Все про нейросеть, новости, сервисы, способы заработка, подборки картинок, созданных ИИ. Brain2Music, NerF, Pika Labs и другие: делимся новинками нейросетей за месяц и разбираемся, как их использовать. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ.
Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ
Главные новости к утру 2 апреля. Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться. В данном разделе вы найдете много статей и новостей по теме «нейросети». Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Подробка статей на тему Новости нейросетей. Свежие материалы об искусственном интеллекте и машинном обучении.
нейросети – последние новости
После полученных результатов остается вопрос, почему в будущем у многих зданий золотые купола, даже если это суд или небоскребы. Мы отправляли в нейросети запросы, в которых просили показать, как в будущем будут выглядеть типичный российский город, деревня, общественный транспорт, президент, полиция, акции протеста, мода, политические партии, тюрьма и суды. Версия Прекрасной России Будущего от Kandinsky 2. Нейросеть Сбера считает, что по стране будут разъезжать высокоскоростные электрички и что президентом страны все еще будет Владимир Путин. Полицейским завезут в будущем продвинутую броню; на акциях протеста митингующие размахивают флагом, напоминающим расцветкой армянский.
Формировать моду для россиян через тысячи лет станет Снегурочка, а здания тюрем и судов сделают величественными, с примесью неоготики, модернизма и футуризма. Фото: Kandinsky 2. RU Фото: Kandinsky 2. RU Версия Прекрасной России Будущего от «Шедеврум» «Яндекс» Нейросеть от «Яндекса» находится в бета-стадии разработки, поэтому высокодетализированных результатов она еще не выдает.
Когда ИИ начнет переводить человеческую речь на том же уровне, что и профессиональные переводчики, мы однозначно станем на шаг ближе к сингулярности. Понимание интернет-мемов, как ни странно, тоже выступает неплохим показателем сознательности машинного интеллекта. Что произойдет, когда ИИ достигнет сингулярности Пока никто не может сказать, на что способен машинный супер-интеллект. Научное сообщество может лишь спекулировать на эту тему: если компьютерные системы действительно превзойдут человеческий интеллект, то мы физически не сможем предсказывать их поведение. ИИ не обязательно будет действовать, исходя из плохих побуждений. Если рассуждать критически, ИИ — это всего лишь компиляция кода, поэтому поведение искусственного интеллекта можно объяснить девиациями в запрограммированных функциях. Мы не хотим, чтобы беспилотные автомобили проезжали на красный свет или сбивали пешеходов, но бортовой компьютер может решить, что наезд в толпу прохожих на полной скорости — это самый эффективный способ добраться до пункта назначения. По подсчетам аналитиков IBM, лишь треть разработчиков знает, как правильно тестировать системы на предмет подобных девиаций. Поэтому создание идеального ИИ, который ни при каких обстоятельствах не выйдет из-под контроля, будет непростой задачей. Как ИИ способен навредить людям Пока что ИИ не обладает самосознанием: машины не способны думать, воспринимать окружающую среду и испытывать чувства.
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. Ну, мы это уже сегодня видим, даже далеко в будушее идти не нужно. Вырастет спрос на аналоговое фото и видео — как то, что очень трудно сгенерировать и подделать. Конституцию прекрасной России будущего сфотографируют на «Полароид», и будут хранить по снимку в каждой мэрии.
Будет вообще все приватно и ничего не будет не приватного вообще. В смартфоне будущего на фотографиях будут автоматически блюриться изображения людей, которые не давали на это согласие. А ваш собственный снимок Эйфелевой башни будет дополняться деталями с миллионов других снимков миллионов других людей — чтобы вы могли порадоваться хайрезу. Уже сейчас смартфоны «Самсунга» прифотошопливают Луну на снимки ночного неба. А в будущем вся фотография будет вычислительной. Через 10 лет людям будет непросто узнать, как они выглядят на снимках на самом деле — разве что в жестокое обычное зеркало смотреть.
Такие системы уже упрощают повседневную жизнь обычных людей и специалистов, выполняя задачи по обработке данных, автоматизации процессов и предоставлению информации. 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.
