменить стандартные алгоритмы анализа данных TIRA нейросетями семейства YOLO, которые применяются для поиска движущихся объектов на снимках. Версии нейросетей YOLOv5 и YOLOv8 обучили при помощи массива из 3000 снимков околоземного пространства и проверили их эффективность на примере 600 изображений с радаров, на которых были от одного до трёх частиц космического мусора. Результат оказался выше того, что демонстрирует стандартный алгоритм TIRA. Учёные сделали вывод, что системы машинного зрения могут успешно применяться для поиска космического мусора в околоземном пространстве и для его отслеживания в реальном времени. Это поможет снизить число инцидентов, связанных с попаданием частиц космического мусора в работающие орбитальные аппараты. По оценкам экспертов, на орбите Земли могут находиться более 170 млн частиц космического мусора. Stable Diffusion 3.
Источник изображений: Stable Diffusion 3. Выпуск SDXL в июле значительно улучшил базовую модель Stable Diffusion, и теперь компания собирается пойти значительно дальше. Новая модель Stable Diffusion 3. Новая нейросеть обеспечит значительно лучшую типографику, чем предыдущие версии Stable Diffusion, обеспечивая более точное написание текста внутри сгенерированных изображений. В прошлом типографика была слабой стороной Stable Diffusion, собственно, как и многих других ИИ-художников. Stability AI экспериментирует с несколькими типами подходов к созданию изображений. Трансформеры лежат в основе большей части современных нейросетей, запустивших революцию в области искусственного интеллекта. Они широко используются в качестве основы моделей генерации текста. Генерация изображений в основном находилась в сфере диффузионных моделей. В исследовательской работе , в которой подробно описываются диффузионные трансформеры DiT , объясняется, что это новая архитектура для диффузионных моделей, которая заменяет широко используемую магистраль U-Net трансформером, работающим на скрытых участках изображения.
Применение DiT позволяет более эффективно использовать вычислительные мощности и превосходить другие подходы к диффузной генерации изображений. Еще одна важная инновация, которой пользуется Stable Diffusion 3. В исследовательской работе по сопоставлению потоков объясняется, что это новый метод обучения нейросетей с помощью «непрерывных нормализующих потоков» Conditional Flow Matching — CNF для моделирования сложных распределений данных. По мнению исследователей, использование CFM с оптимальными путями транспортировки приводит к более быстрому обучению, более эффективному отбору образцов и повышению производительности по сравнению с диффузионными путями. Улучшенная типографика в Stable Diffusion 3. Как пояснил Мостак, качественная генерация текстов на изображения стала возможной благодаря использованию диффузионной модели-трансформера и дополнительных кодировщиков текста. С помощью Stable Diffusion 3. Хотя Stable Diffusion 3. В последние месяцы Stability AI также создаст нейросети для создания 3D-изображений и видео. Компания утверждает, что Sora «может создавать реалистичные и фантазийные сцены по текстовым инструкциям».
Источник изображения: OpenAI Sora способна создавать «сложные сцены с несколькими персонажами, определенными типами движения и точной детализацией объекта и фона», говорится в блоге OpenAI. Компания также отмечает, что нейросеть может понимать, как объекты «существуют в физическом мире», а также «точно интерпретировать реквизит и генерировать убедительных персонажей, выражающих яркие эмоции». Модель может генерировать видео на основе неподвижного изображения, заполнять недостающие кадры в существующем видео или расширять его. Среди демонстрационных роликов, созданных с помощью Sora и показанных в блоге OpenAI, сцена Калифорнии времен золотой лихорадки, видео, снятое как будто изнутри токийского поезда, и другие. Многие из них имеют некоторые артефакты, указывающие на работу искусственного интеллекта. Например, подозрительно движущийся пол в видеоролике о музее. Сама OpenAI говорит, что модель «может испытывать трудности с точным моделированием физики сложной сцены», но в целом результаты довольно впечатляющие. Пару лет назад именно генераторы текста в изображение, такие как Midjourney, лучше всего демонстрировали способности ИИ превращать слова в изображения. Но в последнее время генеративное видео стало улучшаться заметными темпами: такие компании, как Runway и Pika, продемонстрировали впечатляющие модели преобразования текста в видео, а Lumiere от Google , похоже, станет одним из главных конкурентов OpenAI в этой области. Как и Sora, Lumiere предоставляет пользователям инструменты для преобразования текста в видео, а также позволяет создавать видео из неподвижного изображения.
В настоящее время Sora доступна только отдельным тестировщикам, которые оценивают модель на предмет потенциального вреда и рисков.
Дальнейшее развитие искусственного интеллекта может привести к различным рискам. Среди них могут быть массовая потеря работы из-за автоматизации, введение в заблуждение и распространение дезинформации, сообщила в ходе уральского медиафорума "Медиа. Будущее", который прошел в Екатеринбурге на площадке нового кампуса Уральского федерального университета, сообщила директор по работе с корпоративным и государственным сегментами "Ростелекома" на Урале Александра Исхизова. Они помогают в создании визуального, текстового контента, генерировать новые идеи, собирать и анализировать данные, расшифровывать аудио и видео в текст, ведения соцсетей, делать краткую выжимку информации, перевод, правка стиля и многое другое.