Шедеврум действительно шедеврум?
Я долгое время обходил стороной эту нейросеть. Как-то в самом начале знакомства с ИИ попробовал, увидел, что генерации получаются не очень и отложил в долгий ящик. В том числе, каюсь, была степень предвзятости к отечественному производителю.
Но недавно попробовал снова и результат меня и удивил, и показал, что все таки ещё есть где расти.
Начнём с плюсов: есть удобное и быстро работающее приложение. Генерация изображений на достойном уровне.
С генерацией людей часто возникают проблемы, но как видно по скриншотам, если уметь составлять промпт, то получается очень хорошо. Настолько, что большинство из Вас решили, что предыдущие изображения сгенерированны в Midjourney или Leonardo.
Обратите внимание на запросы в первых двух скриншотах.
Ещё, о чем мало кто говорит, в Шедевруме можно генерировать текста. И если поработать над запросом, то получается почти готовая статья даже со сгенерированными под нее картинками. На 3 скриншоте сгенерирован текст по запросу «объяснительная».
Но, по ощущениям, он плоховато понимает абстрактные описания и знаменитостей. Когда я пытался сгенерировать Сэма Альтмана, выходило что-то совсем другое. Ну или это специальный саботаж)
Небольшой лайфхак - использовать случайную генерацию от нейросети. Сервис сам пишет и показывает Вам промпт и, соответственно, генерирует. Анализируя, можно понимать, закономерности работы программы. Но это лайфхак практически для всех генераторов изображений.
Выставления весов и стилизация не ползунками или значениями, а через текстовый запрос.
В общем, ждём обновлений и развития, но уже видим, что надежда на собственные продукты есть.
Я долгое время обходил стороной эту нейросеть. Как-то в самом начале знакомства с ИИ попробовал, увидел, что генерации получаются не очень и отложил в долгий ящик. В том числе, каюсь, была степень предвзятости к отечественному производителю.
Но недавно попробовал снова и результат меня и удивил, и показал, что все таки ещё есть где расти.
Начнём с плюсов: есть удобное и быстро работающее приложение. Генерация изображений на достойном уровне.
С генерацией людей часто возникают проблемы, но как видно по скриншотам, если уметь составлять промпт, то получается очень хорошо. Настолько, что большинство из Вас решили, что предыдущие изображения сгенерированны в Midjourney или Leonardo.
Обратите внимание на запросы в первых двух скриншотах.
Ещё, о чем мало кто говорит, в Шедевруме можно генерировать текста. И если поработать над запросом, то получается почти готовая статья даже со сгенерированными под нее картинками. На 3 скриншоте сгенерирован текст по запросу «объяснительная».
Но, по ощущениям, он плоховато понимает абстрактные описания и знаменитостей. Когда я пытался сгенерировать Сэма Альтмана, выходило что-то совсем другое. Ну или это специальный саботаж)
Небольшой лайфхак - использовать случайную генерацию от нейросети. Сервис сам пишет и показывает Вам промпт и, соответственно, генерирует. Анализируя, можно понимать, закономерности работы программы. Но это лайфхак практически для всех генераторов изображений.
Выставления весов и стилизация не ползунками или значениями, а через текстовый запрос.
В общем, ждём обновлений и развития, но уже видим, что надежда на собственные продукты есть.
👍7🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Будущее безопасности метаданных
Посмотрите этот социальный ролик, его сделали в Германии. Когда я в первый раз его увидел, у меня пошли мурашки.
Это ведь действительно наше ближайшее будущее.
К сожалению, развитие технологий, направленное на пользу, не остановит кого-то использовать их в корыстных целях. Мошенники никуда не денутся, и уже сейчас можно натолкнутся на новости, где у людей крали деньги, используя замену голоса или лица.
Возникла мысль, что в скором времени, чтобы обратиться с просьбой к друзьям или родственникам, придётся спрашивать и рассказывать о событиях, которые знаем только мы. Как в последней части Гарри Поттера.
Но если учитывать, что разрабатываются идеи создания личных ИИ-помощников, которые знают обо всех ваших предпочтениях и в принципе всю вашу жизнь, то и такого будет недостаточно.