Новости по теме: нейросеть
Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». Новости дня от , интервью, репортажи, фото и видео, новости Москвы и регионов России, новости экономики, погода. Почему бы не поручить генерировать тематические изображения к новостям или постам нейросетью? Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal! Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта.
Нейронные сети
ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. 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. Новости высоких технологий, науки и техники. Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана. Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом.
Please wait while your request is being verified...
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. 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.
От медицины и беспилотных автомобилей до обработки естественного языка и создания картин, нейронные сети проникают в самые разнообразные сферы, что не может оставаться незамеченным. В этой статье мы приглашаем вас в увлекательное путешествие по последним событиям, где исследуем инновации и перспективы этой захватывающей области технологий. Давайте вместе узнаем новости про нейросети, определяющие современный путь искусственного интеллекта. Последние новости нейросетей Одно из важных последних событий в мире нейронок, которое стоит отдельного упоминания, — это успешный запуск GPT-4, новой версии языковой модели от OpenAI. Это событие стало важным моментом в развитии ИИ и вызвало бурное обсуждение среди исследователей, разработчиков и общественности.
Модель построена на огромнейшем объеме данных, благодаря чему GPT-4 точнее понимает контекст и поражает способностью к генерации текста. Улучшенные алгоритмы обучения создали модель более быстрой и эффективной в решении разнообразных задач. Еще одна из самых последних новостей про нейросети: на прошлой неделе OpenAI представила инновационное заявление, сообщив, что ее лингвистическая модель и платформа визуализации теперь обладают уникальной способностью «видеть, слышать и разговаривать». Например, предъявите ИИ изображение велосипеда и задайте вопрос о том, как поднять сиденье.
Среди пользователей картиночных нейросетей больше половины не смогли назвать главный сценарий применения. Остальные примерно поровну разделились между вариантами «для решения задач» и «для развлечений». Главные задачи текстовых нейросетей — написание текстов и ответы на вопросы. Картиночные нейросети используют прежде всего для генерации изображений по запросу; другие возможности — например, обработка в определённом стиле или улучшение качества изображений — востребованы намного реже. Люди разного возраста интересуются нейросетями для решения разных задач.
У молодёжи они чаще, чем у других групп, связаны с учёбой, у людей 25-45 лет — с работой. Люди постарше чаще среднего ищут нейросети для личных дел и развлечений.
Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда?
Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. 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.
Посмотрите на Россию 3854 года: неожиданное будущее страны по версии трех нейросетей
Однако нередко ChatGPT дает неправильные ответы на вопросы, выдавая за факты свою же выдумку. 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?
С момента запуска в феврале 2024 года чат-бота GigaChat во «Вконтакте», количество активных пользователей увеличилось в 10 раз и достигло 1,7 млн человек.
Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету.
Компания «Яндекс» активно использует искусственный интеллект, чтобы поиск мог понимать человеческий язык. Discover24 Сервис поиска Яндекс внедрил новейшую нейросеть, Яндекс GPT3, позволяющую задавать запросы с использованием естественного языка.
Во-вторых, такой подход значительно экономит время и усилия, которые обычно требуются для составления описаний вручную, позволяя сосредоточиться на других аспектах бизнеса. Генерируйте продающие тексты с учетом ключевых слов для SEO-продвижения карточек на маркетплейсе, размещайте полученные описания, импортируя готовую таблицу в личный кабинет торговой онлайн-площадки 03 Генерация отзывов и ответов Генерация отзывов и ответов на них будет полезна для работы с имиджем компании. 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.
В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли
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.
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.
Роботы, оснащенные новейшими технологиями, более естественно взаимодействуют с человеком. Роботизация в сфере здравоохранения используется для ухода за больными, оказания социальной поддержки роботы-компаньоны и реабилитации пациентов.
Нейросети борются с климатическими изменениями. Экологи объединили усилия с IT-специалистами для создания нейросетевой модели, способной предсказывать изменения климата и экологические катастрофы. Новейшая система прогнозирует надвигающееся стихийное бедствие и разрабатывает стратегии адаптации и смягчения последствий климатических кризисов.
