На ПМЭФ представили нейросеть, которая разговаривает голосом бывшего лидера ЛДПР Владимира Жириновского, скончавшегося в 2022 году.
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Одна из проблем, на решение которой направлено исследование, это позднее выявление рака легких. Метод распознавания рака легких, который применяют студенты ВоГУ — это традиционная обработка изображений нейросетью. Они собрали базу данных из 22 тысяч изображений. Из них 17 тысяч снимков использовались для обучения нейросети, а 5 тысяч — для тестирования.
Будущее уже сегодня.
И это не какая-то избитая фраза, а захватывающая действительность. Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. Однако скорее её сторонниками окажутся те, кто имел опыт общения с современными нейросетями. А прикоснуться к немыслимым всего каких-то пару-тройку лет назад технологиям сегодня может каждый.
Просто напросто воспользовавшись поисковиком. Поиск теперь можно обычным языком, так как мы общались бы с другом или с экспертом, спросить буквально любой вопрос. Помимо привычных ссылок, он даст ответ в виде связного текста, так как мы это привыкли видеть в привычном разговоре». Умный поисковик традиционно доступен всем пользователям компьютера, но самое приятное — технология легко помещается и в кармане.
Окончательное решение всегда остается за специалистом и может потребовать дополнительной диагностики. Самое главное здесь — не потерять время на исследованиях и начать лечение как можно раньше», — считает студент ВоГУ Павел Смирнов. В дальнейшем студенты планируют добиться еще более точных результатов за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта. Инициативную разработку студенты ВоГУ собираются предложить департаменту здравоохранения Вологодской области.
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.
OpenAI также предлагает доступ по запросу отдельным художникам, дизайнерам и кинематографистам, чтобы получить обратную связь. Компания отмечает, что существующая модель может неточно имитировать физику сложной сцены и неправильно интерпретировать некоторые случаи причинно-следственных связей. Ранее в этом месяце OpenAI объявила, что добавляет маркировку в свой инструмент преобразования текста в изображение DALL-E 3, но отмечает, что их можно легко удалить. Как и в случае с другими продуктами на базе ИИ, компании OpenAI придется бороться с последствиями того, что поддельные фотореалистичные видео, созданные ИИ, будут выдавать за настоящие. Больше видео, сгенерированных Sora, можно найти здесь. Сегодня была представлена большая языковая модель Gemini 1. Google ясно дала понять, что хочет использовать Gemini в качестве бизнес-инструмента, персонального помощника и не только.
В Gemini 1. Модель Gemini 1. При создании новой модели используется набирающий популярность подход «смесь экспертов» Mixture of Experts — MoE , который подразумевает, что при отправке запроса запускается только часть общей модели, а не вся. Такой подход должен сделать модель более быстрой для пользователя и более эффективной для Google. Но в Gemini 1. Новая версия нейросети имеет огромное контекстное окно, что означает, что она может обрабатывать гораздо более объёмные запросы и просматривать гораздо больше информации одновременно. Ещё он добавил, что исследователи Google тестируют контекстное окно на 10 миллионов токенов — это, например, вся серия «Игры престолов» в одном запросе.
В качестве примера Пичаи говорит, что в это контекстное окно можно вместить всю трилогию «Властелин колец». Это кажется слишком специфичным, но, возможно, кто-то в Google проверит, не обнаружит ли Gemini ошибок в преемственности, пытается разобраться в сложной родословной Средиземья. Или ИИ, возможно, сможет понять Тома Бомбадила. Пичаи также считает, что увеличенное контекстное окно будет очень полезно для бизнеса. Глава Google представляет себе, что кинематографисты могут загрузить весь свой фильм и спросить у Gemini, что скажут рецензенты, а компании смогут использовать Gemini для обработки массы финансовых документов. Пока что Gemini 1. Со временем она заменит Gemini 1.
Чтобы получить миллион, придется доплатить.