Что Вы об этом думаете? Как можно защитить свою «информационную идентификацию»?
Посмотрите этот социальный ролик, его сделали в Германии. Когда я в первый раз его увидел, у меня пошли мурашки.
Это ведь действительно наше ближайшее будущее.
К сожалению, развитие технологий, направленное на пользу, не остановит кого-то использовать их в корыстных целях. Мошенники никуда не денутся, и уже сейчас можно натолкнутся на новости, где у людей крали деньги, используя замену голоса или лица.
Возникла мысль, что в скором времени, чтобы обратиться с просьбой к друзьям или родственникам, придётся спрашивать и рассказывать о событиях, которые знаем только мы. Как в последней части Гарри Поттера.
Но если учитывать, что разрабатываются идеи создания личных ИИ-помощников, которые знают обо всех ваших предпочтениях и в принципе всю вашу жизнь, то и такого будет недостаточно.
Что Вы об этом думаете? Как можно защитить свою «информационную идентификацию»?
🔥8👍3
Обновления в Leonardo AI
Эта компания эдакие скромники. Я часто пользуюсь их услугами и замечаю изменения, но почти не вижу новостей о них. Более того, даже сейчас, когда я пытался найти информацию об обновлениях, ничего толкового не обнаружил.
Я считаю, нужно исправить эту оплошность и рассказать Вам о замеченных мною изменениях.
1️⃣ У них появился собственный upscale фотографий. Пример на первой и второй картинке. Тратит достаточно много токенов - 30 за одно улучшение. Для сравнения, за генерацию используется в среднем 8–10 токенов.
2️⃣ Появились две новые модели генерации. Lightning XL - не вдаваясь в подробности пока что максимально улучшенная версия их основной генерации, может и в реализм и в арт. Anime XL - не трудно догадаться из названия, что она создаёт изображения в аниме стиле, причём очень хорошего качества. Картинки, сгенерированные этими моделями Вы могли увидеть в нашем основном канале proai.
3️⃣ Это изменение не выражено отдельным блоком, но я начал замечать появление текста при генерации некоторых изображений, даже когда не уточняю это в запросе. Не идеально, но вполне читаемо. Чаще всего это проявляется при генерации чего-то, связанного с известными компаниями.
Это те изменения, которыми я сам пользуюсь, но там есть ещё много интересного, например, рисование с изменениями в реальном времени.
Поставьте реакции, если хотите узнать других возможностях.
Кстати, если Вы не знали, теперь в нашем боте gpt_4_turbo доступен DALLE-3.
Эта компания эдакие скромники. Я часто пользуюсь их услугами и замечаю изменения, но почти не вижу новостей о них. Более того, даже сейчас, когда я пытался найти информацию об обновлениях, ничего толкового не обнаружил.
Я считаю, нужно исправить эту оплошность и рассказать Вам о замеченных мною изменениях.
Это те изменения, которыми я сам пользуюсь, но там есть ещё много интересного, например, рисование с изменениями в реальном времени.
Поставьте реакции, если хотите узнать других возможностях.
Кстати, если Вы не знали, теперь в нашем боте gpt_4_turbo доступен DALLE-3.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3🤝1
Нашёл для Вас сервис с умным обучением.
StudyFetch – это онлайн-платформа для управления учебными материалами, оснащенная искусственным интеллектом.
Она поддерживает русский язык, что редкость для таких платформ. Но пока что с ним ещё очень много нюансов.
Основной функционал заключается в том, что Вы загружаете свои материалы документом или ссылкой на него.
Также есть возможность работы с видео, но доступно только в платной версии.
Далее нейросеть анализирует контент и создает обучающие материалы: лекции, конспекты, практические тесты. Также можно общаться с чат-ботом, чтобы находить нужные цитаты и проверять собственные эссе.
Платный тариф начинается с 9$ в месяц, но нужно будет повозиться с поиском подходящей Карты.
В принципе, если Вам нужно сделать интерактивный опрос для самопроверки на основе небольшого текста или широкодоступной информации можно воспользоваться нашим ботом gpt_4_turbo.
StudyFetch – это онлайн-платформа для управления учебными материалами, оснащенная искусственным интеллектом.
