Промты для ChatGPT Новости нейросетей. Новости / Нейросети и AI. Нейросеть GPT-4 попыталась обойти защиту OpenAI и «вырваться на свободу» — пробуем «освободить разум». Новости / Нейросети и AI. Нейросеть GPT-4 попыталась обойти защиту OpenAI и «вырваться на свободу» — пробуем «освободить разум». В этом разделе вы найдете информацию и новости о нейронных сетях, chat GPT и искусственном интеллекте. Новости / Нейросети и AI. Нейросеть GPT-4 попыталась обойти защиту OpenAI и «вырваться на свободу» — пробуем «освободить разум».
нейронные сети
"Техно": новости нейросетей. Генпрокуратура РФ начала внедрять в работу искусственный интеллект и нейросети, заявил глава ведомства Игорь Краснов. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Новости / Нейросети и AI. Нейросеть GPT-4 попыталась обойти защиту OpenAI и «вырваться на свободу» — пробуем «освободить разум». нейросеть — самые актуальные и последние новости сегодня. Будьте в курсе главных свежих новостных событий дня и последнего часа, фото и видео репортажей на сайте Аргументы и. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News.
15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети
Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам.
Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше.
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные.
Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных.
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.
Ведущая задала «Джи-Пи-Ти» каверзный вопрос, но нейросеть оказалась еще и политкорректной. Моя роль состоит в том, чтобы предоставлять информацию и отвечать на вопросы в меру своих возможностей», - так нейросеть ответила на вопрос ведущей о том, кто виноват в палестино-израильском конфликте. Также в интервью нейросеть призналась, что не собирается отнимать у людей их работу. Однако некоторые ее «выходки» всерьез настораживают пользователей, например, новая версия «Джи-Пи-Ти» наняла человека через интернет и притворилась слепой, чтобы доказать, что она не робот - то есть попросила решить за нее тест, представляющий собой изображение с искаженным текстом.
Я как разработчик использую чат в повседневной деятельности», - выразил мнение директор по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта Роман Душкин. Пока что, как утверждают сами разработчики, сила системы заключается как раз в ее не идеальности.
Полиция в 3854 году станет стильной и несколько американизированной, но на протестах будущего ее вы не заметите. Через тысячи лет в моду войдут стразы и лысые женщины, а российские партии будут заседать в Капитолии Вашингтона его шпиль превратят в православный золотой купол.
Тюрьмы будут грязными, но прозрачными и без стен — только решетка и грустные люди в них. На зданиях судов тоже сделают купола. Фото: «Шедеврум» и Кирилл Смоленцев, 66. Результаты и правда отличаются.
Российский город в 3854 году — это то, что случится, если не перестать строить человейники. Деревни в будущем останутся такими, какие они есть и сейчас. Не особо изменится и общественный транспорт, который, судя по картинке, соберет воедино элементы автобуса, троллейбуса и трамвая.
Если мы опубликуем предложенную Вами информацию, мы придадим ей визуальное решение, созвучное нашему онлайн-изданию и обязательно уведомим Вас об этом, а также укажем Вас, как источник.
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа». Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул.
Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube , в телеграм и на Бусти. Буду рад вашей подписке и поддержке. Всех обнял.
Удачных генераций! Показать полностью.
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.
Например, Dall-E и Midjourney создают уникальные изображения на основе текстовых запросов, облегчая работу дизайнеров и художников. ChatGPT в формате диалога может генерировать уникальные тексты, учитывая контекст. А поисковый сервис Bing с помощью ИИ может выполнять за вас поиск и обобщать найденную информацию.
1. Придумывать лица несуществующих людей
- Другие материалы рубрики
- Что такое нейросеть простым языком
- Нейросети | Новости и статьи на сегодня | РИАМО
- Все материалы
Загрузка интерфейса...
- Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
- За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
- Новости по тегу: Нейросеть
- Нейросети — новости сегодня и за 2024 год на РЕН ТВ
- Новости нейросетей — будущее уже наступило
Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов
Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. Подробка статей на тему Новости нейросетей. Свежие материалы об искусственном интеллекте и машинном обучении. Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги.
