Официальное приложение ChatGPT для Android выйдет на следующей неделе
Несмотря на мелкие неудачи, платформа ChatGPT продолжает пользоваться популярностью, уступая разве что Threads. Сервис дебютировал в конце ноября, но официального приложения для iPhone пришлось ждать до мая. Теперь же настал черёд клиента под Android.
Официальное приложение ChatGPT для Android выйдет на следующей неделе, сообщила в Twitter ответственная за проект компания OpenAI. Конкретной даты не указали, но приложили ссылку на страницу в Google Play, где можно добавиться в лист ожидания и скачать приложение, как только оно станет доступным. Клиент под iPhone вышел в мае, и тогда компания пообещала «вскоре» выпустить Android-версию — потребовалось ещё чуть более двух месяцев.
У поискового чат-бота Google Bard собственного мобильного приложения нет — только веб-интерфейс, да и он во многих странах пока недоступен. А преимуществами ChatGPT пока можно воспользоваться через приложение Microsoft Bing, которое вышло под Android и iOS в феврале. Официальный клиент ChatGPT для Android поможет OpenAI бороться с падением популярности публики к сервису: как недавно выяснилось, по итогам июня посещаемость чат-бота просела впервые с момента запуска.
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://3dnews.ru/1090389/na-sleduyushchey-nedele-viydet-ofitsialnoe-prilogenie-chatgpt-dlya-android
#software #android #chatgpt #openai #приложения #ии #нейросети #новости #ит #конфигит #configit #cit
Несмотря на мелкие неудачи, платформа ChatGPT продолжает пользоваться популярностью, уступая разве что Threads. Сервис дебютировал в конце ноября, но официального приложения для iPhone пришлось ждать до мая. Теперь же настал черёд клиента под Android.
Официальное приложение ChatGPT для Android выйдет на следующей неделе, сообщила в Twitter ответственная за проект компания OpenAI. Конкретной даты не указали, но приложили ссылку на страницу в Google Play, где можно добавиться в лист ожидания и скачать приложение, как только оно станет доступным. Клиент под iPhone вышел в мае, и тогда компания пообещала «вскоре» выпустить Android-версию — потребовалось ещё чуть более двух месяцев.
У поискового чат-бота Google Bard собственного мобильного приложения нет — только веб-интерфейс, да и он во многих странах пока недоступен. А преимуществами ChatGPT пока можно воспользоваться через приложение Microsoft Bing, которое вышло под Android и iOS в феврале. Официальный клиент ChatGPT для Android поможет OpenAI бороться с падением популярности публики к сервису: как недавно выяснилось, по итогам июня посещаемость чат-бота просела впервые с момента запуска.
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://3dnews.ru/1090389/na-sleduyushchey-nedele-viydet-ofitsialnoe-prilogenie-chatgpt-dlya-android
#software #android #chatgpt #openai #приложения #ии #нейросети #новости #ит #конфигит #configit #cit
3DNews - Daily Digital Digest
Официальное приложение ChatGPT для Android выйдет на следующей неделе
Несмотря на мелкие неудачи, платформа ChatGPT продолжает пользоваться популярностью, уступая разве что Threads.
JetBrains представила Ask AI — генеративную нейросеть для работы с данными в Datalore
JetBrains представила генеративную нейросеть Ask AI на базе технологий OpenAI, предназначенную для работы с данными в Datalore. Поддерживается генерация кода на Python, R и SQL. Пока Ask AI доступна всем пользователям, но в ближайшее время возможность войдёт в платный тариф.
В блоге JetBrains рассказали, что Ask AI предназначена для ускорения работы аналитиков данных. С помощью нейросети можно сгенерировать рабочий код на Python, R или SQL. К примеру, если в проекте нужно создать диаграмму, то можно составить запрос для Ask AI и получить код на Python, который импортирует необходимые библиотеки, прочтёт данные из CSV-файла и нарисует диаграмму.
Также Ask AI может вносить правки в уже написанный код. К примеру, если надо изменить цвет графика, то можно отразить это в запросе к нейросети. Система внесёт изменения в код и отобразит новый график.
Ask AI работает на базе технологий OpenAI, но в будущем JetBrains планирует интегрировать больше поставщиков ИИ-решений. Также в компании отмечают, что система отправляет данные поставщику технологий, поэтому в настройках можно выбрать, какие именно данные всегда должны оставаться на локальной машине. Это предотвратит утечку данных и кода.
Сейчас Ask AI доступна для всех пользователей. В планы JetBrains входит в будущем включить генеративную нейросеть в платный тариф.
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://habr.com/ru/news/754420/
#jetbrains #askai #openai #datalore #нейросети #софт #новости #ит #конфигит #configit #cit
JetBrains представила генеративную нейросеть Ask AI на базе технологий OpenAI, предназначенную для работы с данными в Datalore. Поддерживается генерация кода на Python, R и SQL. Пока Ask AI доступна всем пользователям, но в ближайшее время возможность войдёт в платный тариф.
В блоге JetBrains рассказали, что Ask AI предназначена для ускорения работы аналитиков данных. С помощью нейросети можно сгенерировать рабочий код на Python, R или SQL. К примеру, если в проекте нужно создать диаграмму, то можно составить запрос для Ask AI и получить код на Python, который импортирует необходимые библиотеки, прочтёт данные из CSV-файла и нарисует диаграмму.
Также Ask AI может вносить правки в уже написанный код. К примеру, если надо изменить цвет графика, то можно отразить это в запросе к нейросети. Система внесёт изменения в код и отобразит новый график.
