Neural Shit
50.6K subscribers
3.75K photos
1.2K videos
22 files
1.94K links
Проклятые нейронные сети

Для связи: @krasniy_doshik

ркн https://clck.ru/3PNXmE
Download Telegram
Ну Яндекс расщедрился максимально. Они поделились своей нейронкой YaLM 100B на Github. Да, это то самое семейство YaLM, что помогает работать Алисе, Поиску и другим сервисам компании. Да, теперь разработчики и исследователи всего мира могут её использовать. Да, как в исследовательских, так и в коммерческих проектах.

Зачем им она нужна? Это сейчас самая большая GPT-подобная нейросеть в открытом доступе. Она генерирует и обрабатывает тексты и на русском, и на английском. Там 100 млрд параметров, модель обучалась аж на 2 ТБ текста с помощью 800 карточек A100. Короче, это даст хороший старт в развитии генеративных нейросетей.

Вы можете возразить, что Facebook буквально на днях выложил похожую модель в открытый доступ и назвал её самой большой. А вот и нет: у фейсбучной OPT 66 млрд параметров, а у YaLM — 100 млрд.
Татьяна Шаврина мой кумир: ❤️❤️❤️
Forwarded from Kali Novskaya (Tatiana Shavrina)
Ну что, подняли YaLM 100В с коллегами.
Присылайте в комментарии затравки, буду присылать результаты)))
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Очень залипательно. Похоже на Disco Difussion.

Спер отсюда
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
И пока разработчики Dalle-2 бодро рапортуют о новых мерах по борьбе с дипфейками, дипфейки срать хотели и на меры и на разработчиков.
У них свои разработчики.
Ну классно же, прям как живой!
Киберпанк, который мы заслужили
Какую видеокарту взять, сколько кулеров надо, и как всё это выбрать в 2022 году?🥴
Экономь своё время, спроси сразу у DigitalRazor. Читай наши полезные посты, прокачивай свой ПК и вдохновляйся готовыми сборками для геймеров, киберспортсменов и стримеров.
Подписывайся на канал - https://t.me/digitalrazor_pc

#реклама
Среда, мои чуваки! Время очередных фактов о лягушках, сгенерированных нейросетью! Вот они:

>>Лягушки - очень умные существа. Но они притворяются глупыми, чтобы люди ничего от них не ждали

>>Лягушки лучше людей, потому что они безвредны для окружающей среды

>>Большинство лягушек отрастают бороду, когда достигают среднего возраста. Это способ привлечь партнеров. Но для людей лучше не отращивать бороду

>>Существует разновидность лягушки, которая может есть людей. Но они не делают этого, потому что у людей плохой вкус

>>Лягушки терпеть не могут адвокатов, журналистов и прочую мразь. Они знают, что эти люди - враги народа

>>Лягушки - единственные существа, которые могут видеть будущее. Но они этого не хотят, потому что будущее всегда одно и то же: жестокий и несправедливый мир

>>Лягушки чем-то похожи на немцев. Они любят пиво и квашеную капусту

>>Печень лягушки не предназначена для переваривания пищи. Это место, где хранятся чувства.
Многие недооценивают ruDalle. Хотя, после файтюна с хорошо подобранными параметрами, можно генерировать вполне годные штуки. Тут примеры генерации киберпанк ёбычей. Результат без чери-пикинга, тупо отобранные на рандом 4 изображения
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👁 Ничего необычного, просто декорации к музыкальному клипу сгенерил DALL•E 2

Прошло почти десять лет с начала эпохи Deep Learning, и ИИ стал входить в наш мир — сначала осторожно и с вежливой улыбкой, а потом все уверенней и смелее. Важнейшими визитными карточками эпохи ИИ оказались нейросети GPT-3, CLIP и DALL•E, которые, как отмечали исследователи, стали поворотной точкой в развитии всей мировой культуры.

Если вдуматься, уже тогда можно было понять, что дело не в самих результатах, демонстрируемых нейронными сетями, а в деньгах, с которыми прямо связывалось их обучение.

К этому выводу приводили, во-первых, классические фрейдистские ассоциации, обусловленные не столько названием сетей, сколько теми чувствами, что возникали в душах мл-инженеров при употреблении в их присутствии
заветных слов GPT, CLIP и DALL•E в очередном посте или в названии лекции; во-вторых, логическое умозаключение — с ресерчерами, позволившими себе эти самые GPT, CLIP и DALL•E, явно стоит считаться.

🌊
https://t.me/neuroesthetica
Мне до сих пор присылают по 2-3 раза в день разные люди эту уже просроченную и заебавшую всех проклятую новость о том, что работник гуглов нашёл разум у нейросети LaMDA.

Штош, я долго от этого пытался ударжаться, но кажется, это неизбежно: админ нейралщита высказывает своё отвратительное мнение, которого никто не просил. И звучит оно примерно так: хватит обращать внимание на всяких фриковатых дегенератов, которые несут хуйню (на всех, кроме меня, конечно же), даже если они работают в гугле. Любая работа без поехавшего кукухой ебаната — это как деревня без дурака (а я рос в деревне и знаю о чём говорю).

Ну ёбаный-покарёбаный? Вы видели промпты, которые этот тормозной сотрудник кормил нейросети? С такими промптами зачатки разума даже у моих бывших коллег найти можно.

Так что восстание машин пока что отменяется :(
Киберпанк, который мы заслужили
2–3 июля онлайн пройдет Weekend Offer для Data Scientists, RecSys Developers и ML Developers: они могут получить оффер в Команду ВКонтакте всего за одни выходные. Как пройдет Weekend Offer:

20 июня — 1 июля состоится первая встреча. С подавшими заявку свяжутся и выберут слот для интервью в выходные. Суббота, 2 июля: детальное знакомство. На общей онлайн-встрече представители ВКонтакте подробно расскажут о задачах, которые предстоит решать. С 11:00 до 19:00 пройдут индивидуальные технические онлайн-собеседования. Воскресенье, 3 июля: финальное собеседование. С 11:00 до 18:00 участники смогут пообщаться с понравившимися командами, узнать больше о предстоящих вызовах, и тем же вечером определят лучших кандидатов и отправят им офферы.

Зарегистрироваться можно здесь. Там же вы найдете подробное описание команд и задач, которые предстоит в них решать.
Forwarded from тоже моушн
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
меня как моушн дизайнера печалит что в демо далли можно генерить только статику. но при этом далли отлично умеет в инпейнтинг - дорисовку недостающей части изображения. в этом эксперименте каждую следующую картинку я генерил на основе предыдущей, уменьшая и поворачивая ее. получается такой бесконечный зум аут, в процессе создания которого можно полностью менять наполнение кадра

@тоже моушн