На Земле появилась первая бессмертная муха. Теперь ЭТО... ЭТО может привести к настоящему ИИОН (он же Искусственный Общий Интеллект)
Что? Да! Объясняем подробно:

— Когда-то развитие искусственного интеллекта шло по пути – «А что если нарезать мозг Ленина тончайшими слоями, отсканировать их, определить связи между клетками и получить работающую модель?». Мозг Ленина сохранили в Институте мозга, но этот проект оказался слишком амбициозным, поэтому начали с мыши. Однако и мышь оказалась невероятно сложным объектом – её мозг содержит 70 миллионов нейронов. Для сравнения, человеческий мозг имеет 86 миллиардов нейронов, каждый из которых связан примерно с 2,3 тысячами других;

— В итоге учёные решили двигаться постепенно. Сначала расшифровали нервную систему круглого червя Caenorhabditis elegans (302 нейрона, 7 тысяч синапсов), затем личинку Ciona intestinalis и ещё одного червя. После этого частично взялись за мозг простой рыбы и начали работать с мышью, но пока удалось завершить менее 0,1% работы;

— И вот недавно учёные завершили сборку коннектома взрослой дрозофилы (Drosophila melanogaster). У неё 139,5 тысяч нейронов и 54,5 миллиона синаптических связей. Полный реверс-инжиниринг мозга дрозофилы стал возможен благодаря совместной работе учёных из разных стран, специализированному оборудованию и 33 человеко-годам разметки. Проект стартовал в 2016 году;

— Датасет и устройство мозга можно найти на сайте: codex.flywire.ai;

— Интересно, что в мозге дрозофилы есть отдельные нейроны, отвечающие за движение назад, вперёд и быстрое движение – это разные функции, каждая из которых управляет конечностями по-своему. Есть даже отдельный нейрон для полной остановки, потому что основные структуры этого сделать не могут. В мозге также множество интересного о памяти, и уже опубликовано около 50 работ по этой теме, включая исследования, начатые, когда коннектом был готов лишь наполовину;

— Примерно половина нейронов дрозофилы так или иначе связана с обработкой визуальной информации – либо напрямую, либо через хабы. Её мозг имеет сложные внутренние сети: есть нейроны передачи сигналов, сумматоры для построения агрегированных данных и другие структуры. Примерно 14% нейронов занимаются передачей сенсорных данных глубже в мозг, превращая дрозофилу в своего рода операционную систему реального времени, аналог современной автоматизированной системы управления технологическими процессами (АСУ ТП);

—Таким образом, человечество оцифровало первый достаточно сложный организм. Теперь мозг этой первой бессмертной дрозофилы можно скачать и воспроизвести. Размер данных – 14 Гб.

Наша комманда заняла 6 место из 30 комманда. Не хватило примерно 5 баллов чтобы войти в тройку лидеров. Ничего работаем дальше !!!

🔥Adobe объявила о выпуске ИИ-редактора для Premiere Pro.

На видео продемонстрированы возможности модели Adobe Firefly. В ближайшее время в Premiere Pro появится новая вкладка Generative, предлагающая следующие функции:

🔸Добавление объектов — это позволит выделить область на сцене и указать, что именно должно быть добавлено туда. Необходимые объекты будут автоматически сгенерированы на выбранном месте.
🔸Удаление объектов — помимо добавления, теперь можно также удалять объекты. Процесс выделения объектов выглядит очень просто, и следы удаленных объектов не остаются.
🔸Расширение контента — функция Generative Extend позволит увеличить длительность ваших видеороликов, чтобы достичь нужной продолжительности.

Все эти нововведения появятся в Premiere Pro "позже в этом году". Кроме того, программа будет поддерживать интеграцию с другими видеомоделями (Pika, Runway и, возможно, Sora от OpenAI).

https://www.adobe.com/products/premiere/ai-video-editing.html

Пишем курс ))

Тому самому коту Степану исполнилось 16 лет...

⚡️Компания Sony не так часто выходит с какими-то громкими релизами. Но вот анонсировали 2 модели на NeurIPS 2024: GenWarp и PaGoDA

Первая про синтез 3D сцен по одной картинке (судя по качеству интересно проверить для задач робототехники и 3D моделирования)

Вторая про генерацию картинок в высоком разрешении на базе low-res предобученной модели (вычислительно эффективно — максимум 32 карты A100, рост разрешения с 32x32 до 512x512 почти без потери качества)

Детали тут👇
Ссылка

Интеренcый видос про то, как чел натренил маленькую быструю 2B VLM, которая оказалась лучшей в своем классе.

Моделька - это Phi1.6B + SigLIP 400M vision encoder. Далее чел собрал синтетический датасет LNQA (Localized Narratives Question Answering) с вопросами-ответами по картинкам, 300к пар. И натренил на нем свою модель и выложил все в опен-сорс.

Полочилась довольно сильная шустрая модель. Далее чел поднял $5M и сроит стартап moondream.ai по тренировке мелких моделей.

В общем правильные данные решают.

Github
Demo
Blogpost про синтетический QA датасет
Видео