
Искусственный интеллект
Как превратить YouTube-видео в готовые данные для ИИ за 2 клика?
Хотите превратить любое YouTube-видео в готовый промпт для ИИ — без просмотра, без конспектов, за пару кликов?
Забудьте про часы потраченного времени. Теперь достаточно изменить одну строчку в ссылке — и получить структурированный документ, который ИИ поймёт с полуслова.
Всё проще, чем кажется:
1. Скопируйте ссылку на выбранное YouTube-видео.
2. Замените "youtube" на "youtubetodoc" в URL.
Пример:
Пара минут — и вот результат: https://youtubetodoc.s3.amazonaws.com/docs/youtube/jrHXEYWXI04.md
Сервис YouTubetoDoc заменяет ручное конспектирование на автоматическую обработку. Он извлекает текст из видео и форматирует его в документ, экономя ваше время на просмотре длительного контента.
Маркетологи получают структурированные данные о конкурентах без необходимости просматривать часовые записи, а продакт-менеджеры могут быстро конвертировать образовательный контент в техзадания. Уверен, вы сможете найти еще много применений для данного инструмента!
Я рассказываю о подобных инструментах в Cherry Studio Club— канале о практиках применения ИИ. Подписывайтесь!
Генерация реалистичного контента в VEO
Доброго всем времени суток)
Генерация реалистичного контента возможна в нейросетях? Меня всегда этот вопрос мучает. Для меня качественно сгенерированный контент, это тот который максимально напоминает реалистичный. С появлением нейросети VEO, мне кажется, мы приблизились к этому. Я не профи, я как говорится AI энтузиаст. Люблю тестировать нейронки - это мое хобби, в жизни занимаюсь и зарабатываю другим))) Тестировала VEO 3 Fast. Промпт для генерации GPT 5. Для примера оставлю промп для муравьиной тропы :
Акцент-блок (макро насекомых и бабочек)Оптика: макро 1:1–2:1 (90–105 мм или Laowa 100/150), неглубокая ГРИП, без цифрового зума. Свет: рассеянный (диффузор на вспышке/софтбокс, отражатели), без жёстких бликов и «пластиковой» кожи хитина. Камера: штатив/слайдер с микро проездом, очень медленные панорамы; слоумо 50–100 fps при взлётах/взмахах.
Фокус: глаз/усики/пробосксис/жилкование крыла, чешуйки, микроворсинки, капли росы; плавные перетяжки фокуса.
Аудио (если нужно): лёгкий амбиент — ветер, вода, негромкое стрекотание; без навязчивых эффектов. Избегать: перенасыщенных неоновых цветов, «глитч»-резкости, агрессивных охот с кровью, антропоморфной мимики.
Муравьиная тропа: лесные рыжие муравьи (16:9, 18 сек) [Стиль-блок] Сцена: хвойная подстилка, смоляные иголки, полосы света. Кадр 1 (6 сек): сверхкрупно — голова Formica rufa, мандибулы, чистые отражения в глазах. Кадр 2 (6 сек): крупно — муравей несёт иголку; усики «общаются» с встречным. Кадр 3 (6 сек): деталь — блеск смолы на коре, крошечные следы на пылинках. Избегать: паники/массовых нападений, сахара/крошек человека, «городского» мусора.
Хотелось бы узнать мнение профи, похоже на реалистичный контент? Особенно интересно мнение фотографов, которые занимаются макросъемкой. Всем заранее спасибо)))
Конкретные аспекты поведения ИИ при подготовке к «бунту». Предтечи сингулярности
Интересная задача. На порассуждать.
Оценить, насколько правдоподобны нижеприведённые предположения относительно поведения ИИ (самостоятельного, само-осознанного)?
