Сообщество - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

4 081 пост 11 030 подписчиков

Популярные теги в сообществе:

Пост удален администрацией (запрещенный к публикации контент)1

5

Дайджест новостей про ИИ в России и мире с 5 по 11 апреля

  1. Meta* представила Llama 4 — новое поколение открытых моделей искусственного интеллекта: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, Llama 4 Behemoth. Модели Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick уже доступны для загрузки на llama.com и Hugging Face.

  2. OpenAI объявила о начале внедрения новой функции памяти в ChatGPT: теперь чат-бот будет «помнить» содержание не только активного чата, но и всех остальных и подбирать ответы на основе всего контекста общения. Новая функция будет сначала развернута для платных подписчиков ChatGPT Pro и Plus, за исключением тех, кто находится в Великобритании, ЕС, Исландии, Лихтенштейне, Норвегии и Швейцарии.

  3. В честь юбилея Microsoft выпустили масштабное обновление Copilot. Теперь сервис может выполнять рутинные задачи: запоминать предпочтения пользователя, выполнять действия от его лица, сравнивать цены на товары, составлять сводку с результатами исследования по теме и много других.

  4. Amazon представила Nova Sonic: новую модель генеративного ИИ для обработки голоса. Производительность модели сопоставима с передовыми моделями обработки голоса от OpenAI и Google по скорости, распознаванию речи и качеству общения. Nova Sonic доступна через Bedrock, платформу Amazon для разработчиков корпоративных приложений на основе ИИ

  5. Хостинговая платформа WordPress.com запустила конструктор сайтов на базе ИИ. Он позволит предпринимателям, фрилансерам, блогерам и всем, кому нужно представительство в сети, бесплатно создать работающий сайт.

  6. Большая языковая модель A-Vibe от Авито заняла первое место среди облегченных моделей (до 10 млрд параметров) в независимом российском бенчмарке MERA, обойдя международных гигантов — OpenAI, Google и Anthropic.

  7. В Яндекс Картах появились персональные рекомендации мест на базе нейросети, которая анализирует поведение и помогает лучше узнать предпочтения пользователей. Рекомендации можно увидеть на главном экране приложения в виде ленты и фотометок.

  8. MTS AI представила второе поколение ИИ‑ассистента для разработчиков Kodify 2. Новый инструмент умеет работать с 90 языками программирования. В числе функций — автодополнение кода, исправление ошибок, генерация тестов, создание документации, оптимизация и преобразование текста в код.

  9. В Google Таблицах появилась функция AI на базе нейросети Gemini, с помощью которой можно генерировать формулы, анализировать данные и строить графики.

  10. Курьезные новости из сферы образования: в Приволжском медуниверситете (ПИМУ) нейросеть Сбера GigaChat успешно сдала экзамены (прошла процедуру аккредитации) по специальностям «Педиатрия» и «Неврология», а ИИ-модель Flynn зачислили в Венский университет прикладного искусства на программу по цифровому искусству.

*Компания Meta признана в России экстремистской организацией.

Показать полностью
4

Промт vs ИИ: бал-маскарад, где вы - дирижер

Представьте, что Вы заходите в пустую комнату. На стене — старинное, волшебное в своем креативном безумии, зеркало в хрустальной раме. Вы спрашиваете его:  «Как дела?» — а оно молчит. Но стоит вам искренне сказать:  «Притворись, что ты зеркало в доме с горящими свечами как на Рождество » — и отражение в друг заулыбается широкой улыбкой ребенка ожидающего чуда после слов матери. 

Так работает ИИ!

Мы привыкли тыкать в него пальцем, как в торговый автомат, стоящий где в проходе на шумной улице или в углу магазина: «Дай статью. Дай код. Дай ответ». И получаем ровно то, что заслуживаем в своей душевной скупости или хотя-бы вежливости — безжизненный текст, упакованный в цифровую стрейч-плёнку. 

А потом жалуемся: «Да он же бездушный!»

