Запилил бота, который генерирует такие картинки на из самых прослушиваемых исполнителей в твоем Spotify @spotifunbot

Еще бот умеет генерировать список диагнозов из топа прослушанных песен.

Я у мамы говнарь

Неисправный робот для помощи в обучении стоматологов. Очень, блядь, крипово.

О, а вот и более подробное демо новых нейрофильтров Photoshop. Посмотрите!

(увидел в канале @CGIT_Vines)

Продолжаю дополнять скотскую кликбейтную рекламу с помощью нейросети GPT-2:

>>Уролог: "При частых мочеиспусканиях и слабой струе, прекратите по утрам... нырять в унитаз для поддержания пола до момента возобновления струения"

>>Паразиты вылезут роем, а папилломы отпадут все разом, добавьте в воду... густого свиного счастья и развалитесь на пятьдесят кусков

>>Аптеки скрывают средство усиливающее зрение в 107 раз! Им оказался обычный... кофе в борще!

>>Глоба ошеломил Россию гороскопом. С 22 октября начнется... 20630-й год.

>>Любой курильщик бросит курить уже на следующий день! Вот этот метод:... прыгнуть в огонь и заживо сгореть!

>>с 22 октября все пенсионеры с высоким давлением имеют право получить... в подарок к пенсии очень шикарную надувную вагину

>>Главный кардиолог отправлена в отставку! Она отказывалась... переодеваться на людях, а в пятницу явилась в обществе гусара, кирасирца и гнусного евнуха.

>>Спите с луком в носках: и вот что произойдет уже через неделю:... вы заметите, как подрагивает ваше тело под сильными и упругими руками сексуального маньяка

Годнота для любителей классической музыки.
Нейросеть MuseNet от OpenAI пытается продолжить "Турецкий Марш" Моцарта в стиле Рахманинова.
Оригинал видео тут

Сценарий к этому мини-фильму написала нейросеть GPT-3.

Подробности можно посмотреть здесь

Канал от авторов нетленки «как наебать обезьяну»: некорректные, но самые кошерные мемы смотреть тут: https://t.me/koshermemes

Да

Я таки добрался до русскоязычной GPT-3 модели, которую опубликовал Сбер на днях. Пока не файнтюнил, игрался с "чистой" моделью. Что сильно порпдовало — контекст в два раза шире чем у GPT-2, 2048 токенов у GPT-3 против 1024 у GPT-2. В качестве датасета для обучения модели использовались публичные разделы Pikabu, материалы научно-популярного портала 22century.ru, banki.ru, корпус Omnia Russica. Разработчики так же решили поэксперементировать с генерацией програмного кода, поэтому добавили в датасет снэпшоты с гитхаба и stackoverflow.

Немножко экспериментов тут: https://telegra.ph/rugpt3large-based-on-gpt2-test-10-24