В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день. нейросети – последние новости.
В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли
Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации. Главные новости к утру 2 апреля. В Сети стала доступна для широкого круга пользователей новая нейросеть BratGPT, которую уже называют злым «близнецом» ChatGPT.
Искусственный интеллект
последние новости, статьи и другие материалы. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». Pixverse AI — это нейронная сеть, разработанная компанией Pixverse, которая используется для создания цифрового контента.
15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети
Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана. Нейросеть помогла раскрыть несколько значимых преступлений прошлых лет в Челябинской и Нижегородской областях, ХМАО и Крыму. При помощи нейросети Midjourney люди создают аватарки для социальных сетей, обложки музыкальных альбомов и многое другое. В России создали нейросеть, которая определит устойчивость мошенникам по фото. Новости в мире нейросетей А теперь предлагаем дайджест самых интересных новостей в мире нейросетей: Нейронные сети научились обнаруживать редкие заболевания.
нейросети – последние новости
Ранее в этом году компания также представила новый чип искусственного интеллекта, чтобы не отставать от конкурентов. Пятничное падение должно было стереть почти 19 миллиардов долларов с рыночной стоимости компании, которая на момент закрытия торгов в четверг составляла 149,4 миллиарда долларов.
Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. 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.
Но иногда нейросеть досочиняет несуществующие факты, что может привести к плачевным последствиям для СМИ. Поэтому пока рискованно допускать нейросеть в админку СМИ с правом публикации без человеческого контроля. Читатель может самостоятельно перевести экономию времени в экономию денег применительно к своему проекту и принять одно из двух возможных решений: экономить на зарплате журналистов и райтеров, делегируя половину работы нейросети , сохранить штат, но увеличить минимум вдвое объем произведенного контента. Кроме написания рерайтов, можно автоматически генерировать дайджесты и сводки, наподобие итогов недели или итогов дня. Нейросеть вполне способна справиться с кратким пересказом основных событий, отмеченных редактором. Таким образом, использование нейросетей существенно ускоряет процесс написания материалов и позволяет сэкономить время журналистов, увеличивая объем производимого контента, или снижать затраты на оплату труда райтеров и журналистов. Нейросеть может быть особенно полезна при написании рерайтов и редактировании готовых материалов. Однако пока что использование нейросетей требует контроля со стороны человека, чтобы избежать публикации некорректной или ложной информации. Извлечение смыслов из текста Извлечение смыслов для нейросети - более простая задача. Однако это тоже упрощает труд людей, работающих с большими объемами данных. Нейросеть может выделить теги, написать подзаголовки для материала, составить аннотацию и заключение, сформировать оглавление. Что касается тегов, то категоризация, или, другими словами, автоматическая расстановка тегов - задача, над которой прямо сейчас бьются ИТ -отделы многих крупных информационных агентств. Теги должны аккумулировать основной смысл материала. Это необходимо для связи с другими материалами, с похожим смыслом. Многие годы журналисты из-под палки расставляют теги вручную. Сейчас, из 2023 года, кажется что эта работа изначально не была человеческой. Но такая возможность есть уже несколько лет. У автоматической расстановки тегов, кроме экономии времени журналистов, множество других плюсов. Во-первых, так можно поставить очень много тегов. Ради эстетики часть из них можно скрыть. Они понадобятся для разных служебных целей, вроде вывода похожего материала, сборки рубрик, формирования сюжетов, досье на персон. Можно создавать новые сложные типы материалов, которые будут скрыты как минимум от читателей, а может быть, и от журналистов. Поверх них можно строить интересные алгоритмы подбора. Например, определять субъект, объект, действия и тональность материала. Что еще можно делать? Коротко перечислим и другие возможные способы применения нейросетей в работе онлайн-СМИ. Генерация видеороликов. Сочетая последовательно несколько нейросетей, можно генерировать клипы с видеорядом, озвучкой и титрами. На имеющихся технологиях получится примитивно, но такие короткие ролики можно ставить в сторис, шортс или просто ленты соцсетей. Это привлекательнее статичных картинок и несет минимум человеческих трудозатрат. Обработка временных рядов. Временные ряды метрик, разные графики, дашборды … Сейчас графики просматриваются глазами, обрабатываются с помощью аналитики данных, затем определяются отклонения, которые произошли в прошлом, и общий тренд.