Она поддерживает русский язык, что редкость для таких платформ. Но пока что с ним ещё очень много нюансов.
Основной функционал заключается в том, что Вы загружаете свои материалы документом или ссылкой на него.
Также есть возможность работы с видео, но доступно только в платной версии.
Далее нейросеть анализирует контент и создает обучающие материалы: лекции, конспекты, практические тесты. Также можно общаться с чат-ботом, чтобы находить нужные цитаты и проверять собственные эссе.
Платный тариф начинается с 9$ в месяц, но нужно будет повозиться с поиском подходящей Карты.
В принципе, если Вам нужно сделать интерактивный опрос для самопроверки на основе небольшого текста или широкодоступной информации можно воспользоваться нашим ботом gpt_4_turbo.
🤝3👍2
Проверяем обновление шедеврума 🖌
Как Вы могли видеть в основном канале, шедеврум недавно обновился до версии 1.3, увеличив датасет обучения и перейдя на новую модель.
Я решил проверить качество новых генераций и сравнил его с генерациями в Leonardo AI, использовав следующий промпт:
Cinematic film still, close up, photo of redheaded girl near grasses, fictional landscapes, realist detail, brooding mood, ue5, detailed character expressions, light amber and red, amazing quality, wallpaper, analog film grainNegative, cgi, text, signature, extra limbs.
Первое фото сделано в Леонардо, второе в Шедевруме, и, признаясь честно, мне больше нравится второе. Провести свой суд предлагаю в комментариях.
Помимо улучшения качества, Яндекс, открыто добавил функцию создание видео (раньше его можно было сделать, но отдельного раздела не было). Как выглядит смотрите на 3,4 скриншоте.
С видео все ещё не очень. Из фото генерировать нельзя, только текстовым запросом. Работает так: сначала генерируется фото, после выбираете видеоэффект, считай анимацию. Получается как ранние пробы анимирования картинок с изменением изображения. Да и само изображение в видео-разделе генерируется хуже, чем в фото, промпт я использовал тот же самый.
Результат можете посмотреть на видео.
Что скажете об обновлениях?
Как Вы могли видеть в основном канале, шедеврум недавно обновился до версии 1.3, увеличив датасет обучения и перейдя на новую модель.
Я решил проверить качество новых генераций и сравнил его с генерациями в Leonardo AI, использовав следующий промпт:
Cinematic film still, close up, photo of redheaded girl near grasses, fictional landscapes, realist detail, brooding mood, ue5, detailed character expressions, light amber and red, amazing quality, wallpaper, analog film grainNegative, cgi, text, signature, extra limbs.
Первое фото сделано в Леонардо, второе в Шедевруме, и, признаясь честно, мне больше нравится второе. Провести свой суд предлагаю в комментариях.
Помимо улучшения качества, Яндекс, открыто добавил функцию создание видео (раньше его можно было сделать, но отдельного раздела не было). Как выглядит смотрите на 3,4 скриншоте.
С видео все ещё не очень. Из фото генерировать нельзя, только текстовым запросом. Работает так: сначала генерируется фото, после выбираете видеоэффект, считай анимацию. Получается как ранние пробы анимирования картинок с изменением изображения. Да и само изображение в видео-разделе генерируется хуже, чем в фото, промпт я использовал тот же самый.
Результат можете посмотреть на видео.
Что скажете об обновлениях?
🤔3🤝1
Рекомендации при генерации изображений в нейросетях
Определите основную тему и фокус изображения
--------------------------------------------
Первое, что вы должны сделать, это четко определить основную тему и фокус изображения, которое вы хотите создать. Представьте себя фотографом или художником, и подумайте, что вы будете создавать, предоставляя подсказки для нейросети. Это гарантирует, что сгенерированный результат будет релевантным и точно отражать желаемый контент.
Определите контекст или окружение
---------------------------------
Следующий шаг - определить контекст или окружение, в котором вы хотите видеть свой объект. Это может включать указания конкретной обстановки, времени суток или даже настроение для изображения. Предоставление контекста помогает нейронной сети генерировать изображение, которое не только визуально привлекательно, но и имеет смысл и подходит для данного объекта.