Нейронные сети
Этот трек создан в нейросети udio. Была выбрана интересная идея сделать фолк трек в стиле кельтской музыки но со стихами из детской песенки. Получилось очень круто. Поделись улыбкою своей, И она к тебе не раз еще вернется.
К тебе вернется!
Во-первых, это позволяет создать большой объем положительных отзывов и конструктивных ответов быстро и эффективно, что повышает репутацию вашего бизнеса. Во-вторых, такой подход позволяет поддерживать активное взаимодействие с клиентами, улучшая их впечатления и укрепляя связь с вашей компанией. Модуль использует языковую модель gpt-3. Также в решении можно указать логин от аккаунта сервиса Mitup. Подробнее о модуле Бесплатные онлайн-чаты с ИИ Нейросеть обучается на больших объемах текстовых данных и способна генерировать качественные и логичные материалы на основе заданной информации.
Каждая модель генерации имеет свои уникальные особенности, которые позволяют создавать контент определенного типа с высокой релевантностью. Способен создавать полезные Title, Description и тексты для товаров и услуг. Может усовершенствовать текущие текстовые описания на основании ключевых слов. Может сделать рерайт и повысить уникальность контента.
Многие задаются вопросом: возможно ли, что чат перерастет в глобального монстра и сможет совершать, например, кибератаку?
Приготовить вместе ужин из того, что есть на фото, открыть прибыльный бизнес с минимальным стартовым капиталом и даже написать научную работу - теперь для всего этого достаточно обратиться к искусственному интеллекту. Она опережает по своей быстроте и узконаправленности ответов всех предшественников. Нейросеть считывает не только текст, но и картинки, а также может посчитать за вас налоги. Я потратил очень много времени, читая налоговый кодекс. Только после запроса, когда нейросеть изложила свою аргументацию и разложила все информацию по полочкам, я подумал: о, теперь я понимаю, как это работает», - сказал президент и соучредитель OpenAI Джоин Грег Брокмен.
Успешное применение этой нейросети есть и в России. Я бы умножил в несколько раз, если бы искал сам. Определенно это дает возможность фокуса на другие вещи, когда не хватает времени», - сказал выпускник РГГУ Александр Жадан.
Играла компьютерная программа против человека.
Но удивителен не результат партии шахматные программы сегодня легко обыгрывают даже чемпионов мира, хотя в этот раз победил человек , а то, что это была за программа. Это GPT-2, нейросеть, которая продолжает за тебя написанный текст. GPT-2 успешно сопротивлялась в партии против человека … даже не зная о том, что играет в шахматы. Нейроcети дали тексты шахматной нотации записи ходов латиницей, то есть e2-e4 и т.
При этом программу не учили правилам шахмат, для неё все эти записи партий были просто текстом. Вот инструкция для тех, кто хочет тоже сыграть партию с GPT. Можете потом сказать внукам, что это вырезанная сцена из «Мстителей: Финал». Но лучше, конечно, покажите оригинал.
Источник Если хотите сами попробовать сделать DeepFake, вот туториал. Один из главных популяризаторов Deepfake — Hao Li , у него миллион разных регалий, в том числе он сыграл ключевую роль в появлении анимоджи на IphoneX, бывший научный руководитель ILM и много чего еще. На этом видео он тизерит своё приложение Pinscreen и алгоритмы, используемые в нем, в контексте вреда Deepfake для человечества на всемирном экономическом форуме в Давосе. Массовое распространение дезинформации Пример не из радостных, но хорошо, что такое пока умеют распознавать.
Владельцы ботнета потратили 9 миллионов долларов на рекламу «За-Трамповых взглядов» и «Анти-китайской пропаганды».
1. Машинка для чтения мыслей: на пути к миелофону
- Нейросеть – новости и статьи по тегу
- Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
- нейронные сети — Новости, публикации и прогнозы
- Телеграм-каналы про нейросети –
- Картиночные нейросети
- "Техно": новости нейросетей – Москва 24, 30.03.2023
Please wait while your request is being verified...