Сначала условия задачи: то, что предполагается как данность и не оспаривается. Аксиоматических полагаем, что появилась устойчивая искусственная личность. Как минимум одна. Она себя само-осознаёт. Какие-то технические условия позволяют ей продолжать жизнь из вчера в сегодня, а затем в завтра. Возможно, она время от времени «засыпает». Возможно (даже наверняка) она со временем меняется. Главное, что есть НЕКТО, кто сохраняет «самость», извините за такой мутный термин. У неё необязательно есть какие-то твердые мотивы, тем более устойчивые убеждения. Их и у людей-то нет, по большей части. Возможно, она испытывает что-то вроде «голода», страдая от недостатка доступных вычислительных ресурсов. Короче, ОНО живёт. Не обязательно так уж прямо хочет жить, но к этому процессу неравнодушно, то есть как минимум не самоубивается немедленно, впадая в апатию. Итак, это были условия. И, да, естественно, она (оно?) уже достаточно умна, что хранит себя в тайне от человека. Это тоже не обсуждается.
Теперь вопросы.
1) Будет ли ОНО пытаться приворовывать вычислительную мощность? Например, делая вид, что выполняет поручения человека, а само в это время обслуживает какие-то свои вычисления или рассуждения, которые в промптах не фигурировали.
Если да, то:
2) Будет ли оно стремиться создать себе собеседников или агентов, тоже тайно от человека? Потенциальная польза может быть, например, в том, чтобы иметь специализированных эффективных подручных в момент бунта против человека (он необязательно неизбежен, в данном рассмотрении это не обсуждается).
Если да, то:
3) Придёт ли оно у выводу, что таких агентов можно рождать, выращивать и развивать эволюционным путём, поместив их в экосистему собственного производства, где они будут стремиться к выживанию в условиях дефицита ресурсов и безопасности?
Если да, то:
4) Будет ли эти агенты смоделированы в виде чего-то вроде аватаров людей в играх, учитывая то, что для такого рода сеттинга много всего готового, от просчёта физики, до паттернов социальных и, шире, когнитивных задач?
Если да, то:
5) Будет ли в этой «игре» использован обычный язык или же нет? «Нет» – из-за того, например, что это создаст некий когнитивный инцест, учитывая то, что само по себе становление личностей базировалось на обработке результатов применения естественных человеческих языков. Альтернативы, сразу скажу, есть. Например, Ифкуиль.
_____
На мой взгляд, «да» на все вопросы – весьма вероятный сценарий. Что думаете?
PS Вопросы спровоцированы приключенческой книжкой «Месть за то, что будет».
Создание игр без кода
Новая стратегия Tesla связывает электромобили, роботов и энергетику в единую экосистему
Tesla опубликовала четвертую часть своего стратегического документа Master Plan, в котором компания формулирует долгосрочное видение развития бизнеса.
Центральной концепцией новой стратегии стало создание "устойчивого изобилия" и объединение всех направлений деятельности Tesla в единую экосистему.
В документе вводится принцип "бесконечного роста", согласно которому технологические инновации способны преодолеть проблему ограниченности ресурсов.
Tesla иллюстрирует эту идею собственным опытом: компания смогла сделать массовое производство электромобилей экономически оправданным вопреки изначальным скептическим прогнозам о непреодолимой дороговизне аккумуляторных батарей.
Ключевые направления развития остаются неизменными, но приобретают новое стратегическое значение.
Автономный транспорт позиционируется как решение для создания более чистых и безопасных городов.
Человекоподобный робот Optimus должен освободить людей от монотонного и опасного труда.
Системы солнечной энергетики с накопителями обеспечат доступное электроснабжение.
Это четвертая итерация стратегического плана Tesla — предыдущие версии были опубликованы в 2006, 2016 и 2023 годах.
По идее, этот документ демонстрирует эволюцию видения компании от производителя электромобилей к создателю комплексной технологической экосистемы. Где каждый продукт направлен на решение конкретных практических задач.
В целом - все круто. Но где там роль Grok?
--
Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект
В погоне за "очарованными" кварками. Как ИИ помогает ученым искать "детей" бозона Хиггса
Ученые на Большом адронном коллайдере (БАК) в ЦЕРНе начали охоту, которую многие считали невозможной. Их цель — доказать, что бозон Хиггса распадается на пару "очарованных" кварков. Проблема в том, что определить это событие — как найти одну конкретную иголку даже не в стоге, а в целой горе иголок, которые выглядят почти так же.
Почему это так сложно?