Добавляйте детали
-----------------
Определите и опишите все важные особенности, характеристики и атрибуты, которые должны присутствовать в создаваемом изображении. Это могут быть определенные цвета, текстуры, узоры или другие детали, которые способствуют общему визуальному качеству и реалистичности изображения.
Продумайте стиль или художественные предпочтения
------------------------------------------------
Если у вас есть определенный стиль или художественное предпочтение, укажите их в подсказке. Это может включать ссылки на определенные стили, такие как импрессионизм или фотореализм, или упоминание работ конкретных художников в качестве вдохновения. Это поможет нейронной сети адаптировать создаваемое изображение к вашим предпочтениям, что приведет к более приятному и персонализированному результату.
Экспериментируйте и собирайте идеи
----------------------------------
Пробуйте различные идеи, концепции или визуальные интерпретации, предоставляя подсказки для нейросети. Это может включать в себя предоставление альтернативных идей, просьбы нейросети объединить несколько элементов или вариации на тему. Экспериментируя, вы повышаете вероятность создания уникального высококачественного изображения, которое соответствует или даже превосходит ваши ожидания.
Используйте описательные слова
------------------------------
Описательные слова помогут сделать вашу подсказку более конкретной и помогут алгоритму создать изображение, соответствующее тому, что вы задумали. Включайте в подсказку информацию о стиле, контексте и объекте, чтобы нейросеть могла точно интерпретировать ваши требования.
Используйте релевантные ключевые слова
--------------------------------------
Убедитесь, что ваши ключевые слова связаны с задачей, которую вы пытаетесь решить, и точны, чтобы нейросеть могла правильно их интерпретировать. Это поможет получить изображение, максимально соответствующее вашим ожиданиям.
Обеспечьте достаточный контекст
-------------------------------
Убедитесь, что в вашей подсказке достаточно контекста, чтобы нейросеть не нуждалась в дополнительной информации для ее правильного понимания. Включайте все необходимые детали, чтобы программа могла создать изображение, точно соответствующее вашим требованиям.
Избегайте типичных ошибок
-------------------------
Перед созданием подсказки ознакомьтесь с видео о типичных ошибках, которые допускают пользователи при создании изображений в нейросети. Это поможет вам избежать распространенных проблем и получить желаемый результат.
Получайте удовольствие от процесса
----------------------------------
Самое главное - получайте удовольствие от создания подсказок и процесса генерации изображений. Когда вы получаете удовольствие от работы, это отражается на качестве конечного результата. Так что наслаждайтесь экспериментами и творческим процессом!
Следуя этим правилам, вы сможете создавать лучшие запросы для генерации изображений в нейросетях и получать уникальные, высококачественные результаты, которые превосходят ваши ожидания. Желаю вам успехов в ваших творческих экспериментах!
Определите основную тему и фокус изображения
--------------------------------------------
Первое, что вы должны сделать, это четко определить основную тему и фокус изображения, которое вы хотите создать. Представьте себя фотографом или художником, и подумайте, что вы будете создавать, предоставляя подсказки для нейросети. Это гарантирует, что сгенерированный результат будет релевантным и точно отражать желаемый контент.
Определите контекст или окружение
---------------------------------
Следующий шаг - определить контекст или окружение, в котором вы хотите видеть свой объект. Это может включать указания конкретной обстановки, времени суток или даже настроение для изображения. Предоставление контекста помогает нейронной сети генерировать изображение, которое не только визуально привлекательно, но и имеет смысл и подходит для данного объекта.
Добавляйте детали
-----------------
Определите и опишите все важные особенности, характеристики и атрибуты, которые должны присутствовать в создаваемом изображении. Это могут быть определенные цвета, текстуры, узоры или другие детали, которые способствуют общему визуальному качеству и реалистичности изображения.
Продумайте стиль или художественные предпочтения
------------------------------------------------
Если у вас есть определенный стиль или художественное предпочтение, укажите их в подсказке. Это может включать ссылки на определенные стили, такие как импрессионизм или фотореализм, или упоминание работ конкретных художников в качестве вдохновения. Это поможет нейронной сети адаптировать создаваемое изображение к вашим предпочтениям, что приведет к более приятному и персонализированному результату.
