Закреплено
Искусственный интеллект
5 077 постов
•
11 491 подписчик
0 просмотренных постов скрыто
В Runway появились ключевые кадры
В Turbo-версии Gen-3 добавили возможность загружать первый и последний кадры видео. Просто закиньте 2 изображения и при желании добавьте текстовую подсказку, а ИИ органично соединит всё это в один ролик.
Доступно для всех пользователей, но есть нюанс: из-за высокого спроса бесплатно потестить пока не дают.
Показать полностью
Голубь Гриша
Показать полностью
1
Иронично-снисходительное отношение к искусственному интеллекту в фильме "Доживем до понедельника"
Немного о кибернетике в СССР, точнее, о том, как она воспринималась обывателем, когда советские учёные брались за смелые задачи.
В фильме "Доживем до понедельника" (1968) есть совершенно прелестный эпизод. Вот он:
Ведущий научно-популярной телепрограммы (наподобие "Очевидного — невероятного", которая будет выходить через 5 лет после фильма) рассказывает об электронной музыке, созданной искусственным интеллектом:
— В руках у меня ноты — это музыка, написанная электронным композитором. Не удивляйтесь: конечно, задачи этому электронному композитору ставил человек... О достоинствах этих сочинений вы можете убедиться сами. Найдутся, вероятно, телезрители, которые скажут: "Машина не способна испытывать человеческих эмоций, а они-то и составляют душу музыки". Но, во-первых...
Здесь ведущий делает паузу, словно получает указания от режиссёра (странно, неужели это был прямой эфир?), и продолжает:
— Но, во-первых, надо точно определить, а что такое человеческая эмоция, душа и сам человек.
— Неужели определит? — иронично комментирует мать главного героя.
— А во-вторых... предлагаемая вам музыка — это всё-таки не Моцарт.
— И на том спасибо, — в том же духе заключает ГГ (в исполнении великолепного В. Тихонова).
Здесь прекрасно показано изначально предвзятое, скептическое отношение человека к искусственному интеллекту, когда тот вторгается туда, куда ему (по мнению человека) вторгаться не следует — в область творчества.
Показать полностью
Собственное приложение Алисы
Алисе исполнилось 7 лет! В честь дня рождения, она получила своё приложение и другие обновления.
Новое приложение называется Алиса. В нём есть текстовый и голосовой ввод, а также сохранение истории запросов на всех устройствах.
С опцией Алиса Про появилась возможность генерировать изображения. За это отвечает YandexART 2.0.
В будущем Алиса научится распознавать изображения с камеры телефона в реальном времени и получит долгосрочную память.
Больше новостей в нашем Telegram канале, подписывайтесь!
Подборка фреймворков для локального запуска LLM
Подборка фреймворков для локального запуска LLM на устройствах.
Проект, написаный на С++, позволяет запускать LLM, VLM, MMLM на СUDA, AMD, NPU, Metal. Наиболее распространенные реализации - ollama и LMStudio.
Развертывание LLM на WebGPU. Самая быстрая реализация LLM на WebGPU из существующих на сегодняшний день.
Самый быстрый фреймворк для Mac. Поддерживает GenAI (Flux, SDXL и др.), speech-2-text (Whisper), LLM.
Минималистичный кроссплатформенный ML-фреймворк от Huggingface, написанный на Rust. Поддерживает работу с GPU и прост в использовании.
Кроссплатформенный инструментарий от Huggingface для WebGPU/CPU инференса с поддержкой запуска квантованных версий моделей Whisper, Phi 2 & 3 и Moondream. Написан на Rust.
Кросплатформенный фреймворк с возможностью распределенного запуска модели на разных платформах (CUDA, ROCm и Cloud). Написан на Zig.
Простой и эффективный фреймворк для работы с GPU на C++.
Показать полностью
Нейросети, которые уже правят миром: от мемов до спасения жизней!
Привет, пикабушники! 👋
Давайте сегодня поговорим о том, что нас окружает почти повсюду — нейронные сети! 🎉 Это не просто умные алгоритмы, а целая революция в мире технологий. Нейросети помогают создавать мемы, искать котиков в интернете 🐱 и даже диагностировать болезни. Ну что, погнали разбираться, как эти штуки изменяют наш мир!
🤖 1. Нейросети учатся САМИ!
Представьте, что вам не нужно заучивать скучную таблицу умножения — за вас это делает нейронка! Нейросети тренируются на миллионах данных и учатся быстрее, чем мы успеем включить чайник ☕. Например, знаменитая AlphaGo от Google научилась играть в го, просто играя сама с собой! И потом обыграла всех чемпионов мира. 😮
🧠 2. Чем глубже, тем умнее
Нейросети становятся всё "глубже" и сложнее. В 2024 году самые крутые нейронки имеют десятки и даже сотни слоёв 🤯. Например, GPT-3, которой вы сейчас пользуетесь (да, это я 😉), имеет 175 миллиардов параметров. Да-да, 175 миллиардов! Если вам сложно это представить — просто поверьте, это реально много.