Разработка этических норм искусственного интеллекта. Растущая обеспокоенность по вопросам этики и безопасности в использовании ИИ привлекла внимание общественности. В различных странах начали разрабатываться и внедряться правовые нормы и стандарты для регулирования применения искусственного интеллекта.
Каждая новость важна в развитии нейросетевых технологий.
Обучают их отечественные суперкомпьютеры, а также специально подготовленные AI—тренеры. Пожалуй, самыми яркими и нашумевшими примерами последних российских разработок в области нейросетей являются YaLM от "Яндекса" и Kandinsky "Сбера". Kandinsky представляет собой генеративную нейросеть, создающую изображения по текстовым описаниям, как Midjourney. Нейросеть разрабатывали совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI, её обучали на 170 млн примерах связок "текст — изображение". В начале апреля " Сбер " запустил в публичный бесплатный доступ последнюю версию Kandinsky 2. YaLM же, в свою очередь, — это целое семейство языковых моделей, которое создал "Яндекс" и теперь применяет в различных своих продуктах: поиске, "Алисе", переводчике, почте, "Яндекс. Маркете" и т. Эта модель помогает нейросети запоминать правила языка, выбирать подходящие слова и связывать их по смыслу.
Обучали YaLM по тому же принципу, как и все нейросети, которые относятся к языковым моделям. Вначале базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова на основе полученных данных. Это самый долгий этап обучения, замечает Крайнов.
Художественная нейросеть YandexART с латентной диффузией обновилась до версии 1.3
Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении. По какому принципу нейросеть действует и как сделать ее своим ассистентом в работе? Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта. Промты для ChatGPT Новости нейросетей.
Please wait while your request is being verified...
Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Нейросеть сегодня — открыла доступ к реставрирующей старые фотографии нейросети. Камера. прибор: в России разработали виртуального режиссера. Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта. Все про нейросеть, новости, сервисы, способы заработка, подборки картинок, созданных ИИ. мы находим и публикуем самые свежие и интересные новости со всего мира - Aimatics.
#Нейросеть
Очевидно, что речь идёт об инструменте генерации ответов на задаваемые пользователем вопросы в режиме онлайн. Исследователь также смог активировать новую опцию в меню настроек Gemini. Это может указывать на то, что функция близка к появлению в стабильной версии приложения. Источник изображения: androidpolice. В это же время веб-версия алгоритма успешно справляется с тем, чтобы выдавать ответы онлайн.
Включение этой функции в приложение нейросети для Android позволит пользователям быстрее получать ответы на интересующие их вопросы. Это также сделает процесс общения с чат-ботом более естественным. Любопытно, что функция ответов в режиме онлайн не единственная, которую AssembleDebug обнаружил в коде бета-версии приложения. Он также нашёл опцию «Использовать местоположение вашего устройства», которая позволит пользователям контролировать доступ Gemini к данным о местоположении.
Когда упомянутые нововведения появятся в стабильной версии приложения, пока неизвестно. Он предназначен для ответа на вопросы пользователей, для чего алгоритмы подбирают и изучают необходимые источники в результатах поисковой выдачи. После этого нейросеть YandexGPT 3 анализирует собранные данные и формирует одно ёмкое сообщение со ссылками на соответствующие материалы. Источник изображений: «Яндекс» Сервис «Нейро» может отвечать на вопросы, для которых обычно требуется изучение данных в нескольких интернет-источниках.
К примеру, когда пользователя интересует вопрос о том, «какие растения могут жить в тёмной комнате и не требуют ежедневного полива» или «стоит ли ехать осенью в Карелию и чем там заняться». Получив ответ на интересующий вопрос, пользователь может продолжить взаимодействие с «Нейро» посредством отправки дополнительных вопросов или уточнения информации в режиме диалога. При этом сервис отвечает на запросы с учётом контекста беседы. Отмечается, что «Нейро» понимает запросы на естественном языке.
