Киберпанк в барельефном оформлении 🐚
Female robot with head, in the style of intricate imagery, light gold and gray, trompe-l'œil illusionistic detail, digital art techniques, precision engineering, intense close-ups, historical illustrations --ar 16:9 --s 150 --c 10 --v 6.0Компания сообщила об очередных доработках фирменного браузера и включении в него новых функций, использующих технологии машинного обучения и AI.
Обновлённая версия «Яндекс Браузера» получила интеграцию с нейросетями YandexGPT и YandexART. Первая помогает пользователям получать весь функционал чат-ассистента. Вторая же создаёт изображения по текстовому описанию с помощью голосового помощника «Алиса». Также модели научились переводить видеоролики с японского и корейского языков на русский и накладывать озвучку. Ранее эта функция была доступна для английского, китайского, французского, испанского, итальянского и немецкого.
В СНГ интернет-пространстве, Яндекст-Браузер является вторым по популярности, им пользуются 28,8% аудитории. Каждый месяц браузером пользуется больше 80 млн человек.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google DeepMind представил новый подход к улучшению способности LLM к рассуждениям 🤖
Их система подсказок "SELF-DISCOVER" обещает значительные преимущества в решении сложных задач и рассуждения. Фреймворк позволяет моделям самостоятельно обнаруживать и использовать различные модули рассуждений, увеличивая производительность до 32 % по сравнению с традиционными методами.
По своей сути фреймворк позволяет LLM самостоятельно обнаруживать и использовать различные атомарные модули рассуждений — такие как критическое мышление и пошаговый анализ — для построения явных структур рассуждений.
Подход призван имитировать человеческое поведение, проходя через два этапа:
На первом этапе создается целостная структура рассуждений, присущая задаче, с использованием набора модулей рассуждений и примеров задач.
На втором этапе происходит декодирование информации. Во время этого процесса, LLM следуют самостоятельно найденной структуре, чтобы прийти к окончательному решению.
Этот прорыв не только повышает производительность, но и приближает искусственный интеллект к человеческому разуму, открывая новые перспективы для развития языковых моделей.
Их система подсказок "SELF-DISCOVER" обещает значительные преимущества в решении сложных задач и рассуждения. Фреймворк позволяет моделям самостоятельно обнаруживать и использовать различные модули рассуждений, увеличивая производительность до 32 % по сравнению с традиционными методами.
По своей сути фреймворк позволяет LLM самостоятельно обнаруживать и использовать различные атомарные модули рассуждений — такие как критическое мышление и пошаговый анализ — для построения явных структур рассуждений.
Подход призван имитировать человеческое поведение, проходя через два этапа:
На первом этапе создается целостная структура рассуждений, присущая задаче, с использованием набора модулей рассуждений и примеров задач.
На втором этапе происходит декодирование информации. Во время этого процесса, LLM следуют самостоятельно найденной структуре, чтобы прийти к окончательному решению.
Этот прорыв не только повышает производительность, но и приближает искусственный интеллект к человеческому разуму, открывая новые перспективы для развития языковых моделей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Глубокая нейросеть выявила 21 универсальных выражения лица для любой культуры 🤨
Крупное исследование, проведенное американскими психологами, выявило 21 универсальное выражение лица с помощью глубокой нейронной сети. Почти шесть тысяч участников из разных культур подражали фотографиям лиц с различными выражениями и определяли изображенные эмоции.
Мимика играет роль универсального языка по всему миру, исследователи утверждают, что существует десятки эмоций и выражений внутреннего состояния, называемых по-разному в разных культурах. Исследование включало базу данных из выражений лиц 5833 участников из шести стран. Участники оценивали эмоциональную интенсивность изображенных выражений, исходя из 48 эмоциональных определений.
Однако, исследование не лишено изъянов. Так, 4659 выражений лица испытуемых — это далеко не все возможные комбинации движений лицевых мышц. К тому же, помимо четырех выбранных языков, на которых говорит 40% населения Земли, существует еще 189 стран и 6500 других языков. Также до конца не ясно, как меняется мимика в зависимости от пола, социального класса и прочих индивидуальных различий.