Экспериментируйте и собирайте идеи
----------------------------------
Пробуйте различные идеи, концепции или визуальные интерпретации, предоставляя подсказки для нейросети. Это может включать в себя предоставление альтернативных идей, просьбы нейросети объединить несколько элементов или вариации на тему. Экспериментируя, вы повышаете вероятность создания уникального высококачественного изображения, которое соответствует или даже превосходит ваши ожидания.
Используйте описательные слова
------------------------------
Описательные слова помогут сделать вашу подсказку более конкретной и помогут алгоритму создать изображение, соответствующее тому, что вы задумали. Включайте в подсказку информацию о стиле, контексте и объекте, чтобы нейросеть могла точно интерпретировать ваши требования.
Используйте релевантные ключевые слова
--------------------------------------
Убедитесь, что ваши ключевые слова связаны с задачей, которую вы пытаетесь решить, и точны, чтобы нейросеть могла правильно их интерпретировать. Это поможет получить изображение, максимально соответствующее вашим ожиданиям.
Обеспечьте достаточный контекст
-------------------------------
Убедитесь, что в вашей подсказке достаточно контекста, чтобы нейросеть не нуждалась в дополнительной информации для ее правильного понимания. Включайте все необходимые детали, чтобы программа могла создать изображение, точно соответствующее вашим требованиям.
Избегайте типичных ошибок
-------------------------
Перед созданием подсказки ознакомьтесь с видео о типичных ошибках, которые допускают пользователи при создании изображений в нейросети. Это поможет вам избежать распространенных проблем и получить желаемый результат.
Получайте удовольствие от процесса
----------------------------------
Самое главное - получайте удовольствие от создания подсказок и процесса генерации изображений. Когда вы получаете удовольствие от работы, это отражается на качестве конечного результата. Так что наслаждайтесь экспериментами и творческим процессом!
Следуя этим правилам, вы сможете создавать лучшие запросы для генерации изображений в нейросетях и получать уникальные, высококачественные результаты, которые превосходят ваши ожидания. Желаю вам успехов в ваших творческих экспериментах!
👍2
Как искусственный интеллект отражает человеческие предубеждения
Разные миры российского и западного ИИ
-----------------------------------
Премьер-министр России Михаил Мишустин недавно заявил, что российский ИИ и иностранные ИИ, такие как ChatGPT, имеют "разные картины мира и разное понимание того, что такое хорошо и что такое плохо". Это заявление вызвало много насмешек, но, как оказалось, в нем есть доля истины. Действительно, ИИ-системы, разработанные в разных странах, могут отражать культурные и политические особенности своих создателей.
Предвзятость ИИ: Отражение человеческих предубеждений
-----------------------------------
Проблема предвзятости ИИ, или "AI bias", давно известна в индустрии искусственного интеллекта. Еще в 1940-х годах писатель Айзек Азимов сформулировал три закона робототехники, один из которых гласит, что "робот должен повиноваться всем приказам человека". Это означает, что ИИ-системы создаются для выполнения задач, поставленных перед ними людьми, и неизбежно отражают человеческие мотивы, в том числе политические.
Примеры предвзятости ИИ можно найти во многих современных продуктах. Так, генеративные ИИ скорее откажутся рисовать правителей страны, в которой они созданы. Это свидетельствует о том, что в ИИ-системах встроены фильтры, блокирующие нежелательные запросы.
Проблема качества данных для обучения ИИ
-----------------------------------
Еще одна причина предвзятости ИИ кроется в качестве данных, используемых для его обучения. Если ИИ-система обучается на текстах, содержащих предвзятость или пропаганду, то она будет отражать эти характеристики в своих результатах.
Для нормальной работы ИИ необходим большой и разнообразный набор данных из различных сфер - художественная литература, научные работы, коммерческие тексты, юридические документы, публикации в СМИ и социальных сетях. Только в этом случае ИИ-система сможет выявить закономерности и сформировать объективную модель, не искаженную предвзятостью.
Роль разработчиков в формировании предвзятости ИИ
-----------------------------------
Помимо качества данных, предвзятость ИИ может быть вызвана и действиями самих разработчиков. Второй закон Азимова о повиновении приказам человека применим и к нейросетям. Разработчики создают ИИ-продукты для достижения конкретных целей, в том числе скрытых и политических. Они могут манипулировать данными и процессом обучения, чтобы ограничивать кругозор ИИ и создавать предрасположенность к определенным результатам.