🎨 3. Генерация контента — как искусство
Вы видели deepfake-видео? Или приложения, которые превращают вас в Ван Гога? 🌻 Это всё дело рук нейросетей! Сейчас они настолько прокачались, что могут генерировать суперреалистичные изображения и видео. И да, скоро будет сложно отличить, реальны ли люди на экране, или это искусственная "иллюзия". Но кто знает, может, это тоже нейросеть написала этот пост? 😉 (не бойтесь, пока ещё я настоящий!)
🎶 4. Нейросети делают музыку и картины 🎧
Да-да, нейросети умеют создавать музыку, подражая нашим любимым исполнителям. Например, OpenAI Jukebox может сгенерировать трек в стиле рок-н-ролла 70-х. 🎸 Или нейросети, которые рисуют картины в стиле Пикассо и Ван Гога. 🎨 Так что, если всегда хотели стать художником или музыкантом, но боялись — теперь у вас есть искусственный помощник!
💊 5. Они спасают жизни!
Нейросети — это не только приколы с картинками, но и серьёзные дела. Например, в медицине они уже помогают врачам диагностировать болезни по снимкам. 🏥 Представьте, ИИ может обнаружить мельчайшие детали, которые человек мог бы пропустить. Круто, правда?
🎮 6. Играют в игры — и выигрывают!
Нейросеть MuZero от DeepMind научилась играть в игры, не зная правил. 🕹 Как это? Да просто, она смотрит на экран и экспериментирует с нажатиями. В итоге она осваивает игру так, как будто родилась с джойстиком в руках. И становится чемпионом, пока мы тут ломаем головы над тем, как пройти первый уровень. 😅
В общем, ребята, нейросети — это не будущее, это сейчас. 🚀 Они уже в наших карманах, в наших приложениях, и скоро, возможно, в нашем холодильнике 🍔. Так что, если вы ещё не пользуетесь ИИ — самое время начать. Делитесь в комментах, какие крутые нейросети вы уже освоили!
P.S. Если кто-то создаст нейронку, которая будет мыть посуду — вы станете моим героем! 🍽️
Всем удачи! <3
Показать полностью
Промптология 5.2.2 Нумерация сообщений
Данный инженерный метод промптинга относится к интерфейсу и правилам чата. В процессе изучения различных методов и техник, форумов и литературы – лично я не находил аналогов. Так что, для себя, это моя личная находка, которая упрощает работу с языковой моделью.
Суть метода в постановке нейросети посредством промпт-запроса правила нумеровать все свои сообщения.
User
1
В этом чате будут определенные правила:
Нумеруй все свои ответы, начиная с 1, увеличивая на 1 с каждым новым. Мои запросы не учитывай в нумерации. Сам ответ с новой строки.
ChatGPT
1
Понял, буду следовать вашей инструкции. Какой вопрос у вас?
User
2
Хочу проверить как работает правило. Сейчас твой ответ будет под номером 2.
ChatGPT
2
Верно, это ответ номер 2. Чем могу помочь далее?
User
3
Проверка.
ChatGPT
3
Проверка пройдена успешно. Ваш следующий вопрос или комментарий?
Этот метод подойдет для более структурированного взаимодействия с ИИ. Нумерация помогает не только в упорядочивании диалога, но и в анализе ответов, позволяя быстрее находить закономерности и оптимизировать запросы.
Нумерация запросов и ответов от языковой модели может иметь несколько преимуществ:
Улучшение организации. Нумерация помогает удерживать структуру диалога, делая его более читабельным и понятным, особенно в длинных цепочках сообщений.
Легкость отслеживания. В сложных разговорах или при анализе данных нумерация упрощает отслеживание конкретных ответов и вопросов.
Отладка и анализ. При разработке и тестировании промптов нумерация может помочь быстро выявлять и исправлять ошибки или недочеты в вопросах и ответах.
Возможность ссылаться на конкретные номера сообщений является значительным преимуществом в общении с ИИ. Это позволяет:
Возвращаться к предыдущим тезисам. Если нужно обсудить или повторно рассмотреть что-то, что было сказано ранее, можно просто запросить сообщение под определенным номером.
Уточнять контекст. В случае неясности или двусмысленности в ответе языковой модели, можно ссылаться на конкретные номера сообщений для уточнения контекста.
Эффективное поисковое взаимодействие. В длинных диалогах можно быстро найти интересующую информацию, запросив номера сообщений, где обсуждалась определенная тема.
User
4
О чем я указывал в своем 2 сообщении?
ChatGPT
4
В вашем втором сообщении вы указали, что мой следующий ответ должен быть под номером 2, чтобы проверить, как работает правило нумерации ответов.
User
5
Найди номера своих ответов, где ты соглашаешься с правилами и утверждаешь, что проверка пройдена.
ChatGPT
5
Я согласился с правилами в ответе под номером 1 и подтвердил, что проверка пройдена, в ответе под номером 3.
Таким образом, нумерация сообщений в промпт-инжинирии значительно повышает эффективность взаимодействия с ИИ. Это не только упрощает отслеживание и анализ диалога, но и предоставляет легкий доступ к истории общения. Этот метод особенно ценен при работе с большими объемами данных или сложными запросами, где каждый ответ может иметь критическое значение.
______
Нумерация запросов и ответов хороший способ улучшить общение с нейросетью. Экспериментируйте.
Показать полностью
