Согласитесь ли вы со мной, если я скажу, что наступает эра фейковых блогеров?
По правде говоря, она уже наступила.
Согласитесь ли вы со мной, если я скажу, что наступает эра фейковых блогеров?
По правде говоря, она уже наступила.

Понедельник, 27 января, начался с крупнейшего однодневного паденияЧитать полностью »

Создание видео со сложными, реалистичными движениями остается одной из самых трудноразрешимых задач для ИИ-моделей для генерации видео. Даже самые популярные инструменты, такие как Sora от OpenAI, Gen-3 от Runway и Kling AI, продолжают испытывать трудности с согласованностью движений.
Привет! В прошлый раз мы сделали телеграм-бота с полноценным ИИ. Теперь мы продолжим добавлять новые интересные фичи нашему боту, но в этот раз мы начнем с конца и посмотрим на готовый результат, а потом разберем код и детали реализации.
Первое, что мы сделаем – это добавим небольшое меню с двумя опциями: выбор модели ИИ и отображение уже выбранной модели.
Никого уже не удивить генерацией картинок или текста. Искусственные интеллект постепенно проникает во все сферы нашей жизни, кто-то насколько я знаю, даже гадает с помощью чата GPT, составляет план питания. Короче, как только не используют этот ИИ. Я сегодня кратко хотел бы пробежаться по ИИ-сервисам, которые могут помочь в разработке игр.
Вы разработчик? Поздравляю, вы уже AI-разработчик.
Шутка. Вы только на 80% AI-разработчик.
AI – теперь коммодити. Кто угодно может превратить свой древний saas в AI-driven за один HTTP запрос, а большая часть AI разработки с первого взгляда выглядит как перекладывание json'ов. Не нужно учить модельки, не нужно их хостить и можно не знать, как они работают.
Процесс Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой довольно сложную систему, состоящую из множества компонентов. Вопрос о том, как определить существующие методы RAG и их оптимальные комбинации для выявления лучших практик, в настоящий момент остается наиболее актуальным. В этой статье я хочу поделиться своим опытом относительно реализации подходов и практик в области RAG систем, который реализует систематический подход к решению этой проблемы.
Типовые задачи процессов RAG систем
Классификация запросов,
Деление на фрагменты
Векторизация данных
Поиск,
Переранжирование,

Стремление к созданию более масштабных моделей искусственного интеллекта, а также увеличение числа чипов и дата-центров для их разработки, оборачивается значительными расходами для технологических компаний.