В Омске разработали нейросеть для лучшей диагностики электросетей
Компания Honor провела опрос, в ходе которого большинство россиян поприветствовали использование нейросетей. В-третьих, эта нейросеть обучена в марте 2023 года, поэтому не в курсе самых свежих новостей — например, не знает, как сыграл «Спартак». Нейросеть помогла раскрыть несколько значимых преступлений прошлых лет в Челябинской и Нижегородской областях, ХМАО и Крыму. На ПМЭФ представили нейросеть, которая разговаривает голосом бывшего лидера ЛДПР Владимира Жириновского, скончавшегося в 2022 году. Хотим поделиться новостью — билайн вместе с Brand Analytics представили рейтинг компаний и институтов, которые занимаются искусственным интеллектом в России.
Новости Волжского
Нейросеть превращает любой чертеж в 3D-модель за несколько секунд. "В настоящее время генеративные нейросети обладают возможностями классификации, редактирования контента, ответов на вопросы, создания черновиков. Хочу выразить нашу искреннюю благодарность компании АО «Нейросети» за предоставленный продукт — видеоконференцсвязь Индекс5.
Яндекс усовершенствовал поиск, заложив возможности нейросети последнего поколения
| Искусственный интеллект | в России, занимая по площади всего 1% территории страны. |
| В Вологодской области нейросеть оценила дороги | В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием». |
| В России создали нейросеть для предотвращения террористических атак и нелегальной миграции | Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з. |
Что еще почитать
- Версия Прекрасной России Будущего от «Шедеврум» («Яндекс»)
- Новости Волжского - Волжский.ру
- Главное сегодня
- Топ-5 бесплатных российских нейросетей | Пикабу
- В России создают нейросеть, которая будет помогать людям принимать решения
- Популярное
Нейросети выходят на новый уровень в России
Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. МВД России предупредило пенсионеров о возможном мошенничестве перед 9 Мая. Учащиеся института математики, естественных и компьютерных наук вологодского госуниверситета обучили нейросети распознавать снимки рака легких на ранних стадиях. В феврале 2024 г. «Яндекс» первым в России нативно встроил генеративные нейросети в массовый пользовательский. Суть проекта – обучить нейросеть распознавать на снимках злокачественные новообразования, а также классифицировать рак лёгких. Хотим поделиться новостью — билайн вместе с Brand Analytics представили рейтинг компаний и институтов, которые занимаются искусственным интеллектом в России.
Ещё примеры
- Онлайн чат с ИИ
- Искусственный интеллект
- Главные новости
- One moment, please...
- Российские студенты обучили нейросеть выявлять рак легких | РИАМО
Статьи и новости
При этом критическим мышлением и креативностью они ещё не обладают. Так, пока учёные тестируют нейросети на сложных установках, россияне уже активно используют их в интернете. Сейчас с помощью искусственного интеллекта можно решать разные задачи: от написания текстов до создания отчётов и картин, пишет Gazeta. У россиян есть непрерывный доступ в интернет с помощью мобильной сети, поэтому трудностей с этим не возникает.
Всего проанализировали более 5 млрд материалов, после чего из 1 млн найденных публикаций остался массив в 500 000 после удаления дублей. Этот массив использовали для обучения нейросети и формирования рейтингов.
А затем уже нейросеть и составила итоговый рейтинг ИИ-2022.
В обеих сферах сейчас большой недостаток специалистов. Иван Крутько Экс-директор по цифровому развитию, «Комус», действующий топ-менеджер федеральной компании, а также бизнес-практик в B2B продажах и цифровой трансформации 2023 год был охвачен нейросетями. Кажется, не произошло ничего более значимого за целый год в мире IT. Но сохранится ли этот спрос в 2024 году? Какое будущее у нейросетей?
За последние 20-30 лет мы несколько раз пережили смену технологической парадигмы: персональные компьютеры и интернет, смартфоны и приложения, данные и искусственный интеллект, ML модели и нейросети. Сейчас мы находимся в цикле доминирования нейросетей, ML моделей и АI. В трендах технологического развития 2023 год многое поменял. Нейросети открыли новые возможности перед человеком и бизнесом в области практических решений и монетизации. Объем данных достиг достаточного уровня, чтобы появился масштаб, возросла бизнес-ценность практических кейсов, и это выстрелило. Спрос [на ML-инженеров] вырос, а уровень квалификации снизился, так как российские специалисты с высокими компетенциями ушли на международный рынок.