Для начала взаимодействия с сервисом не требуется подбирать какие-то определённые формулировки. Пользователь может формировать запросы буквально так, как они приходят ему в голову. Текстовые запросы можно дополнять картинками, например, сделать снимок настольной игры и попросить «Нейро» объяснить её правила. Особенность алгоритма в том, что он берёт факты не из памяти большой языковой модели, а из источников в интернете.
Такой подход гарантирует, что в ответах «Нейро» предоставляет свежую и актуальную информацию. Сервис дополняет свои ответы ссылками на источники, которые располагаются отдельным блоком над текстом. Это позволяет пользователям в случае необходимости проверить факты или же более углублённо изучить интересующую тему. В настоящий момент пользователи могут взаимодействовать с сервисом «Нейро» в приложении «Яндекс с Алисой» и в «Яндекс Браузере».
Для использования сервиса потребуется авторизоваться с учётной записью «Яндекса» и переключить соответствующий тумблер, расположенный рядом с поисковой строкой. Компания хочет сформировать партнёрские отношения с представителями индустрии развлечений и предложить кинематографистам использовать в своей работе новый ИИ-сервис для генерации видео Sora, пишет Bloomberg со ссылкой на источники. Источник изображения: Andrew Neel До этого, в конце февраля главный операционный директор OpenAI Брэд Лайткеп Brad Lightcap вместе с коллегами демонстрировал в Голливуде возможности Sora, позволяющего генерировать реалистичные видеоролики продолжительностью до минуты на основе текстовых подсказок пользователей. Несколько дней спустя гендиректор OpenAI Сэм Альтман Sam Altman посетил мероприятия в Лос-Анджелесе, посвящённые церемонии вручения премии Оскар, на которых, по всей видимости тоже информировал представителей медиабизнеса о возможностях Sora.
OpenAI представила ИИ-генератор видео Sora в середине февраля, и его возможности сразу привлекли внимание Голливуда и Кремниевой долины. Хотя нейросеть Sora пока недоступна для широкой публики, ею уже могут воспользоваться некоторые известные актёры и режиссёры. Лидирующая в этом сегменте Runway ранее сообщила Bloomberg, что её сервис преобразования текста в видео Runway Gen-2 уже используют миллионы людей, включая профессионалов производственных и анимационных студий, которые полагаются на него при предварительной визуализации и раскадровке. Монтажёры фильмов с помощью сервиса создают видеоролики, сочетая их с другим отснятым контентом для создания рекламных роликов или визуальных эффектов.
Источник изображения: Pixabay По данным источника, Google активировала функцию ИИ-поиска для «небольшого процента поискового трафика в США», в связи с чем пользователи на территории страны могут увидеть сгенерированный нейросетью раздел, даже если они не активировали соответствующую опцию. К ноябрю прошлого года эта функция была развёрнута в 120 странах и могла обрабатывать запросы на множестве языков, но по-прежнему оставалась отключённой по умолчанию. Источник изображения: Google На данном этапе Google будет показывать пользователям сгенерированный ИИ блок при обработке сложных запросов или в случаях, когда поисковик посчитает, что пользователю будет полезно получить информацию по интересующему его вопросу из нескольких источников. Также отмечается, что сгенерированный нейросетью блок будет выводиться только в случаях, когда алгоритм определит, что результат работы ИИ предоставляет более качественную информацию, чем обычная поисковая выдача.
Вероятно, Google проводит тестирование функции ИИ-поиска, чтобы получить больше отзывов от пользователей с целью дальнейшей интеграции нейросетей в свой поисковик. Тем временем разработчики могут опробовать Gemini 1. Источник изображения: Google Gemini 1. За один раз Gemini 1.
В ходе исследования Google также успешно протестировала обработку до 10 млн токенов. Gemini 1. Нейросеть способна не только анализировать большие блоки данных, но и быстро находить определённый фрагмент текста внутри них. Также Gemini 1.
В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день.
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.
GigaChat умеет не только работать с разными видами информации и генерировать идеи, но также нейросеть может поздравить близких с праздником, создать открытку. С момента запуска в феврале 2024 года чат-бота GigaChat во «Вконтакте», количество активных пользователей увеличилось в 10 раз и достигло 1,7 млн человек. Что думаешь?