Вчера у меня в ленте на фейсбуке (жаль что в закрытом посте) проявился еще один аспект ChatGPT, жуть которого я не вполне осознавал. Представьте, что ваш менеджер присылает вам емейл: "я вот тут сгенерил с помощью ChatGPT код на языке описания аппаратуры SystemVerilog, который реализует мою идею, ты его поправь немного и в продакшн, а то нас сроки поджимают".
Последние несколько месяцев оказались богаты на новости о системах искусственного интеллекта. Тематические площадки и видеохостинги заполнены контентом про ChatGPT и Midjourney; разработчики делятся примерами кода, созданного ИИ-помощником Copilot.
Да, результаты варьируются от случая к случаю, но волны хайпа оказалось достаточно, чтобы на проекты обратили внимание корпорации. Так, в Google беспокоятся, что новые языковые модели пошатнут их положение на рынке, а Microsoft планирует инвестировать $10 млрд в компанию-разработчика ChatGPT.
Новые нейросети уже находят применение в программных проектах. Их встраивают в текстовые редакторы, браузеры, облачные платформы. Но какой бы ни была модель машинного обучения, работа с ней требует вычислительных ресурсов. Поддержка таких решений может обходиться в сотни тысяч долларов ежедневно.
И в этом ключе интересно сместить акцент на более доступные «туманные вычисления».
Читать полностью »
Привет. Меня зовут Саша, в прошлый раз я рассказывал сообществу про поиск организаций в Яндексе. В этот раз мы вновь поговорим про поиск, но уже совершенно другого рода. Сегодня расскажем про «Поиск по архивамЧитать полностью »
Вот таких тирекс-тянок выдает нейросеть
Текст про Midjourney привлек внимание, и в комментариях наметилась дискуссия про Stable Diffusion. Аргументы убедили меня попробовать SD самостоятельно, но вскоре я понял, что это не самая простая задача. Сообщество любителей Stable Diffusion произвело на свет множество удобных инструментов, которые своим количеством и сложностью могут отпугнуть новичков.
Всю неделю, что я экспериментировал с нейросетью, я боролся с желанием SD добавлять вторичные гендерные признаки по моим запросам и грустил, смотря на результаты генерации котиков. О своих страданиях частично писал в личном Telegram-канале — подписывайтесь! В этом же тексте — собрал основные советы по работе со Stable Diffusion и подвел итог, сравнив эту нейросеть с Midjourney.
Читать полностью »
Пока соцсети продолжали заполняться терабайтами изображений, сгенерированных Midjourney и её «коллегами», в декабре 2022 года в международном сообществе цифровых художников началась акция протеста в стиле киберпанк: художники на этой и на других платформах массово возмутились распространением изображений, созданных нейросетями.Читать полностью »
Правительство до 2030 года направитЧитать полностью »
Microsoft рассматривает возможность увеличить участие в капитале компании OpenAI, которая привлекла к себе повышенное внимание благодаря чатботу на основе искусственного интеллекта ChatGPT. Помимо уже вложенных в OpenAI $1 мдрд, Microsoft готова инвестировать еще $10 млрд. Также софтверная корпорация намерена расширить доступ к сервисам OpenAI для клиентов.
Вы, наверное, слышали про dalle-2, midjourney, stable diffusion? Слышали о моделях, которые по тексту генерируют картинку. Совсем недавно они продвинулись настолько, что художники протестуют, закидывая в стоки картинки с призывом запретить AI, а недавно, вообще, в суд подали! В этой статье будем разбираться, как такие модели работают. Начнем с азов и потихоньку накидаем деталей и техник генерации. Но будем избегать сложной математики – если хотите в нее погрузиться, то рекомендую эту статью (ссылка).
В посте расскажу о моем успешном взаимодействии с некоммерческим проектом ЗабастКом, который поддерживает наемных работников в отстаивании своих трудовых прав и интересов. Моя цель была реализовать что-то похожее на ML4SG проект, где волонтеры-специалисты по анализу данных направляют свою энергию на пользу обществу. Например, применяют алгоритмы искусственного интеллекта для спасения потерявшихся людей, для мониторинга качества воздуха или для анализа новостного потока.
Для Забасткома получилось улучшить систему автоматической обработки новостей с помощью алгоритмов машинного обучения. Это привело к увеличению охвата важных событий и уменьшению ручного труда редакторов. Добавлю, что работа с ребятами была похожа на мечту любого DS специалиста: "заказчик" легко шел на контакт; присутствовала заинтересованность и неплохое понимание ML алгоритмов; некоторая продакшн-система уже функционировала; данные для обучения алгоритмов легко собирались. А под катом — поделюсь подробностями и кодом.
