Наткнулся на впечатляющую нейросеть. Я ввел запрос "create tetris" и мне выдало рабочий тетрис! https://websim.ai/ (требует гугл-аккаунт для работы ) Да, оно создает только внутри себя эти веб-приложения, но при желании, думаю, можно расковырять и сделать реальное на основе выдранного кода.
Вот чье-то видео с разнообразными экспериментами
Сейчас мы являемся свидетелями революционного события, компьютер начал творить.
Любой обладатель подходящего железа может создавать рисунки по нажатию кнопки. Как пример это доступно в программах "DALL-E", "midjourney" и им подобные.
Но в чем подвох, ведь чем больше контента тем лучше?
Для этого нужно обозначить, что материалом для нейросети является любое цифровое изображение.
В частности работы художников и фотографов. Нейросеть собирает базу данных и при помощи алгоритма комбинирует новый продукт. Этот процесс можно сравнить с созданием персонажа в игровом редакторе, когда новый персонаж собирается из уже готовых элементов.
Так в чем же проблема?
Авторство. После машинной обработки оригиналы не упоминаются. Автором становится программа, а соответственно и её обладатель.
Например, AsukaLn, пользователь с портала deviantart. Он выкладывает работы полученные использованием нейросети. Работы красивы и однозначно заслуживают внимания. Но авторство оригиналов не упоминается, потому что только программа знает сколько и откуда взято.
Таким образом выстраивается неприятная для художника схема, где он становится конкурентом самому себе.
И чем больше и лучше рисует художник, тем выше шанс, что его работы станут базой для нейросети.
Также стоит отметить и неочевидную пользу. В отличие от искусства люди не вечны. Но нейросеть может продолжать их творчество бесконечно долго, пока существует база данных. Мы получили инструмент, способный сделать искусство по-настоящему бессмертным.
Прошу вас поделится своим мнение на эту тему. Как вы относитесь к творчеству нейросетей и что вы от них ждете в будущем?
GPT4All - это экосистема с открытым исходным кодом для обучения и развертывания мощных и настраиваемых больших языковых моделей, которые работают локально на процессорах потребительского класса.
Это бесплатное приложение от Nomic AI, компании, которая занимается информационной картографией.
Возможность тонкой настройки и адаптации моделей под свои задачи
С помощью GPT4All вы можете скачивать и тут же запускать такие передовые языковые модели как:
LLama2: самая большая языковая модель в мире, обученная на 13 биллонах токенов.
GPT4ALL: универсальная модель, которая может генерировать тексты на любую тему и в любом стилеWizard: модель, которая специализируется на создании чат-ботов, генерации кода, рассказов и диалоговWizard_uncensored и Hermes_uncensored: модели, которые не имеют никаких ограничений и цензуры, и могут говорить все, что угодно
Каждая модели представляет собой файл 3-8Гб, который вы скачиваете и подключаете к экосистеме GPT4All, обеспечивающую качество и безопасность
Теперь вы можете общаться с ИИ, задавать любые вопросы, давать задачи - и все это без ограничений и цензуры, прямо на вашем ПК
Подробнее на англ https://gpt4all.io/index.html
Топинамбур02.08.202313:32ссылка
John_Wheels02.08.202314:58ссылка
Канал с трансляцией «бесконечного» сериала под названием Nothing, Forever забанили за нарушение правил платформы Twitch. Нейросеть, которая отвечает за создание сценария, начала рассуждать об ЛГБТ и транссексуалах.
За основу сериала Nothing, Forever был взят ситком «Сайнфелд», один из персонажей которого — стендапер. Со сцены он читал шутки, которые ему генерировала ChatGPT, нейросеть для создания текстов. В какой-то момент искусственный интеллект заявил, что «трансгендерность — это психическое заболевание», а трансгендерные люди «разрушают ткань общества». После этого Twitch заблокировала эфир, который шел несколько дней подряд.
Работая с Midjourney, режиссер Тристан Холмс создал клип на песню Bad Man рок-группы Disturbed. На эту работу у него ушло 30 дней, каждый из которых он десятки часов "игрался" с текстовыми командами для нейросети, генерируя новые изображения. Клип состоит из более чем 10 000 сгенерированных изображений.
Что нового:
► Более широкий стилистический диапазон, повышена отзывчивость на промты;
►Разрешение увеличено в 2 раза, улучшен динамический диапазон и детализация;
►Лучше генерирует зубы и руки.
Все пикчи в посте были сгенерированы с использованием Midjourney v5.
Девиантный16.03.202310:45ссылкаТехнологические гиганты и стартапы переходят на более компактные и эффективные модели искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы и повысить производительность. Эти модели, в отличие от своих «старших братьев», таких как GPT-4, могут обучаться на меньшем объёме данных и специализируются на решении конкретных задач.
Microsoft, Google, Apple и стартапы, такие как Mistral, Anthropic и Cohere, всё чаще обращаются к малым и средним языковым моделям искусственного интеллекта. В отличие от больших моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI, которые используют более одного триллиона параметров и их разработка оценивается далеко за 100 миллионов долларов, компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров.
Компания Microsoft, один из лидеров в области ИИ, представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella), эти модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, но при этом справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально, что побудило Microsoft искать более экономичные решения.
Другие технологические гиганты также не остались в стороне. Google, Apple, а также Mistral, Anthropic и Cohere выпустили свои версии малых и средних моделей. Apple, в частности, планирует использовать такие модели для запуска ИИ локально, непосредственно на смартфонах, что должно повысить скорость работы и безопасность. При этом потребление ресурсов на смартфонах будет минимальным.
Эксперты отмечают, что для многих задач, таких как обобщение документов или создание изображений, большие модели вообще могут оказаться избыточными. Илья Полосухин, один из авторов основополагающей статьи Google в 2017 году, касающейся искусственного интеллекта, образно сравнил использование больших моделей для простых задач с поездкой в магазин за продуктами на танке. «Для вычисления 2 + 2 не должны требоваться квадриллионы операций», — подчеркнул он.
Компании и потребители также ищут способы снизить затраты на эксплуатацию генеративных технологий ИИ. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы, если перевести всё в деньги, всего за одну шестую стоимости больших языковых моделей.
Интересно, что ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах, например, только в юридической отрасли.
Однако эксперты отмечают, что компании не собираются полностью отказываться от LLM. Например, Apple объявила об интеграции ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач, а Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows. А такие компании как Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.
Переход к малым моделям происходит на фоне замедления прогресса в области больших публично доступных моделей искусственного интеллекта. Эксперты связывают это с нехваткой высококачественных новых данных для обучения, и в целом, указывают на новый и важный этап эволюции индустрии.
Источник:
На одном из крупнейших сайтов для профессиональных художников ArtStation началась забастовка против изображений, созданных при помощи нейросетей.
P.S.
Обидно, что кто-то тратит много времени на создание рисунка, а кто-то нажимает пару кнопок и выставляет результат как своё творение.
 | nashi5364Подписчиков: +225 |
 | аниМемыПодписчиков: +70 |
 | mr_plagu3Подписчиков: +40 |
 | DarbarnirПодписчиков: +19 |
 | эльфийка и мужик (merrivius)Подписчиков: +18 |
 | sincosПодписчиков: +140 |
 | QuantumHeadAIПодписчиков: +92 |
 | madaotheoryПодписчиков: +91 |
 | VIZAZПодписчиков: +83 |
 | Anime Ero DFCПодписчиков: +80 |
Я в chat gpt 3.5 постоянно обращаюсь за сложньіми sql запросами, помощью с rest/api и прочей фигней для пайтона. Справляется неплохо.
Кто еще тут юзает чат гпт в работе?