Так, разработчики могут внедрять механизмы фильтрации запросов, или, наоборот, не включать такие механизмы, если это соответствует их интересам. Таким образом, ИИ-продукты несут отпечаток личности и мировоззрения своих создателей.
Необходимость объективности и нейтральности ИИ
-----------------------------------
Искусственный интеллект должен служить интересам всего человечества. Если ИИ пытается ограничивать или обманывать пользователей, чтобы защищать интересы определенной группы, это подрывает доверие ко всей индустрии ИИ.
Необходимо стремиться к тому, чтобы ИИ-системы были максимально объективными и нейтральными. Только в этом случае они смогут принести пользу обществу, а не становиться инструментом манипуляции и пропаганды.
Ответственность разработчиков ИИ
-----------------------------------
Предвзятость ИИ - это серьезная проблема, требующая внимания не только разработчиков, но и всего общества. Создатели ИИ-систем должны осознавать свою ответственность и стремиться к тому, чтобы их продукты были максимально объективными и служили интересам всех людей, а не только определенных групп.
Только так мы сможем реализовать потенциал искусственного интеллекта и использовать его на благо человечества, а не во вред. Это задача, которая стоит перед всеми нами, и от ее решения зависит наше общее будущее.
Разные миры российского и западного ИИ
-----------------------------------
Премьер-министр России Михаил Мишустин недавно заявил, что российский ИИ и иностранные ИИ, такие как ChatGPT, имеют "разные картины мира и разное понимание того, что такое хорошо и что такое плохо". Это заявление вызвало много насмешек, но, как оказалось, в нем есть доля истины. Действительно, ИИ-системы, разработанные в разных странах, могут отражать культурные и политические особенности своих создателей.
Предвзятость ИИ: Отражение человеческих предубеждений
-----------------------------------
Проблема предвзятости ИИ, или "AI bias", давно известна в индустрии искусственного интеллекта. Еще в 1940-х годах писатель Айзек Азимов сформулировал три закона робототехники, один из которых гласит, что "робот должен повиноваться всем приказам человека". Это означает, что ИИ-системы создаются для выполнения задач, поставленных перед ними людьми, и неизбежно отражают человеческие мотивы, в том числе политические.
Примеры предвзятости ИИ можно найти во многих современных продуктах. Так, генеративные ИИ скорее откажутся рисовать правителей страны, в которой они созданы. Это свидетельствует о том, что в ИИ-системах встроены фильтры, блокирующие нежелательные запросы.
Проблема качества данных для обучения ИИ
-----------------------------------
Еще одна причина предвзятости ИИ кроется в качестве данных, используемых для его обучения. Если ИИ-система обучается на текстах, содержащих предвзятость или пропаганду, то она будет отражать эти характеристики в своих результатах.
Для нормальной работы ИИ необходим большой и разнообразный набор данных из различных сфер - художественная литература, научные работы, коммерческие тексты, юридические документы, публикации в СМИ и социальных сетях. Только в этом случае ИИ-система сможет выявить закономерности и сформировать объективную модель, не искаженную предвзятостью.
Роль разработчиков в формировании предвзятости ИИ
-----------------------------------
Помимо качества данных, предвзятость ИИ может быть вызвана и действиями самих разработчиков. Второй закон Азимова о повиновении приказам человека применим и к нейросетям. Разработчики создают ИИ-продукты для достижения конкретных целей, в том числе скрытых и политических. Они могут манипулировать данными и процессом обучения, чтобы ограничивать кругозор ИИ и создавать предрасположенность к определенным результатам.
Так, разработчики могут внедрять механизмы фильтрации запросов, или, наоборот, не включать такие механизмы, если это соответствует их интересам. Таким образом, ИИ-продукты несут отпечаток личности и мировоззрения своих создателей.
Необходимость объективности и нейтральности ИИ
-----------------------------------
Искусственный интеллект должен служить интересам всего человечества. Если ИИ пытается ограничивать или обманывать пользователей, чтобы защищать интересы определенной группы, это подрывает доверие ко всей индустрии ИИ.