Рост спроса на ML-инженеров в России приводит к тому, что компании готовят специалистов со студенческой скамьи, квотируя ресурсы на стадии поступления будущих специалистов в ВУЗы. Их доход начинается на уровне 300 тыс. Ниже доход у тех, кто является бывшим аналитиком или только недавно переучился. Спрос, однозначно, растет. Есть 2 источника пополнения ML-инженеров: бывшие аналитики данных и студенты. В B2B прогресс заметен в отрасли агрокультуре.
В других бизнесах много специфики и отсутствует универсальная экспертиза B2B, поэтому здесь точно сложился дефицит специалистов, и нет готовых решений у интеграторов и цифровых экосистем. Евгения Дёмина Аккаунт-директор IT Test Отбор кандидатов с помощью нейросетей — именно так выглядит рынок аутстафа сегодня. Цифровизация и тренд на нейронные сети вносят свои изменения в сложившийся алгоритм работы в аутстаффинге. Если раньше данные обрабатывались вручную, то сейчас уже никого не удивишь тем, что прогоняешь резюме через нейросети, чтобы те сравнили информацию о кандидате с текстом вакансии. Наивно полагать, что, если напишешь «я опытный senior», то все навыки считаются по умолчанию: бездушная машина моментально откинет вашу кандидатуру. Конечно, рекрутеры не полностью отказываются от просмотра резюме и портфолио, но тем не менее нужно держать в голове, что информация о вас может до HR-специалистов и не дойти.
Позиции лидов и руководителей подразделений особенно сложно закрывать. И особенно в сфере разработки и тестирования. Любопытно, что вместе с тем заказчики предоставляют аутстаферам больше свободы. В IT Test нередки случаи, когда аутстаф-сотрудники приходят в команду заказчика на временное усиление, и, опираясь на свою экспертизу, предлагают нестандартные решения. Важно не стесняться проговаривать то, что можно улучшить, не бояться индивидуальных решений. Увеличение размера моделей и числа параметров привело к совершенно фантастическому результату — нейросеть оказалась способна решать задачи, которые ранее были под силу исключительно человеку.
Ответы на вопросы, написание текстов, программирование и даже создание музыки — все оказалось в сфере компетенций нейросетей. Благодаря этому внезапно оказалось, что можно почти мгновенно и без квалификации достаточно лишь правильно написать подсказки для нейросети создавать то, для чего раньше требовались время, ресурсы и деньги. Однозначно, сохранится. Кривая Гартнера для новых технологий гласит, что технология будет расти до предела популярности, чтобы далее испытать резкое снижение интереса и выход на плато эффективного использования. В настоящий момент рынок наблюдает исключительно положительные результаты от использования нейросетей: повышение эффективности, снижение издержек, цифровизацию. Чтобы интерес стал снижаться, должна накопиться «критическая масса» негативных сценариев, когда применение нейросетей оказалось неэффективным или вообще неудачным.
Однако такие кейсы на рынке сейчас отсутствуют, соответственно, в 2024 году интерес будет лишь расти. В течение длительного времени этот рынок испытывает нехватку квалифицированных специалистов, в особенности уровня senior. Поэтому можно сказать, что спрос на такие кадры остался на прежнем, очень высоком уровне. На ИТ-рынке весь год прошел под знаком роста зарплат, и интерес к нейросетям и ML только усилил данную тенденцию. Скорее всего, в следующем году зарплаты в этой сфере продолжат повышаться, а недавно наметившийся тренд на «перекупку» наиболее ценных специалистов и команд может дополнительно ускорить этот рост, усиливая кадровый дефицит в сегменте ML и DS, в особенности в отношении квалифицированных сотрудников. Также крайне важны навыки в области моделей и алгоритмов ML — знание разных видов моделей, а также опыт применения и совершенствования алгоритмов машинного обучения.
Немаловажны и умение работать с большими массивами данных, в том числе предобрабатывать их, владение средствами визуализации данных, знание баз данных и языка SQL, а также навыки использования облачных сервисов Azure, AWS, Google Cloud.
В ходе исследования эксперты опросили директоров и топ-менеджеров, работающих в ведущих для экономики России отраслях. Это соответствует и мировым трендам. В потребительском секторе рассчитывают, что за счет решений ИИ смогут нарастить ценность продукта, повысить лояльность к бренду и увеличить доходы.