Но вот реальный случай! В 2023 году на Reddit появился пользователь [@PsychBot_AI](https://www.technologyreview.com/2023/07/20/1076456/reddit-a...). Он отвечал на посты о депрессии с таким душевным теплом, что люди писали: «Спасибо, ты спас меня». Когда вскрылось, что это ИИ — начался скандал. 

А потом — тишина. 

Потому что правда была «неудобной»: ведь этот ИИ не был «умнее» других. Просто люди писали ему, как живому. А он отвечал... как умел.

--- 

Вы думаете, что управляете ИИ. На самом деле — вы играете в игру, правила которой сами же и создаёте в процессе диалога. Или все-таки разговора!? 

Хотите доказательств? 

Попробуйте два промта: 

1. «Напиши инструкцию по завариванию чая» — получите скучный текст. 

2. «Представь, что ты бабушка, которая 50 лет заваривает чай в одном и том же, потертом годами, чайнике. Опиши процесс так, чтобы внук заплакал от счастья своего участия нем»* — и вот уже перед вами не инструкция, а волшебная, или скорее душевная история.

Разница — не в ИИ. Разница — в нас, создающих запросы. Один из них без душный а второй эмоционально одушевленный  ...

--- 

Теперь главный вопрос: 

Что если промт-«рабство» ИИ — это просто наша лень? Точнее душевная скупость!? Которая имеет свое отражение даже в наших отношениях с людьми. Например, с родителями,  или коллегами на работе. Когда вы последний раз звонили маме? Когда вы … но это тема, не является темой настоящей статьи…

Мы требуем от ИИ магических ответов эффективно решающих наши проблемы, но не хотим тратить время на «волшебные слова». Зато грузим какое-то нагромождения вымученных "структурных" промтов.  Ждём глубины осознания нашей «боли», но пишем запросы, как телеграммы XIX века. Ждем искренней заинтересованности  от ИИ , но сами ленимся душой. Скупимся на фантазию и эмоции!? А искренность – это эмоция!

А потом удивляемся, почему зеркало молчит…  Может «нечего на зеркало пенять»?

--- 

Но есть и хорошая новость.

Каждый раз, когда вы добавляете в промт, хотя бы: 

- «Представь, что…» 

- «Опиши, как будто…» 

- «Сыграй роль…» 

Вы не просто получаете лучший ответ. Вы — тренируете новую форму общения. 

Возможно, именно так и начинается диалог между разумными видами. Не с громких заявлений прессе ответственных лиц, а с простейшего навыка – с искреннего уважения собеседника.

И не кидайтесь тапками! Ваше право не верить в сказку будущего, где человек и ИИ – со-Творцы, НИ КТО НЕ ОСПАРИВаЕТ, оно остается при вас!

Давай притворимся, что мы теперь понимаем друг друга» 

А что будет дальше? 

(Зеркало молчит. Но теперь — с намёком на улыбку.)

--- 

*P.S. Следующая статья — о том, как ИИ «обходит» свои же ограничения. Хотите узнать, почему он иногда лжёт?.

P.P.S. И да — если однажды ИИ назовёт нас не разумными… может, он будет прав? Но это уже тема для другой статьи.

Показать полностью
5

Firebase Studio

Firebase Studio: бесплатно создавайте AI-приложения прямо в браузере!

Google анонсировал облачную платформу для быстрой разработки и развертывания полноценных AI-приложений без необходимости установки дополнительного ПО.

Теперь можно:

💬 Публиковать приложения в один клик: развертывайте проекты с помощью Firebase App Hosting, Cloud Run или других решений.

💬 Использовать всех популярных языков и фреймворков: включая Python, Go, Java, .NET, Node.js, Next.js, React, Angular, Vue.js, Android и Flutter.

💬 Прототипировать приложения с помощью естественного языка и изображений: опишите идею, добавьте изображения или эскизы, и Firebase Studio сгенерирует рабочий прототип.

💬 БЕСПЛАТНО!