Необходимо стремиться к тому, чтобы ИИ-системы были максимально объективными и нейтральными. Только в этом случае они смогут принести пользу обществу, а не становиться инструментом манипуляции и пропаганды.
Ответственность разработчиков ИИ
-----------------------------------
Предвзятость ИИ - это серьезная проблема, требующая внимания не только разработчиков, но и всего общества. Создатели ИИ-систем должны осознавать свою ответственность и стремиться к тому, чтобы их продукты были максимально объективными и служили интересам всех людей, а не только определенных групп.
Только так мы сможем реализовать потенциал искусственного интеллекта и использовать его на благо человечества, а не во вред. Это задача, которая стоит перед всеми нами, и от ее решения зависит наше общее будущее.
👍1
Искусственный Интеллект вышел на плато или готовится к новому прорыву?
==========================
Развитие ИИ: Достигли ли мы потолка?
-----------------------------------
В последнее время в сфере искусственного интеллекта (ИИ) звучат голоса, утверждающие, что развитие технологии достигло некоего "плато" и замедляется. Один из таких голосов принадлежит Биллу Гейтсу из Microsoft, который считает, что даже следующее поколение GPT-5 не будет таким впечатляющим, как GPT-4 по сравнению с GPT-3. Однако, есть и другие признаки, которые могут указывать на то, что развитие ИИ вовсе не остановилось.
Одним из таких признаков является тот факт, что ведущие компании в области ИИ планируют значительные инвестиции в аппаратное обеспечение - то есть в компьютеры, на которых работают нейронные сети. Это может говорить о том, что развитие ИИ будет происходить за счет увеличения вычислительной мощности, а не только за счет совершенствования алгоритмов.
🔎 Поиск дополнительных данных
Еще одним сигналом является активный поиск лидерами рынка ИИ дополнительных данных для обучения своих нейронных сетей. Например, они даже рассматривают возможность использования видео с YouTube в качестве обучающих данных. Это может указывать на то, что для дальнейшего развития ИИ требуется все больше и больше информации.
Контекстное окно: Ключ к прогрессу?
-----------------------------------
Одним из важных технических аспектов, которые могут повлиять на развитие ИИ, является так называемое "контекстное окно". Это своего рода оперативная память, в которой нейронная сеть хранит информацию, необходимую для обработки запросов пользователя. Чем больше это окно, тем более сложные и длинные тексты система может обрабатывать.
👀 Прорыв Google: Алгоритм "бесконечного внимания"
Однако, похоже, что Google нашла способ обойти эти ограничения. Компания заявила, что в своей новой модели Gemini 1.5 Pro реализовала так называемый алгоритм "бесконечного внимания". Суть его в том, что текст обрабатывается по частям, а результаты сохраняются в специальной памяти, что позволяет работать с гораздо более длинными текстами без увеличения нагрузки на вычислительные ресурсы.
Агентные ИИ-системы: Новый виток развития
-----------------------------------
Помимо развития языковых моделей, таких как GPT, в мире ИИ происходят и другие интересные вещи. Набирают обороты так называемые "агентные" ИИ-системы - системы, способные самостоятельно принимать решения и действовать на их основе.
📊 Автономные машины и роботы-брокеры
Наиболее очевидным примером агентных ИИ-систем являются автономные транспортные средства, которые самостоятельно принимают решения на основе анализа ситуации. Но это далеко не единственное применение. Уже существуют промышленные роботы с агентным ИИ, а также роботы-брокеры на финансовых рынках, которые не только анализируют данные, но и самостоятельно принимают торговые решения.
🧠 Модель "искусственного разума" Яна Лукана
Интересные разработки в области агентных ИИ-систем ведет Ян Лукан, ведущий специалист Meta. Он предложил модель "искусственного разума", которую сейчас вместе с коллегами разрабатывает и тестирует. Одним из аспектов этой модели является способность ИИ-системы самостоятельно формировать представление о физическом мире, наблюдая за объектами и их поведением, подобно тому, как это делают дети.
