Наткнулся на интересный UX того, как генерация картинок в теории и должна работать в SciFi: вы просто сидите у компьютера, называете случайные фразы, whisper.cpp их переводит в текст, а SD генерирует бесконечно картинки, плавно подмешивая новые концепты в старые (не просто на уровне промпта, а на уровне внутреннего пространства сети), пока вам какая-то генерация не понравится

Ну или просто, сидишь, смотришь и фантазируешь вместе с нейронкой – хороший тул для вдохновления.

Кода пока нет, но автор обещал выложить.

P.S. Лица психонавтов и биохакеров представили 🌈

Вчера на LMSYS Arena (место, где живые люди вслепую сравнивают генерации разных LLM и выбирают лучшую) появилась странная модель: gpt2-chatbot. И несмотря на то, что по названию можно подумать о слабости модели, она, внезапно, очень хороша. Настолько, что люди гадают, кто же её сделал, является ли это GPT-4.5 / 5, или может это свежий релиз Gemini Ultra 2.0.

Предлагаю вам самим поиграться тут: https://chat.lmsys.org/ (вкладка Direct Chat, там выбрать модель в выпадающем списке). Ограничение всего 8 сообщений в сутки, пользуйтесь с умом (или используйте VPN и режим инкогнито, кек).

На реддите люди тестируют свои задачки, которые якобы не решаются моделями предыдущих поколений, а эта либо щелкает, либо куда ближе к ответу, чем остальные. Треды почитать: 1, 2, 3.

Мой опыт:
— я дал ей простую задачку Show me an example of 3d ray tracing (with python). Set a simple scene, different light sources, etc. и получил полностью работающий код (в 2 или 3 ответа) с первого раза. Он учитывал материал объектов, включая цвет и уровень отражения. У меня получилось отрисовать сферу, на которой было два блика от двух источников света. После я попросил добавить поддержку не только сферы, но любой произвольной 3D-модели. Это заработало со второго раза — новонаписанный код был правильным, но оказалось, что нужно слегка изменить предыдущий. Скормив ошибку, получил работающее решение — и немного покрутив камеру увидел, что движок даже отражения от поверхностей учитывает!
— с таким же промптом (и даже с уточнениями) GPT-4-Turbo выдала лишь чб-рендер одного объекта, в куда менее удобном стиле написания кода. Тут не получилось быстро добавить на сцену объектов, в то время как у обсуждаемой модели всё было очень круто организовано.
— ещё по паре вопросов я заметил, что модель то ли делает паузы (особенно в начале), то ли просто зависает интернет-соединение. Возможно, под капотом есть Retrieval по интернету — и модель опирается на что-то со страниц из поисковика. Пока на Арене всего одна модель ходит в интернет (гугловский Бард), может, аугментировали GPT-4 🤷‍♂️

Что можно сказать про модель:
— Вот тут ребята сделали быстрое тестирование. Модель утверждает, что её сделали OpenAI, она ведётся на те же ловушки странных-редких токенов, на которые ведутся их модели (а другие модели — нет, потому что у них другой набор токенов). Скорее всего, это не просто дообученная LLAMA-3 или какая-то другая модель.
— На Arena для неё используют тот же системный промпт, что и для последней GPT-4-Turbo
— пользователи сравнивали ASCII-арт, просили нарисовать единорога, и модель давала такой же ответ, как и ChatGPT. Причём именно такой же единорог есть в интернете — либо модель его нашла и срисовала, либо выучила наизусть во время тренировки, и теперь воспроизводит. А какие-то рисует лучше 🤷‍♂️
— формат ответа очень напоминает формат ответа Gemini, расписывает всё по пунктам и подпунктам. Мне код, например, писала в 5 или 6 этапов.
— некоторые пользователи говорят, что им ответы модели нравятся теперь меньше( 🔫

Короче, очень интересно, чем окажется модель, и когда это вскроется. И тем более какое у неё будет место на лидерборде. Поживём — увидим!

Но просто напомню, что GPT-4 была запущена как часть Bing Chat за 5 недель до официального анонса 🤡 а потом все такие «вау!»

Пишите в комменты про ваш опыт использования 👇 только не выбирайте слишком сложные задачи, модель прям не настолько лучше, чтобы претендовать на звание AGI.