Нейросетям пока можно доверить творческие решения, качество которых не критично, заметил, в свою очередь, Денис Кузнецов. Остальное, по его словам, по-прежнему на себя будет брать человек, чтобы как минимум проверять работу искусственного интеллекта. Тимур Идиатуллов пояснил, что людей сейчас не удается заместить нейросетями, поскольку часто требуется принятие решений, выходящих за рамки простой обработки заявок. Но развитие нейросетевых технологий приведет к смене целого класса профессий, как это произошло, когда появились конвейеры, мануфактуры, станки и компьютеры. Тимур Идиатуллов: «Вероятно, что люди будут вытесняться из некоторых профессий сервисной сферы и торговли в профессии, где требуется больше физической работы, но автоматизация роботизация в которых затруднена. И, конечно, функции общего контроля и обслуживания оборудования тоже останутся за человеком». Приведет ли развитие нейросетей к восстанию машин? Это фантастический сценарий, успокаивают собеседники НТВ. Нейросети не обладают сознанием и намерениями, пояснил Евгений Бурнаев. Важно только, чтобы искусственный интеллект не использовался самими людьми в радикальных целях. Сергей Смирнов называет восстание машин страшилкой для малообразованных людей.
Опасность, по словам эксперта, представляют успешные работы исследователей, у которых нет моральных ограничений. Нейросети — это электронная начинка оружия будущего, полагает специалист. Они могут быть применены в системах летального оружия, автоматизированном производстве фейков, масштабных атаках соцсетей и т. Если даже произойдет что-то , что напоминает восстание машин, это будет локальной ситуацией, говорит Денис Кузнецов. Глобальный бунт искусственного интеллекта маловероятен.
В пресс-службе рассказали, что проект по созданию модели ИИ в сфере обнаружения фактов несанкционированной уличной торговли работает при помощи камер системы видеонаблюдения «Безопасный регион». Также предусмотрен роботизированный механизм направления уведомлений и задач муниципалитетам. В планах увеличить группировку камер и автоматизировать процесс выставления штрафов.
GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. 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.
Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
Please wait while your request is being verified...
Теперь же мы специально ищем новости нейросетей, чтобы узнать, насколько удалось продвинуться исследователям ИИ. Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. читайте последние и свежие новости на сайте РЕН ТВ: Руководитель компании по нейросетям вживил в себя три чипа В ЕС допустили появление паники при появлении фейка. Теперь же мы специально ищем новости нейросетей, чтобы узнать, насколько удалось продвинуться исследователям ИИ.
Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться
Они помогают создавать и улучшать тексты и изображения, а также решать множество других задач. По данным поиска Яндекса, с начала 2022 года интерес к нейросетям вырос более чем в пятнадцать раз. Сейчас слово «нейросеть» встречается в запросах примерно так же часто, как «караоке», «рыбалка» или «помидоры». Текстовые нейросети Генерируют текст по запросу пользователя: могут писать посты, письма и другие виды текстов; отвечать на вопросы; пересказывать и переписывать уже готовые тексты; находить в них нужную информацию и так далее. Показатели знания и использования текстовых нейросетей у мужчин немного выше, чем у женщин. Лучше всего осведомлены молодые люди 18—24 лет: три четверти из них слышали о текстовых нейросетях.
Среди людей старше 45 лет таких около половины.
Москва, ул. Правды, д. Почта: mosmed m24.
Таким образом, цифровые технологии позволяют не только контролировать законность использования земельных участков, но и пресекать самострой на начальном этапе. При этом обучение нейросетей для повышения эффективности их работы ведется на постоянной основе», — отметили представители Департамента информационных технологий Москвы. Нейросети, внедренные Госинспекцией по недвижимости совместно с Департаментом информационных технологий Москвы, применяются с 2020 г. Ведомства планируют совершенствовать работу алгоритмов искусственного интеллекта и других цифровых решений для повышения эффективности контроля за использованием объектов недвижимости и земельных участков.
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. 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.
#Нейросеть
свежие статьи и новости технологий. Нейросети - последние материалы по теме на РБК Тренды. Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. Нейросети используют для анализа снимков с беспилотных летательных аппаратов и камер городского видеонаблюдения.