Искусственный Интеллект на пороге нового прорыва
-----------------------------------
Несмотря на скептические мнения относительно "плато" в развитии ИИ, анализ текущих тенденций позволяет предположить, что мы, скорее, наблюдаем паузу перед новым рывком. Технологии, такие как алгоритм "бесконечного внимания", агентные ИИ-системы и эмоциональные вычисления, указывают на то, что в ближайшем будущем мы можем стать свидетелями значительного прогресса в области искусственного интеллекта. Конечно, нельзя поддаваться хайпу, но сохраняя трезвый взгляд, мы можем с интересом наблюдать за развитием этой захватывающей технологии.
==========================
Развитие ИИ: Достигли ли мы потолка?
-----------------------------------
В последнее время в сфере искусственного интеллекта (ИИ) звучат голоса, утверждающие, что развитие технологии достигло некоего "плато" и замедляется. Один из таких голосов принадлежит Биллу Гейтсу из Microsoft, который считает, что даже следующее поколение GPT-5 не будет таким впечатляющим, как GPT-4 по сравнению с GPT-3. Однако, есть и другие признаки, которые могут указывать на то, что развитие ИИ вовсе не остановилось.
Одним из таких признаков является тот факт, что ведущие компании в области ИИ планируют значительные инвестиции в аппаратное обеспечение - то есть в компьютеры, на которых работают нейронные сети. Это может говорить о том, что развитие ИИ будет происходить за счет увеличения вычислительной мощности, а не только за счет совершенствования алгоритмов.
Еще одним сигналом является активный поиск лидерами рынка ИИ дополнительных данных для обучения своих нейронных сетей. Например, они даже рассматривают возможность использования видео с YouTube в качестве обучающих данных. Это может указывать на то, что для дальнейшего развития ИИ требуется все больше и больше информации.
Контекстное окно: Ключ к прогрессу?
-----------------------------------
Одним из важных технических аспектов, которые могут повлиять на развитие ИИ, является так называемое "контекстное окно". Это своего рода оперативная память, в которой нейронная сеть хранит информацию, необходимую для обработки запросов пользователя. Чем больше это окно, тем более сложные и длинные тексты система может обрабатывать.
Однако, похоже, что Google нашла способ обойти эти ограничения. Компания заявила, что в своей новой модели Gemini 1.5 Pro реализовала так называемый алгоритм "бесконечного внимания". Суть его в том, что текст обрабатывается по частям, а результаты сохраняются в специальной памяти, что позволяет работать с гораздо более длинными текстами без увеличения нагрузки на вычислительные ресурсы.
Агентные ИИ-системы: Новый виток развития
-----------------------------------
Помимо развития языковых моделей, таких как GPT, в мире ИИ происходят и другие интересные вещи. Набирают обороты так называемые "агентные" ИИ-системы - системы, способные самостоятельно принимать решения и действовать на их основе.
Наиболее очевидным примером агентных ИИ-систем являются автономные транспортные средства, которые самостоятельно принимают решения на основе анализа ситуации. Но это далеко не единственное применение. Уже существуют промышленные роботы с агентным ИИ, а также роботы-брокеры на финансовых рынках, которые не только анализируют данные, но и самостоятельно принимают торговые решения.
Интересные разработки в области агентных ИИ-систем ведет Ян Лукан, ведущий специалист Meta. Он предложил модель "искусственного разума", которую сейчас вместе с коллегами разрабатывает и тестирует. Одним из аспектов этой модели является способность ИИ-системы самостоятельно формировать представление о физическом мире, наблюдая за объектами и их поведением, подобно тому, как это делают дети.
Искусственный Интеллект на пороге нового прорыва
-----------------------------------
Несмотря на скептические мнения относительно "плато" в развитии ИИ, анализ текущих тенденций позволяет предположить, что мы, скорее, наблюдаем паузу перед новым рывком. Технологии, такие как алгоритм "бесконечного внимания", агентные ИИ-системы и эмоциональные вычисления, указывают на то, что в ближайшем будущем мы можем стать свидетелями значительного прогресса в области искусственного интеллекта. Конечно, нельзя поддаваться хайпу, но сохраняя трезвый взгляд, мы можем с интересом наблюдать за развитием этой захватывающей технологии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3