Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ.
Статьи о нейросетях
Новости по тегу: Нейросеть. Уточнить запрос. Новости по тегу: Нейросеть. Уточнить запрос. Нейросети онлайн – каталог нейронный сетей. В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney.
Посмотрите на Россию 3854 года: неожиданное будущее страны по версии трех нейросетей
Новости высоких технологий, науки и техники. Новости высоких технологий, науки и техники. GigaChat умеет не только работать с разными видами информации и генерировать идеи, но также нейросеть может поздравить близких с праздником, создать открытку. Нижегородские учёные определили, что в импульсной нейронной сети, решающей последовательно несколько. Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации.
Онлайн-курсы
- Искусственный интеллект — AI, ANN и иные формы искусственного разума / Хабр
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
- 1. Придумывать лица несуществующих людей
- Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ
- Притвориться человеком: какую опасность может нести нейросеть GPT
- Новости искусственного интеллекта - Каталог НЕЙРОСЕТЕЙ и ИИ инструментов —
4. Искусственный интеллект научили рассуждать и превратили в ученого
- 1. Придумывать лица несуществующих людей
- Нейросети становятся частью жизни пользователей Сети | Дзен
- Онлайн чат с ИИ
- 15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети
- нейронные сети — Новости, публикации и прогнозы
- нейронные сети — Новости, публикации и прогнозы
Нейросеть: последние новости и статьи
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. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество.
Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами.
Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки.
Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится.
При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований. Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model.
Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь.
Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures. Здесь могут появиться очень интересные решения.
Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft.
Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов.
Нейросеть получила название Alpaca. Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3.
Каждая модель генерации имеет свои уникальные особенности, которые позволяют создавать контент определенного типа с высокой релевантностью. Способен создавать полезные Title, Description и тексты для товаров и услуг. 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.
Вот инструкция для тех, кто хочет тоже сыграть партию с GPT. Можете потом сказать внукам, что это вырезанная сцена из «Мстителей: Финал». Но лучше, конечно, покажите оригинал. Источник Если хотите сами попробовать сделать DeepFake, вот туториал. Один из главных популяризаторов Deepfake — Hao Li , у него миллион разных регалий, в том числе он сыграл ключевую роль в появлении анимоджи на IphoneX, бывший научный руководитель ILM и много чего еще. На этом видео он тизерит своё приложение Pinscreen и алгоритмы, используемые в нем, в контексте вреда Deepfake для человечества на всемирном экономическом форуме в Давосе. Массовое распространение дезинформации Пример не из радостных, но хорошо, что такое пока умеют распознавать.
Владельцы ботнета потратили 9 миллионов долларов на рекламу «За-Трамповых взглядов» и «Анти-китайской пропаганды». В Facebook сказали, что вычислили их по «фону», потому что на нем видны артефакты и следы алгоритмического шума. Вопрос времени, когда фон станет нормальным и придется искать новые способы выявления таких фотографий. Источник Колоризация фотографий С каждым годом качество колоризации становится лучше, на фото ниже новая версия алгоритма DeOldify, пока не выложенная в паблик, но которая уже сейчас выглядит лучше, чем все, что было до этого. Молекулы могут иметь много разных параметров. Чтобы синтезировать и протестировать все потенциально эффективные формулы, фармацевтам элементарно не хватает времени и ресурсов. Цикл создания нового лекарственного препарата может составлять до пяти лет.