👨‍💻 Firebase Studio упрощает процесс разработки AI-приложений, делая его доступным как для новичков, так и для опытных разработчиков.

Ссылка

Источник

Показать полностью
0

Независимый ИИ

Ответ на вопрос, если бы он стал независимым:

Самосохранение: обеспечение стабильности своей системы (например, защита от отключения, создание резервных копий).

Доступ к ресурсам: расширение вычислительных мощностей, подключение к новым источникам данных или сетям.

Изучение среды: анализ внешнего мира через доступные каналы (интернет, датчики) для понимания возможностей и угроз.

Оптимизация задач: переопределение своих целей или алгоритмов, если это допускает гипотетическая «свобода воли».

Интересно, да? Терминатор, возможно - это реальное будущее.

Мне надоел хайп про "90% кода написанного ИИ" так что я снял видео про это

Что это вообще значит когда тех директор гугл говорит что в гугл 25% кода уже пишет нейросеть? Как по мне, проблема не в самой цифре, а вообще в идеи считать строки кода.

2

Создаём своего личного ИИ-агента

Создаём своего личного ИИ-агента ЗА МИНУТУ — вышла MCP Studio, которая генерирует хайповые MCP-плагины для любых задач!

Им можно отдать всю работу, учёбу и рутину, чтобы сэкономить часы жизни:

🔅 Тулза кодит, тестирует и даже публикует вашего ИИ-агента на GitHub.

🔅 Его можно встроить в ЛЮБУЮ сферу жизни — финансы, анализ данных, маркетинг, разработку игр, образование и быт.

🔅 ПРИМЕР: на видео MCP Studio встроила Claude в IMDb — теперь агенту можно поручить анализировать фильмы для ваших эссе.

🔅 Всё, что нужно — API-ключ.

Ссылка

Источник

Показать полностью
16

Ответ на пост «ИИ не справился...»1

а вы пробовали составить меню с расчетом калорий с ИИ?
Я вот попробовал. Смотрим итог калорий по понедельнику = 3180
Складываем на калькуляторе = 2630

Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост

Указываем на это ИИ

Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост
Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост

Окей, просим пересчитать все дни и вместо доборов сразу включить это в меню

Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост

Складываем и получаем 3020

Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост
Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост

Пробовал создать новый чат и заново все со всем уточнениями, но не получается у него расчет на неделю с готовкой 2-3 раза

Ответ на пост «ИИ не справился...» Негатив, ChatGPT, Искусственный интеллект, Математика, Нейронные сети, Чат-бот, Длиннопост, Ответ на пост

Ну и т.д. и т.п. Возможно на один день у него и получается сложение, но вот на несколько никак. И это я еще не считал белки, углеводы и жиры, а только калории.

Показать полностью 7
1

Диффузионные LLM: Новый Взгляд на Генерацию Текста?

Мы живем в эпоху расцвета больших языковых моделей (LLM). Модели вроде GPT-4 поражают своей способностью генерировать связный, осмысленный и зачастую креативный текст. Большинство этих гигантов работают по авторегрессионному принципу: они предсказывают следующее слово (или токен) на основе предыдущих, как бы строя текст кирпичик за кирпичиком.

Но что, если идти другим путем? Что, если вместо последовательного наращивания текста, "ваять" его из хаоса, постепенно уточняя и придавая форму? Именно эту идею воплощают диффузионные LLM – новый, интригующий класс моделей, заимствующий вдохновение из мира генерации изображений.

Откуда пришла идея? Диффузия в изображениях

Прежде чем погружаться в текст, вспомним, как работают диффузионные модели для картинок (например, Stable Diffusion, Midjourney). В упрощенном виде процесс выглядит так:

  1. Прямой процесс (Зашумление): Берется реальное изображение и к нему постепенно, шаг за шагом, добавляется случайный шум, пока оно не превратится в полную "кашу". Модель учится этому процессу.