Источник
Крупное исследование, проведенное американскими психологами, выявило 21 универсальное выражение лица с помощью глубокой нейронной сети. Почти шесть тысяч участников из разных культур подражали фотографиям лиц с различными выражениями и определяли изображенные эмоции.
Мимика играет роль универсального языка по всему миру, исследователи утверждают, что существует десятки эмоций и выражений внутреннего состояния, называемых по-разному в разных культурах. Исследование включало базу данных из выражений лиц 5833 участников из шести стран. Участники оценивали эмоциональную интенсивность изображенных выражений, исходя из 48 эмоциональных определений.
Однако, исследование не лишено изъянов. Так, 4659 выражений лица испытуемых — это далеко не все возможные комбинации движений лицевых мышц. К тому же, помимо четырех выбранных языков, на которых говорит 40% населения Земли, существует еще 189 стран и 6500 других языков. Также до конца не ясно, как меняется мимика в зависимости от пола, социального класса и прочих индивидуальных различий.
Источник
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Может ли искусственный интеллект выучить язык, как ребенок? 👶 🍼
Исследователи из Нью-Йоркского университета провели эксперимент, чтобы выяснить ответ на этот вопрос. Учёные одели на ребенка камеру и записывали видео с возраста от 6 месяцев до 2 лет. Им удалось записать около одного процента времени бодрствования ребенка, которые они использовали для обучения системы ИИ, способной изучать закономерности на основе входных данных.
Модель получила название Child's View for Contrastive Learning и преуспела в освоении языка даже на относительно скромном наборе данных. В конце-концов учёные провели тест, где AI показывали слово и 4 картинки, нейросеть должна была выбрать подходящую.
Тест показал, что нейросеть справилась с каждым словом, которые запоминал ребёнок в процессе обучения. Для этого учёным понадобилось всего 60 часов видео и 250 000 слов, которые произнёс ребёнок.
Исследование позволяет взглянуть на потенциал искусственного интеллекта в имитации процессов изучения языка в раннем возрасте. В будущем результаты изменят наше понимание раннего овладения языком и ускорит обучение детей и нейросетей.🧠
Источник: Science
Исследователи из Нью-Йоркского университета провели эксперимент, чтобы выяснить ответ на этот вопрос. Учёные одели на ребенка камеру и записывали видео с возраста от 6 месяцев до 2 лет. Им удалось записать около одного процента времени бодрствования ребенка, которые они использовали для обучения системы ИИ, способной изучать закономерности на основе входных данных.
Модель получила название Child's View for Contrastive Learning и преуспела в освоении языка даже на относительно скромном наборе данных. В конце-концов учёные провели тест, где AI показывали слово и 4 картинки, нейросеть должна была выбрать подходящую.
Тест показал, что нейросеть справилась с каждым словом, которые запоминал ребёнок в процессе обучения. Для этого учёным понадобилось всего 60 часов видео и 250 000 слов, которые произнёс ребёнок.
Исследование позволяет взглянуть на потенциал искусственного интеллекта в имитации процессов изучения языка в раннем возрасте. В будущем результаты изменят наше понимание раннего овладения языком и ускорит обучение детей и нейросетей.
Источник: Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Одна из теорий об этимологии слова "маска" гласит, что оно происходит от старинной испанской фразы "más que la cara" - "больше, чем лицо" или "дополнительное лицо".
В этой теории прекрасно отражен основной смысл масок на протяжении всей истории человечества: обретение второй идентичности при сокрытии своей собственной — защита от внешнего мира или, напротив, самовыражение.
Посмотрим, как Midjourney видит маски и умеет их создавать.