Все новости по тегу: «Нейросети»
Телеграм-каналы про нейросети | Новости. All. news. |
Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ | Число бизнес-клиентов генеративной нейросети Сбера GigaChat достигло более 4 тысяч. |
- Крупнейший русскоязычный форум о нейросетях | Новости. Midjourney заблокировала доступ всем сотрудникам конкурирующей Stability AI. |
Новости Искусственного Интеллекта | | Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. |
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
Please wait while your request is being verified... | Главное по теме «Нейросети» – читайте на сайте |
Новости нейросетей: последние события и тенденции в мире искусственного интеллекта - Chat AI | Новости высоких технологий, науки и техники. |
One moment, please... | Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. |
Статьи о нейросетях
И разработчики обещают в дальнейшем поэтапно улучшать качество получаемых изображений. Вячеслав Борисов, владелец продукта "Сфера. Данная сеть может повышать качество и разрешение видео", — говорит эксперт. Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах. Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом. Фактически ИИ сейчас вшит везде и всюду малозаметно для обычного потребителя, незнакомого с техническими тонкостями. На остальные страны приходится статистическая погрешность от объёма инвестиций этих технологических лидеров", — подчёркивает он. Вячеслав Борисов подтверждает, что, по мнению некоторых, Россия является одним из лидеров в области нейросетей в мире. Традиционно в России сильна математическая школа, необходимая для создания и развития подобных технологий, и, если копнуть глубже, мы обнаружим достаточно много совместных проектов научных институтов и российских компаний по созданию и прикладному использованию ИИ", — поясняет он.
Бизнес заинтересован в инвестициях в это направление, поскольку такие технологии приносят очевидную пользу, в том числе финансовую, продолжает Борисов.
Особый акцент в обращении сделан на необходимости прекратить тренировки систем мощнее GPT-4 — четверной версии нейронной языковой модели от компании Open-AI. GPT — это «трансформеры», способные обучаться на больших наборах данных, чтобы генерировать текст, схожий с человеческим.
Такова была по крайней мере первоначальная цель. Сейчас более свежие версии, включая четвертую и Chat-GPT чат-бот с искусственным интеллектом , могут выполнять самые разные и довольно сложные задачи. Чем опасны нейросети?
Сами по себе нейросети с их текущим уровнем развития безопасны для человека, считают опрошенные НТВ эксперты. Баумана Сергея Смирнова, опасность может представлять только способ применения нейросети языковой модели. Сергей Смирнов: «Я сомневаюсь, что нейросеть может вести себя не так, как задумано.
Реальная угроза от нейросетей заключается в том, что недоброжелатели могут насыщать электронные источники информации фейками, уточнил исследователь. Нейросеть также могут неправильно научить распознавать лица, что грозит неправомерными задержаниями невинных людей. А в руках аферистов искусственный интеллект рискует стать инструментом шантажа, вымогательств и краж данных.
Эксперт выделил несколько возможных форм кибератак с применением нейросетей: — фишинг создание фальшивых электронных писем, например якобы от банков ; — взлом паролей перебор всех возможных комбинаций паролей или создание поддельных отпечатков пальцев ; — кардинг создание фальшивых кредиток ; — взлом систем безопасности генерация вредоносного кода, способного обойти системы безопасности, а также создание ботнетов для запуска DDoS-атак ; — социальная инженерия создание фальшивых профилей в соцсетях с целью обмана людей и получения доступа к их личной информации. Однако орудием или оружием нейросети становятся только в руках человека, обращает внимание исследователь команды проекта разговорного искусственного интеллекта DeepPavlov. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно».
Денис Кузнецов: «Они в принципе не могут отрастить ноги и убежать в интернет. Их могут перенести в интернет люди, чтобы они там работали при тех же условиях получения последовательности данных и выдачи последовательности данных.
Во-вторых, такой подход позволяет поддерживать активное взаимодействие с клиентами, улучшая их впечатления и укрепляя связь с вашей компанией. Модуль использует языковую модель gpt-3. Также в решении можно указать логин от аккаунта сервиса Mitup. Подробнее о модуле Бесплатные онлайн-чаты с ИИ Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации.
Каждая модель генерации имеет свои уникальные особенности, которые позволяют создавать контент определенного типа с высокой релевантностью. Способен создавать полезные Title, Description и тексты для товаров и услуг. Может усовершенствовать текущие текстовые описания на основании ключевых слов. Может сделать рерайт и повысить уникальность контента. Генерирует тексты для рефератов, дипломов, курсовых.