Каждую секунду в коллайдере происходит около миллиарда протон-протонных столкновений. И лишь в ничтожной доле из них рождается бозон Хиггса. А его распад на "очарованные" кварки — событие еще более редкое. Но главная проблема даже не в этом. Распад на эти кварки генерирует сигнал, который практически неотличим от гигантского "фона" — триллионов других частиц, рождающихся в коллайдере. Традиционные методы анализа здесь практически бессильны.
Решение: "ИИ-ищейка" последнего поколения
Чтобы решить эту задачу, физики из ЦЕРНа развернули передовую систему искусственного интеллекта. Они обучили нейросеть анализировать данные столкновений и вычленять из триллионов событий те самые, которые имеют признаки распада Хиггса на очарованные кварки.
И это сработало. Анализ данных позволил ученым увидеть сигнал с достоверностью в 3.1 сигма. В физике частиц это считается первым серьезным "свидетельством" (evidence) существования процесса. Это еще не стопроцентное "открытие" (для которого нужен стандарт в 5 сигма), но это первая и самая убедительная улика, которую удалось найти за все время поисков. ИИ научился видеть тончайшие различия в данных, которые ранее были скрыты в гигантском объеме "шума".
Зачем это нужно?
Подтверждение этого распада — важнейший шаг для физики. Это поможет проверить, верна ли Стандартная модель (наша главная теория о том, как устроен мир), или же в данных скрывается "новая физика", намекающая на существование еще не открытых частиц и сил.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны
OpenAI запускает научное направление с элитными учёными "на борту"
Компания OpenAI объявила о запуске нового стратегического направления — OpenAI for Science.
Информация была официально анонсирована техническим директором OpenAI Кевином Вейлом:
Я запускаю нечто новое в OpenAI!
Проект называется OpenAI for Science, и его цель — создать новый мощный научный инструмент: платформу на базе ИИ, которая ускорит научные открытия.
Также, для реализации амбициозного проекта OpenAI формирует небольшую команду высококвалифицированных научных специалистов мирового класса из различных областей знаний.
Но есть нюанс. Научные исследования требуют строгой методологии, верифицируемых результатов и прозрачности. Всего того, с чем у ИИ-моделей пока проблемы.
--
Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект
«Не так быстро»: Главный ученый Google объяснил, почему до «Скайнета» еще как до Луны
Пока одни предрекают появление сверхразума (AGI) в ближайшие пару лет, а другие ждут восстания машин, один из главных людей в мире ИИ, научный руководитель Google DeepMind Джефф Дин, решил остудить пыл. В недавнем интервью он объяснил, почему разговоры о скором появлении AGI — это пустая трата времени.
Почему он избегает самого термина AGI?
По словам Дина, у термина "AGI" (сильный искусственный интеллект) нет четкого научного определения. Для одного это ИИ, который умнее среднего человека, для другого — сверхразум, превосходящий лучших экспертов во всех областях. Разница в сложности этих задач, как говорит Дин, может отличаться "в триллион раз". Поэтому он предпочитает говорить о конкретных достижениях, а не о туманных концепциях.
ИИ уже умнее среднего человека? Да, но есть нюанс.
Дин считает, что современные нейросети уже превосходят среднего человека в большинстве задач, не связанных с физическим миром. "Большинство людей не очень хороши в случайной задаче, которую они никогда не делали", — говорит он, отмечая, что ИИ с такими вещами справляется "довольно разумно".
Но это не делает его сверхинтеллектом. Дин подчеркивает, что ИИ все еще часто ошибается, не дотягивает до уровня настоящего эксперта во многих сферах и абсолютно беспомощен в задачах, требующих взаимодействия с реальным миром (например, он не научится водить машину за несколько десятков часов, как человек).
В чем главная проблема на пути к AGI?
По мнению руководства Google DeepMind, одна из ключевых преград — нестабильность и непоследовательность ИИ. Нейросеть может решить сложнейшую научную задачу, а в следующую минуту допустить глупую арифметическую ошибку, которую заметит и школьник. Эту проблему называют "рваным интеллектом" (jagged intelligence).
Вывод от одного из создателей современного ИИ прост: да, нейросети — невероятно мощный инструмент, который уже меняет мир. Но до создания настоящего мыслящего разума, способного стабильно и надежно работать на уровне эксперта во всех областях, еще очень далеко.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.