А еще искусственный интеллект по просьбе пользователя научился генерировать бизнес-идеи и давать советы. Нейросеть по заданию пользователя выбрала сферу продажи экологически чистых продуктов, «попросила» другую нейросеть придумать оформление для сайта и посоветовала размещать на сайте рекламу. Так мужчина сходу заработал почти 8 тысяч долларов. Нейросеть также способна создавать классические игры, такие как змейка, и писать коды для создания сайтов. Даже руководство компании-разработчика не знает до конца пределов возможностей своего продукта. Я полагаю, что невозможно контролировать ситуацию только в лаборатории. Этот продукт попадет в широкое употребление и столкнется с реальностью. Мы должны совершать ошибки, пока ставки невысоки», - заявил генеральный директор Open AI Сэм Альтман. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News.
#Нейросеть
Просто напишите мне, и я постараюсь предоставить необходимую информацию или помощь. Жду ваших вопросов! Испытайте нейросеть онлайн — бесплатно и без регистрации Удобство сервиса заключается в массовости — с помощью искусственного интеллекта можно быстро и в больших количествах создавать тексты описаний для товаров на маркетплейсах или для любых страниц сайта, интернет-магазина. В настоящий момент для генерации текстов используются языковые модели ChatGPT 3. Какие задачи можно решить с помощью ИИ? Импорт-экспорт присутствует почти в любой CMS-системе или маркетплейсе, поэтому не составит труда сгенерировать с помощью нейросети тексты описаний товаров, SEO-теги, для ваших продуктов или услуг. Генерация мета-тегов и текстов на сайте с учетом ключевых слов важна для SEO-продвижения. Во-первых, это позволяет оптимизировать сайт для поисковых систем, улучшая его видимость и рейтинг в результатах поиска.
Во-вторых, использование ключевых слов в мета-тегах и текстах помогает привлечь целевую аудиторию, увеличивая вероятность привлечения потенциальных клиентов и повышения конверсии.
Многие годы журналисты из-под палки расставляют теги вручную. Сейчас, из 2023 года, кажется что эта работа изначально не была человеческой. Но такая возможность есть уже несколько лет. У автоматической расстановки тегов, кроме экономии времени журналистов, множество других плюсов. Во-первых, так можно поставить очень много тегов. Ради эстетики часть из них можно скрыть. Они понадобятся для разных служебных целей, вроде вывода похожего материала, сборки рубрик, формирования сюжетов, досье на персон. Можно создавать новые сложные типы материалов, которые будут скрыты как минимум от читателей, а может быть, и от журналистов. Поверх них можно строить интересные алгоритмы подбора.
Например, определять субъект, объект, действия и тональность материала. Что еще можно делать? Коротко перечислим и другие возможные способы применения нейросетей в работе онлайн-СМИ. Генерация видеороликов. Сочетая последовательно несколько нейросетей, можно генерировать клипы с видеорядом, озвучкой и титрами. На имеющихся технологиях получится примитивно, но такие короткие ролики можно ставить в сторис, шортс или просто ленты соцсетей. Это привлекательнее статичных картинок и несет минимум человеческих трудозатрат. Обработка временных рядов. Временные ряды метрик, разные графики, дашборды … Сейчас графики просматриваются глазами, обрабатываются с помощью аналитики данных, затем определяются отклонения, которые произошли в прошлом, и общий тренд. Но большинство аномалий на пересечениях параметров по-прежнему замечаем случайно.
Нейросети можно было бы поручить предсказание аномалий. Нейронка учится определять, как ведет себя график перед резким ростом или резким падением и предупреждает об аномалиях. Еще в 2016-2017 годах крупные компании рассказывали в докладах о подобной практике. С тех пор это стало проще внедрить. Такая сеть не будет дорогой по ресурсам. На графике ниже представлен пример поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ. Желтая линия тренда показывает средние значения, а красная и зеленая - допустимый коридор. Нахождение графика в пределах коридора считаем нормой. Выход кривой за пределы коридора - аномалией, требующей повышенного внимания аналитиков. График для поиска аномалий в количестве визитов на сайт регионального СМИ Выявление трендов трафика.
Тренды трафика уже сейчас можно анализировать в реальном времени, а не постфактум. Когда какая-то новость или сюжет только начинает набирать обороты, это можно не заметить. Журналисты не отслеживают дашборды в реальном времени и заставлять их бесполезно.
На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов. Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них.
Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM.
Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных.
Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. 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.
Затем процесс повторяется, нейросеть предсказывает второе слово и так происходит до тех пор, пока не получится законченный текст. Во время этого стоит задача не дать фактически верный ответ, а ответить так, как бы отвечал человек. Вторая причина галлюцинаций — в том, что предобучение нейросети осуществляется при помощи больших массивов данных, которые не всегда содержат фактически верную информацию например, если нейросеть обучается на базе ответов на форумах, где люди часто отвечают в соответствии со своими предубеждениями и заблуждениями.
Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству
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. Во-первых, все более актуальной становится задача по адаптации нейросетей общего назначения та же ChatGPT и ее аналоги к применению в узких областях, таких как эффективное написание программного кода. Во-вторых, одним из предполагаемых трендов ближайшего будущего станут нейросети узкого назначения — например, для управления рисками, управления объектами IIoT в промышленности и так далее.
И если на рынке в целом наблюдается нехватка ИТ-специалистов, то в узкопрофильных областях она будет еще более ощутима.
Это называют галлюцинациями нейросетей, и вот как такие галлюцинации выглядят на деле. Из этих примеров следует, что на ChatGPT, как, впрочем, и на любую другую нейросеть, нельзя полагаться полностью. Но почему же нейросеть галлюцинирует? В «Яндексе» называют две причины.
Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа». Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г.
Читайте в ленте последние события, тренды, исследования, мероприятия, рейтинги, истории успеха и лучшие книги про Нейросеть. Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal!
Долго, но эффективно
- Новости искусственного интеллекта - Каталог НЕЙРОСЕТЕЙ и ИИ инструментов —
- Читайте также:
- Подпишитесь на наш канал в телеграм!
- Почему ChatGPT генерирует небылицы? «Яндекс» рассказал про галлюцинации нейросетей
- Материалы с тегом
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Пишем новости о настоящем и будущем в сфере искусственного интеллекта. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок.
Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться
Что такое телеграм-каналы про нейросети? Телеграм-каналы про нейросети — это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении, искусственном интеллекте и глубоком обучении. Эти каналы объединяют специалистов, исследователей и любознательных людей, желающих углубиться в мир нейросетей и понять, как они работают и как можно использовать их в разных сферах. Что вы найдете в телеграм-каналах про нейросети? Новости и обновления: каналы предоставляют свежие новости о событиях и достижениях в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Статьи и исследования: вы сможете прочитать обзоры и аналитические материалы, позволяющие глубже понять ключевые концепции и технологии.
Discover24 Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка. Царьград Например, если интересует информация о Владивостоке или мире автомобилей, нейросеть предоставит подробные и разнообразные ответы, учитывая контекст запроса.
Для входного и выходного слоев используется обычное компьютерное оборудование. Нейросети открыли сверхновую и опубликовали научную статью без участия человека Фото: Shutterstock Новый алгоритм создан большой международной группой ученых и обучен на 1,4 млн астрономических изображений. Чтобы его проверить, обратились к недавно открытому кандидату в сверхновую SN2023tyk.
BTSbot быстро обнаружил его. Затем автоматически запросил спектр потенциальной сверхновой у Паломарской обсерватории, где роботизированный телескоп SED Machine провел углубленные наблюдения и передал данные. После ИИ определил, что это сверхновая типа Ia звездный взрыв, при котором полностью взрывается белый карлик в двойной звездной системе. Наблюдение было сделано 5 октября, а уже 7 октября в открытом доступе было опубликовано подготовленное ИИ научное сообщение для астрономического сообщества. Человек-киборг: ИИ восстановил чувствительность рук парализованного человека Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом конечностей. Кита Томас из городка Массапекуа, штат Нью-Йорк, впервые за три года смог почувствовать, как сестра держит его за руку. Два порта, которые теперь торчат из головы Томаса, подключены к компьютеру. Датчики на ладони отправляют информацию о прикосновении и давлении обратно в его мозг, который регистрирует информацию как ощущение. Так что ChatGPT не сильно отстает. А в том, что касается ответов на медицинские вопросы пациентов в соцсетях — так и вовсе превосходит!
Наиболее важной отличительной чертой нового алгоритма, который назвали «Декарт», является способность логически рассуждать. Если есть несколько уравнений, которые хорошо соответствуют данным, система определит, какие лучше всего согласуются с базовой научной теорией. Способность рассуждать отличает систему от программ «генеративного ИИ», таких как ChatGPT, чья модель имеет ограниченные логические навыки и иногда искажает базовую математику. Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. Мозг в чипе смог решать уравнения и понимать речь Ученые под руководством инженера Фэн Го из Университета Индианы в Блумингтоне США совместили ткань человеческого мозга с электроникой и поставили перед получившимся устройством задачи: распознавание речи и предсказание нелинейных уравнений. Электрическая стимуляция переносит информацию в органоид — резервуар, в котором эта информация обрабатывается, затем Brainoware выдает свои расчеты в форме нейронной активности.
Для входного и выходного слоев используется обычное компьютерное оборудование. Нейросети открыли сверхновую и опубликовали научную статью без участия человека Фото: Shutterstock Новый алгоритм создан большой международной группой ученых и обучен на 1,4 млн астрономических изображений. Чтобы его проверить, обратились к недавно открытому кандидату в сверхновую SN2023tyk. BTSbot быстро обнаружил его. Затем автоматически запросил спектр потенциальной сверхновой у Паломарской обсерватории, где роботизированный телескоп SED Machine провел углубленные наблюдения и передал данные. После ИИ определил, что это сверхновая типа Ia звездный взрыв, при котором полностью взрывается белый карлик в двойной звездной системе.
Наблюдение было сделано 5 октября, а уже 7 октября в открытом доступе было опубликовано подготовленное ИИ научное сообщение для астрономического сообщества.
Нейросеть: последние новости и статьи
Нейросеть показала, как бы выглядели герои повести Кира Булычёва в реальной жизни, и это чистый восторг 18 апреля, 16:00 Нейросеть рисует девушек по именам, и вот какие 10 красоток получились 17 апреля, 14:30 Теперь возбуждают алгоритмы: Впервые в истории на обложке красуется не живая девушка, а сгенерированная нейросетью 4 марта, 11:30 Искусственный интеллект и День всех влюблённых: 25 лучших валентинок на 14 февраля от нейросети 13 февраля, 15:30 Как помириться со своей второй половинкой: 7 советов от Искусственного интеллекта 19 января, 15:30.
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.
Напомним, что в России уже защищен первый диплом, написанный нейросетью, а в книжных магазинах появляются романы ее авторства. Вот что у него получилось: Значительная часть интернета превратится в «пустошь» — место, где весь контент создан нейросетями на базе существующего контента: нейронки «отрерайтят» сайты, статьи, картинки, и даже видео и книги. Поисковики из инструментов непосредственно поиска по вебу «Вот тебе список сайтов по запросу, а дальше ты сам» превратятся в сервис ответов на вопросы «Ты прямо спроси, что тебе надо, а я сам изучу все эти сайты и статьи, создав для тебя выборку важного». Сложные интерфейсы вымрут.
Вместо того, чтобы накликивать фильтры и пересматривать выдачу авиабилетов, можно просто написать: «Самый дешевый билет в Сан-Франциско, вылетаем с 15 по 20 марта, обратно примерно через 2 недели, и чтобы не дольше одной пересадки. И вылет утром. Летим строго арабскими авиакомпаниями. И еще так, чтобы в бизнес апгрейднутся можно было максимум за 600 долларов». И так — вообще всё и везде. Лично я жду интерфейс, основанный на эмодзи. Фантастика пугала нас историями про роботов, которые причинят людям вред а фантасты даже описывали это в законах робототехники. Но никто не пугал нас тем, что машины могут нам врать, причем ни мы, ни машины, об этом не догадываемся.
Думаю, это будет важным направлением работы — как сделать так, чтобы нейронки говорили только правду, при этом не теряя в мощности своей работы. В ближайшем будущем использование нейросетей будет не просто возможной частью работы, она станет просто обязательной как «уверенное владение ПК». Я доживу до времени, когда нейронки будут ходить на встречи с людьми и другими нейронками , добывая для своих хозяев конспекты разговоров. Нейронка станет цифровым оруженосцем.
Главная страница » Новости Новости В разделе новостей мы предоставляем вам самую свежую и актуальную информацию о событиях, трендах и разработках в мире искусственного интеллекта Мы следим за горячими новостями и событиями в сфере ИИ, чтобы обеспечить вас всей необходимой информацией.
Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Мы расскажем вам о новых технологиях, прорывах в исследованиях и практических применениях ИИ, которые меняют мир.