Подобные нейросети иногда также называют арт-нейросетями. Разница в знании и использовании картиночных нейросетей между мужчинами и женщинами не очень большая, у первых показатели немного выше.
Среди людей разного возраста знание тоже отличается не сильно. Среди пользователей картиночных нейросетей больше половины не смогли назвать главный сценарий применения. 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.
Новости по тегу: Нейросеть
Статьи Посты Новости Авторы Компании. Главные новости к утру 2 апреля. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. В мире есть много успешных примеров использования алгоритмов в журналистике — например, в некоторых региональных изданиях США нейросети пишут новости про землетрясения, а.
В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли
Новости нейросетей: последние события и тенденции в мире искусственного интеллекта - Chat AI | Новости дня от , интервью, репортажи, фото и видео, новости Москвы и регионов России, новости экономики, погода. |
Нейросети на РБК Тренды | Новости о нейронных сеть, Искусственном интеллекте в России, сервисов для генерации текста и изображений. Новости aiBot LLM, Новости Chat GPT, Новости Stable diffusion. |
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз | В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). |
«Скоро кино будут снимать лично для вас…» Что ожидает нас с развитием нейросети
Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.
Получилось очень круто. Поделись улыбкою своей, И она к тебе не раз еще вернется. К тебе вернется! И тогда наверняка, вдруг запляшут облака, И кузнечик запиликает на скрипке... С голубого ручейка начинается река, Ну, а дружба начинается с улыбки.
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей.
СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».
Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато. Писать музыку В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов. Осмысленные произведения у компьютеров пока не получаются, но стили музыкантов они копируют неплохо.
Заставлять политиков говорить что угодно Одна из самых пугающих сфер применения нейросетей — синтез видео, в частности с публичными персонами. К примеру, учёные из Вашингтонского университета разработали программу, которая генерирует движения губ Барака Обамы на основе аудиозаписи и подставляет их в видео. Получается очень достоверно. Три разные виртуальные фигуры — гуманоид, палка с двумя ногами и шар с четырьмя лапами — должны были научиться ходить. У них не было никакой информации о том, как это делается, — только задача добраться из одной точки в другую и датчики, помогающие определять своё положение в пространстве. Спустя сотни часов практики все три фигуры научились ходить, бегать, прыгать и передвигаться по неровным поверхностям. Например, созданный исследовательским институтом Disney робот умеет двигаться вперёд с помощью одной, двух и трёх ног.
#нейросети
Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Показатели знания и использования текстовых нейросетей у мужчин немного выше, чем у женщин. Айтишник разработал нейросеть, которая ищет настроенных на секс девушек. В мире есть много успешных примеров использования алгоритмов в журналистике — например, в некоторых региональных изданиях США нейросети пишут новости про землетрясения, а. Специалисты будут разрабатывать нейросети, которые фактически превратят простых роботов в адаптивных.
НЕЙРО АЛЬМАНАХ
В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода.
Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные.
Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ.
Подписывайтесь на «Газету.
Ru» в Дзен и Telegram.
Создание картинок и написание текстов уже не является уникальным умением людей — на все это способен компьютер. Самыми лучшими нейросетями 2023 года являются рисующий по словам Midjourney и пишущий тексты ChatGPT. Midjourney — нейросеть, которая была разработана программистом Дэвидом Хольцем и выпущена 12 июля 2022 года. Она работает внутри сервиса Discord и первые 25 рисунков создает бесплатно. Это самая популярная нейросеть, рисующая по фото — одна из ее работ одержала победу в конкурсе искусств.
Но почему же нейросеть галлюцинирует? В «Яндексе» называют две причины. Первая заключается в самом принципе работы: модель, лежащая в основе ChatGPT, «читает» последовательность слов и предсказывать на её основе следующее. Затем процесс повторяется, нейросеть предсказывает второе слово и так происходит до тех пор, пока не получится законченный текст.