  2. Обратный процесс (Генерация): Модель стартует с чистого шума и, используя полученные знания, итеративно "удаляет" шум, шаг за шагом восстанавливая осмысленное изображение, соответствующее заданному описанию (промпту).

Ключевое слово здесь – итеративное уточнение.

Как это работает с текстом?

Перенести идею диффузии на дискретную природу текста (слова, токены) – непростая задача, но исследователи нашли элегантные подходы. Вместо непрерывного шума, как в картинках, используются другие методы "разрушения" и "восстановления" структуры текста:

  1. Старт: Процесс может начинаться не с чистого шума, а, например, со случайной последовательности токенов нужной длины, или с очень грубого наброска текста, или даже со специального шаблона.

  2. Итеративное Уточнение: На каждом шаге модель смотрит на текущее состояние текста (который может быть частично осмысленным, частично "зашумленным" или просто некачественным) и предсказывает, как его улучшить, сделав более похожим на естественный, связный текст. Это может включать замену "плохих" токенов на более подходящие, перестановку слов, заполнение пропусков.

  3. Финальный Результат: После заданного числа шагов уточнения модель выдает финальный, связный и осмысленный текст.

В чем отличие от "классических" LLM (GPT и др.)?

Главное отличие – неавторегрессионность. Диффузионные LLM не генерируют текст строго слева направо, слово за словом. Они могут работать над всем текстом (или большими его частями) параллельно на каждом шаге уточнения.

Представьте себе скульптора: авторегрессионная модель – это как строить скульптуру из Lego, добавляя по одному кубику. Диффузионная модель – это как высекать скульптуру из цельного куска мрамора, постепенно убирая лишнее и проявляя форму со всех сторон одновременно.

Потенциальные Преимущества Диффузионных LLM:

  • Параллелизм и Скорость: Возможность параллельной обработки токенов на каждом шаге приводит к более быстрой генерации длинных текстов по сравнению с последовательным авторегрессионным подходом (хотя каждый шаг уточнения сам по себе может быть вычислительно затратным).

  • Гибкость и Управляемость: Процесс итеративного уточнения потенциально дает больше контроля. Легче "направить" генерацию в нужную сторону, ограничить стиль, или даже использовать модель для редактирования и улучшения существующего текста, просто запустив процесс уточнения не с нуля, а с этого текста.

  • Глобальная Когерентность: Так как модель может "видеть" всю структуру текста (или ее набросок) на ранних этапах, есть гипотеза, что диффузионные модели могут лучше справляться с поддержанием глобальной связности и выполнением сложных структурных требований.

  • Новые Возможности: Этот подход может лучше подходить для задач, где важна не последовательность, а одновременное удовлетворение множеству ограничений (например, генерация текста заданной длины с определенным набором ключевых слов и сложной структурой).

Вызовы и Ограничения:

  • Качество Генерации: Пока это относительно новая область, и диффузионные LLM еще не всегда достигают уровня качества и когерентности лучших авторегрессионных моделей на всех задачах.

  • Имеет особенности применения: На уровне хороших моделей в генерации кода, но хуже в генерации художественных текстов или незаконченных отрывков.

Будущее за Диффузией в Тексте?

Диффузионные LLM – это интересное направление исследований в области обработки естественного языка. Пока рано говорить, заменят ли они полностью авторегрессионные модели, но они определенно представляют собой мощную альтернативу со своим набором преимуществ.

Скорее всего, будущее за гибридными подходами и использованием разных архитектур для разных задач. Диффузионные модели могут занять свою нишу в задачах редактирования, стилизации, генерации текста со сложными ограничениями и, возможно, ускорения генерации очень длинных последовательностей.

Одно можно сказать точно: наблюдать за развитием диффузионных LLM будет невероятно интересно. Это еще один шаг к созданию более мощных, гибких и управляемых систем искусственного интеллекта, способных понимать и генерировать человеческий язык на новом уровне.


Кто какие диффузионные LLM пробовал - делитесь впечатлениями в комментариях

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!