Cyberpunk traditional African tribal mask --stylize 75 Noh Theatre mask --stylize 75
Japanese Folk theatre mask. Contemporary spraypaint artwork with Blacklight paint strokes --stylize 75Intricate fine interlinked neon tubes mask --chaos 25Кто создал первого робота для рисования картин? 🖼 👩🎨
Генеративный AI (DALL-E или Midjourney) уже как несколько лет позволяют нам воплощать самые оригинальные идеи в реальность. Но рисовать с помощью программ начали еще в 1960-х годах! Сейчас расскажем, с чего всё начиналось. 👌
Гарольд Коэн был выдающимся художником, впечатляющим инженером и важным связующим звеном между двумя мирами — технологиями и искусством.
В конце 1960-х годов, после школы изобразительных искусств в Лондоне, он получил известность благодаря выставкам по всей Англии. Казалось бы, карьера художника уже сложилась, но Гарольд был особенным: ему быстро надоела лондонская индустрия искусства и он выбрал другое направление. Изучение паттернов и знаков, которые использует художник для создания картины.
В 1973 году он представил свою разработку и назвал ее AARON. Коэн построил собственные машины для рисования, которые интерпретировали команды(промпты) для создания линейных рисунков на бумаге с помощью автоматических перьев. Для этого Аарон создал небольшое робо-перо, которое сам называл "черепахой".
Его система, AARON, является одной из самых долгоиграющих и поддерживаемых систем ИИ в истории. Первоначальная программа Коэна была довольно простой. Он определил небольшой набор правил и форм, из которых компьютер составлял рисунки. Первоначально система рисования была примитивной: рисунки были черно-белыми, но со временем Коэн раскрасил многие из них вручную.
Используя эту технику, AARON создал тысячи рисунков разного масштаба, от холстов размером с письмо до массивных фресок, таких как "Примавера весной", созданная для Computer Museum в 1980 году.
Гарольд Коэн развивал AARON и писал картины до 80 лет, изменив отношение общественности к традиционному искусству, а сейчас мы пользуемся Midjourney, которая была создана благодаря талантливому человеку. Его подход был уникален во всех своих проявлениях и опередил время на многие десятилетия. До конца жизни он считал себя в первую очередь художником, а затем уже программистом.
Генеративный AI (DALL-E или Midjourney) уже как несколько лет позволяют нам воплощать самые оригинальные идеи в реальность. Но рисовать с помощью программ начали еще в 1960-х годах! Сейчас расскажем, с чего всё начиналось. 👌
Гарольд Коэн был выдающимся художником, впечатляющим инженером и важным связующим звеном между двумя мирами — технологиями и искусством.
В конце 1960-х годов, после школы изобразительных искусств в Лондоне, он получил известность благодаря выставкам по всей Англии. Казалось бы, карьера художника уже сложилась, но Гарольд был особенным: ему быстро надоела лондонская индустрия искусства и он выбрал другое направление. Изучение паттернов и знаков, которые использует художник для создания картины.
В 1973 году он представил свою разработку и назвал ее AARON. Коэн построил собственные машины для рисования, которые интерпретировали команды(промпты) для создания линейных рисунков на бумаге с помощью автоматических перьев. Для этого Аарон создал небольшое робо-перо, которое сам называл "черепахой".
Его система, AARON, является одной из самых долгоиграющих и поддерживаемых систем ИИ в истории. Первоначальная программа Коэна была довольно простой. Он определил небольшой набор правил и форм, из которых компьютер составлял рисунки. Первоначально система рисования была примитивной: рисунки были черно-белыми, но со временем Коэн раскрасил многие из них вручную.
Используя эту технику, AARON создал тысячи рисунков разного масштаба, от холстов размером с письмо до массивных фресок, таких как "Примавера весной", созданная для Computer Museum в 1980 году.
Гарольд Коэн развивал AARON и писал картины до 80 лет, изменив отношение общественности к традиционному искусству, а сейчас мы пользуемся Midjourney, которая была создана благодаря талантливому человеку. Его подход был уникален во всех своих проявлениях и опередил время на многие десятилетия. До конца жизни он считал себя в первую очередь художником, а затем уже программистом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM