«Операция «Карпаты» Съемки РЕН ТВ Российские сериалы Новости. Враг продолжает удары по нашим тылам, поселок Карпаты севернее Алчевска в 70 км от фронта. исторический детектив "Операция "Карпаты" - в Пермском крае проходила важная часть съемок проекта.
Андрей Карпати - главные новости
Андрей Карпати — легендарный исследователь искусственного интеллекта, инженер и педагог. Он бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla, один из основателей OpenAI и. Дата выхода: 25 апреля 2024 года Жанр: приключения, военный, детектив, драма, история Страна: Россия Режиссёр: Олег Фомин Сценарий Житков Андрей Актёры Веревочкин. С 25 апреля все серии «Операции “Карпаты”» доступны в онлайн-кинотеатре (совместное предприятие «Ростелекома» и НМГ). Андрей Карпати, весьма уважаемый ученый-исследователь, объявил сегодня о своем уходе из OpenAI. Узнайте о последствиях ухода исследователя Андрея Карпаты из OpenAI и будущих тенденциях в области машинного обучения и компьютерного зрения.
Лента новостей
- Андрей Карпаты – 35-летний директор ИИ в Tesla. До прихода в | Чорт ногу сломит
- Андрей Карпаты - Andrej Karpathy
- I like to train deep neural nets on large datasets 🧠🤖💥
- Andrej Karpathy FAQs
Андрей Карпаты сообщил о том, что снова уходит из OpenAI
Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.
Это схемы, которые всегда имеют свою крышу», — считает политолог. Это касается не только вырубки карпатских лесов, но и янтарной лихорадки в Полесье, которая превращает край в лунный пейзаж, добавил собеседник издания. К утру 25 июня в регионе затопило 234 населенных пункта, 9157 жилых строений оказались под водой, 116 км дорог и 64 моста полностью разрушены, кроме того, пострадало множество объектов социальной инфраструктуры.
По мнению Карпаты, команды разработчиков разделяется на две группы: программисты 2. Программное обеспечение 1. Переход с 1. В недавнем посте «Глубокие нейросети 33 года назад и 33 года спустя» Карпаты экстраполировал развитие нейросетей с 1989 до 2055-го.
Он предложил посмотреть на нейросети 1989 года с крошечными датасетами и представить, что точно так же будущие исследователи будут смотреть на нейросети 2023 года. Они будут казаться игрушечными и обучаться за одну минуту на личном ПК или смартфоне. Датасеты станут примерно в 10 миллионов раз больше, чем у наших детских экспериментов типа GPT-4 или GPT-5, которую некоторые нетерпеливые инвесторы уже сравнивают с AGI. Даже если архитектура нейросетей остаётся примерно такой же, увеличение количества параметров даёт качественный результат в функционировании моделей.
Например, мозг человека и мозг мушки-дрозофилы функционально отличаются благодаря большой разнице в количестве нейронов 86 млрд и 100 тыс. В то же время сам механизм работы отдельных нейронов у человека и дрозофилы примерно одинаков. Андрей Карпаты считает, что в наиболее экстремальной экстраполяции через несколько десятилетий нам вообще не понадобится обучать новые нейросети: «В 2055 году мы будем просить выросший в десять миллионов раз мегамозг нейронной сети выполнить какую-нибудь задачу, проговорив или подумав её на родном языке. И если вы попросите достаточно вежливо, он подчинится.
Да, вы по-прежнему сможете обучать нейронные сети… но зачем это будет нужно? Согласно статистике Metaculus , ещё год назад средневзвешенный прогноз пользователей по сроку появления сильного ИИ приходился на 2043 год. Но в апреле 2022 года после появления новостей о будущей GPT-4 произошёл тектонический сдвиг вниз до 2028-го года. На данный момент техносообщество сдвинуло наиболее вероятный срок ввода в эксплуатацию AGI уже на май 2026 года.
Для этого нужно дообучение — процесс, в результате которого мы получаем модель-ассистента, которая отвечает на вопросы. Процесс обучения модели-ассистента такой же, как и для базовой модели, но теперь мы обучаем модель не на текстах из интернета, а на данных, которые мы собираем вручную. Компании нанимают людей, дают им инструкции, и люди пишут вопросы и отвечают на них. Если обучение базовой модели происходит на огромных объемах текста зачастую низкого качества, то обучение модели-ассистента — это сравнительно небольшие объемы допустим, 100 000 документов , но все они очень высокого качества. После такого дообучения модель понимает, что когда ей задают вопрос, она должна отвечать в стиле полезного ассистента. В отличие от обучения базовой модели, которое проводится максимум 2-3 раза в год, дообучение можно проводить регулярно, хоть каждую неделю, так как оно гораздо менее затратное. Стадия 3 опциональная : Comparisons сравнения Во многих случаях людям намного проще не писать ответ с нуля, а сравнивать несколько разных вариантов ответов между собой и выбирать наилучший. Данные этих сравнений используются для дальнейшего дообучения модели.
Но проприетарные модели нельзя скачать к себе, дообучать под свои задачи и т. Распознавать не только текст, но и голос, картинки или видео, а также отвечать голосом, картинками или видео. Могут ли LLM принимать решения? Есть известная книга Канемана "Думай медленно... Основная идея книги в том, что в мозгу есть две системы.
Откройте свой Мир!
Сегодня, 25 апреля, на состоится премьера остросюжетного военно-исторического сериала "Операция "Карпаты" про двух непримиримых врагов, вынужденных объединиться. Узнайте о значительном уходе Андрея Карпати из OpenAI и его последствиях для сообщества ИИ. Андрей Карпаты, исследователь искусственного интеллекта и один из основателей OpenAI, объявил в своем посте на социальной медиаплатформе X, что он покинул компанию. Теперь же Андрей Карпати намерен заниматься развитием собственных проектов, о существе которых не рассказал.
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
Представитель OpenAI подтвердил порталу TechCrunch, что Карпаты покинул компанию и что его обязанности передали некому старшему исследователю, который тесно работал с Андреем. Карпаты является одним из основателей OpenAI, созданной в 2015 году с целью развивать искусственный интеллект в интересах всего человечества. В 2017 году он перешел в Tesla, где стал директором по искусственному интеллекту и автопилоту, но через пять лет он покинул автопроизводителя и вновь вернулся в OpenAI. В конце 2023 года сооснователь и гендиректор OpenAI Сэм Альтман был уволен из компании и совета директоров.
Непонятный софт будущего Когда мы говорим о современных разработках в области нейросетей и машинного обучения, то первое имя, которое приходит на ум — это Андрей Карпаты. Молодой словак быстро стал звездой в данной области и одним из главных авторитетов по части конкретного программирования систем. Это тот человек, который обучал Джона Кармака, в частности.
Кроме того, в массовке снимались местные жители, актёры пермских театров. Сериал рассказывает о тех, кто защищал достижения победы в послевоенных Карпатах, где шла ожесточенная борьба с бандитским подпольем. Сюжет основан на реальных событиях 1949 года.
В 2017 году Андрей Карпатый, в прошлом ученый-исследователь в Стэнфордском университете , вступил на должность руководителя направления ИИ в компании Tesla, ответственного за разработку ПО для компьютерного зрения и автовождения. Стремительному карьерному скачку далекого от индустрии академического ученого, фаната скоростной сборки кубика Рубика предшествовала вызванная рядом автомобильных инцидентов отставка прежнего руководства этого направления в полном составе. Через пару месяцев Карпатый опубликовал довольно неожиданный пост, озаглавленный «Software 2. Позже в 2018 году он прокомментировал его в получасовом выступлении [2] на конференции Train AI 2018 Сан-Франциско , май 2018. В своем посте он заявил, что нынешняя парадигма программирования, которую после появления Software 2. Суть ее в том, что строго детерминированное решение сначала описывается человеком на языке программирования, затем оно компилируется реже интерпретируется в машинных кодах и выполняется. Рынок ИТ-услуг в России: оценки, тренды, крупнейшие участники. Обзор и рейтинг TAdviser 298. Она прекрасно соответствует расчетным задачам, для которых, собственно говоря, и была создана, а также для иных работ с точными данными. Потребность в альтернативе не возникала до тех пор, пока компьютинг не соприкасался со сложностями окружающего мира. В подавляющем большинстве случаев сведения из реальной жизни размыты, поэтому и большие точности измерения и последующего решения не требуются. Но «сенсорная революция» и возникшая позже проблема больших данных заметно изменили обстоятельства. Реализация парадигмы Software 2.
Навигация по записям
- Андрей Карпаты - Andrej Karpathy -
- taor-karpaty-andrіy-burenok-pro-nas-ta-karpati
- Подпишитесь на нашу рассылку
- Карпатый Андрей (Andrej Karpathy)
- Что еще почитать
Александр Лойе и Владимир Верёвочкин проведут «Операцию «Карпаты» на «Рен-ТВ»
Есть ответы на какие-то вопросы, которые мы себе сегодня задаем: «Почему так происходит? Это все говорит о том, что мы ни черта не знаем о истории нашей страны», — заметил режиссер и актер сериала Олег Фомин.
Об этом он объявил на своей странице в X ранее Twitter. Ru Карпаты не стал раскрывать подробностей о своих планах, сказав, что хочет посвятить время личным проектам. Он также отметил, что последний год в OpenAI был «отличным» и что его уход не связан с какими-либо внутренними проблемами. Представитель OpenAI подтвердил порталу TechCrunch, что Карпаты покинул компанию и что его обязанности передали некому старшему исследователю, который тесно работал с Андреем.
Впрочем, из «Теслы» он недавно ушёл по очевидной причине: есть вероятность, что человечество стоит на пороге грандиозного открытия, с которым ничто не сравнится по важности, — оно разделит историю нашего вида на до и после сингулярности. Если так, то сейчас нет смысла работать больше ни над чем.
Но чтобы получить эти параметры обучить модель — нужны большие вычислительные мощности. Как обучить модель Стадия 1: Pretraining обучение базовой модели Можно думать об этом процессе как о сжатии Интернета в нейросеть, примерно как ZIP сжимает файлы в архив. Вы даете на вход последовательность слов, и она выдает следующее, наиболее вероятное слово, на основании тех текстов, на которых она обучалась. Именно поэтому модели могут галлюцинировать: придумывать информацию, которой на самом деле нет, но которая выглядит правдоподобно похоже на то, что она видела в данных, на которых обучалась. То есть это не привычная нам база данных, в которой просто лежит информация, а какой-то другой формат, не понятный нам. Это наглядная иллюстрация того, что мы вообще не очень понимаем, как вся эта штука работает и можем только видеть результат, который она выдает. Стадия 2: Finetuning дообучение Базовая модель — не особо применимая в жизни штука. Мы не хотим просто получать продолжение последовательность слов, мы хотим задавать вопросы и получать на них ответы. Для этого нужно дообучение — процесс, в результате которого мы получаем модель-ассистента, которая отвечает на вопросы. Процесс обучения модели-ассистента такой же, как и для базовой модели, но теперь мы обучаем модель не на текстах из интернета, а на данных, которые мы собираем вручную. Компании нанимают людей, дают им инструкции, и люди пишут вопросы и отвечают на них. Если обучение базовой модели происходит на огромных объемах текста зачастую низкого качества, то обучение модели-ассистента — это сравнительно небольшие объемы допустим, 100 000 документов , но все они очень высокого качества. После такого дообучения модель понимает, что когда ей задают вопрос, она должна отвечать в стиле полезного ассистента.
Операция "Карпаты" (2024)
Съемки сериала охватили несколько регионов: в Пермском крае это мемориальный музей-заповедник истории политических репрессий «Пермь-36», аэродром «Фролово» и Каменный город, а в Рязанской области — город Касимов. Завершился съемочный процесс в Москве. Поэтому неслучайно первыми зрителями проекта стали пермяки — участники отборочного этапа Всероссийской военно-спортивной игры «Победа» на базе детского лагеря «Сосновый бор». Фото с предпремьерного показа Исполнитель одной из главных ролей Александр Лойе. Актер записал специальное видеообращение к премьере в Перми: «Для меня важно, что премьера сериала состоится в канун Дня Победы. События в нем происходят в послевоенное время, но непосредственно связаны с последствиями войны.
Съемки проходили в самых разных местах Пермского края и меня поразила первозданная природа Прикамья. По сюжету мой герой проживает сложную с точки зрения комфорта жизнь, и я смог прочувствовать это полностью во время съемок. Каждый день мы ездили в труднодоступные места — леса, болота, снимались в музее политических репрессий. Однако местные люди, которые окружали нас во время этих, не побоюсь этого слова, испытаний, всегда помогали мне.
Это в корне меняет парадигму программирования, с помощью которой мы итеративно разрабатываем наше программное обеспечение.
По мнению Карпаты, команды разработчиков разделяется на две группы: программисты 2. Программное обеспечение 1. Переход с 1. В недавнем посте «Глубокие нейросети 33 года назад и 33 года спустя» Карпаты экстраполировал развитие нейросетей с 1989 до 2055-го. Он предложил посмотреть на нейросети 1989 года с крошечными датасетами и представить, что точно так же будущие исследователи будут смотреть на нейросети 2023 года.
Они будут казаться игрушечными и обучаться за одну минуту на личном ПК или смартфоне. Датасеты станут примерно в 10 миллионов раз больше, чем у наших детских экспериментов типа GPT-4 или GPT-5, которую некоторые нетерпеливые инвесторы уже сравнивают с AGI. Даже если архитектура нейросетей остаётся примерно такой же, увеличение количества параметров даёт качественный результат в функционировании моделей. Например, мозг человека и мозг мушки-дрозофилы функционально отличаются благодаря большой разнице в количестве нейронов 86 млрд и 100 тыс. В то же время сам механизм работы отдельных нейронов у человека и дрозофилы примерно одинаков.
Андрей Карпаты считает, что в наиболее экстремальной экстраполяции через несколько десятилетий нам вообще не понадобится обучать новые нейросети: «В 2055 году мы будем просить выросший в десять миллионов раз мегамозг нейронной сети выполнить какую-нибудь задачу, проговорив или подумав её на родном языке. И если вы попросите достаточно вежливо, он подчинится. Да, вы по-прежнему сможете обучать нейронные сети… но зачем это будет нужно? Согласно статистике Metaculus , ещё год назад средневзвешенный прогноз пользователей по сроку появления сильного ИИ приходился на 2043 год. Но в апреле 2022 года после появления новостей о будущей GPT-4 произошёл тектонический сдвиг вниз до 2028-го года.
На самом деле, работать в OpenAI в течение последнего года было действительно здорово: у меня была действительно сильная команда, люди замечательные, план развития очень интересен, и я думаю, что нам всем есть на что рассчитывать. Мой ближайший план — поработать над личными проектами и посмотреть, что получится. В июле 2022 года Карпаты уволился из Tesla, спустя пять лет создания в этой компании специальной команды по глубокому обучению, развитию ИИ и машинному зрению для автопилота.
А если нам надо посчитать 17х24, тут уже нужна Система 2. Если рассуждать в этих терминах, то текущие LLM обладают только Системой 1. Они могут только выдавать только наиболее вероятное следующее слово в реальном времени. Было бы классно, мы могли прийти к LLM и сказать: вот мой вопрос, можешь думать 30 минут, но мне нужен очень качественный и точный ответ. Пока никакие модели так не умеют. Но всем бы хотелось, чтобы у модели было некое подобие дерева мыслей, по которому она могла бы идти, анализируя полученные результаты, возвращаясь назад и пробуя снова, пока не получит результат, в котором больше всего уверена. Дерево мыслей Могут ли LLM обучать сами себя? Есть известный кейс, когда AlphaGo программа, которая играет в Go обучалась в два этапа: Сначала она обучалась на играх людей и научилась играть очень хорошо. А потом она начала самообучаться — играть сама с собой, стараясь максимизировать вероятность выигрыша — и еще многократно улучшила качество игры. Но в LLM мы пока только на этапе 1 — обучение пока происходит только на материалах, созданных людьми. Почему так? Дело в том, что в игре в Go есть очень понятный критерий успеха — выигранная игра, и можно обучать модель, максимизировать вероятность выигрыша.
Андрей Карпаты ушел из OpenAI.
Персона Карпатый Андрей (Andrej Karpathy), Биография, 2024 Уход из OpenAI. Меня зовут Андрей. На моем канале я публикую мою жизнь и быт в непростых условиях. Инструкция для жизни в горах и мотивация для тех, кто стремится к обретени. Компания Tesla выпустила обновление 10.11 для системы беспилотного вождения Full Self-Driving (FSD). Все подробности на сайте Карпаты был сооснователем OpenAI, а потом ушел в Tesla работать над ИИ под начальством Илона Маска. С 2015 по 2017 год Карпаты работал в OpenAI, где был сооснователем научной лаборатории. 1949 год, Карпаты, две противоположности — оперативник-лейтенант Вороновский и вор-рецидивист Чума — после трагической гибели опытнейшего внедренца майора Леснова.
Andrej Karpathy net worth
- Александр Лойе и Владимир Верёвочкин проведут «Операцию «Карпаты» на «Рен-ТВ»
- Операция «Карпаты» (сериал 2024 – ...)
- Другие новости
- Откройте свой Мир!
- Андрей Карпаты ушел из OpenAI. | HARD-TM - Читерский форум о играх
- Telegram: Contact @digitalreal