Ask AI работает на базе технологий OpenAI, но в будущем JetBrains планирует интегрировать больше поставщиков ИИ-решений. Также в компании отмечают, что система отправляет данные поставщику технологий, поэтому в настройках можно выбрать, какие именно данные всегда должны оставаться на локальной машине. Это предотвратит утечку данных и кода.
Сейчас Ask AI доступна для всех пользователей. В планы JetBrains входит в будущем включить генеративную нейросеть в платный тариф.
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://habr.com/ru/news/754420/
#jetbrains #askai #openai #datalore #нейросети #софт #новости #ит #конфигит #configit #cit
Хабр
JetBrains представила Ask AI — генеративную нейросеть для работы с данными в Datalore
JetBrains представила генеративную нейросеть Ask AI на базе технологий OpenAI, предназначенную для работы с данными в Datalore. Поддерживается генерация кода на Python, R и SQL. Пока Ask AI доступна...
Google наносит ответный удар по совместному проекту Microsoft и OpenAI
Недавно Microsoft и OpenAI объявили о своем грандиозном совместном проекте стоимостью $100 млрд, цель которого - создание сверхмощного ИИ-суперкомпьютера и гигантского центра обработки данных для обучения суперумных моделей ИИ. Этот амбициозный план обещает совершить настоящий прорыв в области ИИ и укрепить позиции Microsoft и OpenAI как лидеров индустрии.
Но в игру решил вступить Google DeepMind с довольно дерзким ходом: обесценить инвестиции конкурентов созданием открытой, распределённой по всему миру системы обучения сверхумных ИИ - DiPaCo (Distributed Path Composition).
Суть DiPaCo заключается в распределенном обучении нейронных сетей, используя все доступные вычислительные ресурсы по всему миру. Эта технология позволит масштабировать нейронные сети до невероятных размеров без ограничений, присущих централизованным системам. Это как торрент в мире нейронок.
Ключевыми элементами DiPaCo являются два алгоритма: DiLoCo, отвечающий за распараллеливание процессов распределенной обработки данных, и сам DiPaCo, который берет на себя распараллеливание процессов обучения моделей. Вместе они образуют мощный инструмент для создания сверхумных моделей ИИ.
Успех DiPaCo может не только поставить под сомнение эффективность многомиллиардных инвестиций Microsoft и OpenAI, но и изменить саму парадигму развития искусственного интеллекта. Этот проект способен демократизировать доступ к обучению сверхумных моделей и в целом разрушить монополию этих гигантов в области нейросетей, что может привести к стремительному прогрессу в области ИИ.
Более того, DiPaCo может усложнить задачу правительствам (в особенности, США и Китаю), стремящимся контролировать развитие ИИ путем регулирования крупнейших центров обучения моделей. Распределенная природа DiPaCo делает такой контроль гораздо более сложным и менее эффективным.
С тем, как это работает, можно ознакомиться в исследовании Google DeepMind. А посмотреть на исследование в картинках можно в посте ведущего автора проекта Артура Дуйяра.
Будем наблюдать за развитием ситуации!
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://habr.com/ru/companies/bothub/news/805511/
#google #deepmind #microsoft #openai #ии #конкуренция #новости #ит #конфигит #configit #cit
Недавно Microsoft и OpenAI объявили о своем грандиозном совместном проекте стоимостью $100 млрд, цель которого - создание сверхмощного ИИ-суперкомпьютера и гигантского центра обработки данных для обучения суперумных моделей ИИ. Этот амбициозный план обещает совершить настоящий прорыв в области ИИ и укрепить позиции Microsoft и OpenAI как лидеров индустрии.
Но в игру решил вступить Google DeepMind с довольно дерзким ходом: обесценить инвестиции конкурентов созданием открытой, распределённой по всему миру системы обучения сверхумных ИИ - DiPaCo (Distributed Path Composition).
Суть DiPaCo заключается в распределенном обучении нейронных сетей, используя все доступные вычислительные ресурсы по всему миру. Эта технология позволит масштабировать нейронные сети до невероятных размеров без ограничений, присущих централизованным системам. Это как торрент в мире нейронок.
Ключевыми элементами DiPaCo являются два алгоритма: DiLoCo, отвечающий за распараллеливание процессов распределенной обработки данных, и сам DiPaCo, который берет на себя распараллеливание процессов обучения моделей. Вместе они образуют мощный инструмент для создания сверхумных моделей ИИ.
Успех DiPaCo может не только поставить под сомнение эффективность многомиллиардных инвестиций Microsoft и OpenAI, но и изменить саму парадигму развития искусственного интеллекта. Этот проект способен демократизировать доступ к обучению сверхумных моделей и в целом разрушить монополию этих гигантов в области нейросетей, что может привести к стремительному прогрессу в области ИИ.
Более того, DiPaCo может усложнить задачу правительствам (в особенности, США и Китаю), стремящимся контролировать развитие ИИ путем регулирования крупнейших центров обучения моделей. Распределенная природа DiPaCo делает такой контроль гораздо более сложным и менее эффективным.
С тем, как это работает, можно ознакомиться в исследовании Google DeepMind. А посмотреть на исследование в картинках можно в посте ведущего автора проекта Артура Дуйяра.
Будем наблюдать за развитием ситуации!
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://habr.com/ru/companies/bothub/news/805511/
#google #deepmind #microsoft #openai #ии #конкуренция #новости #ит #конфигит #configit #cit
Хабр
Google наносит ответный удар по совместному проекту Microsoft и OpenAI
Недавно Microsoft и OpenAI объявили о своем грандиозном совместном проекте стоимостью $100 млрд, цель которого - создание сверхмощного ИИ-суперкомпьютера и гигантского центра обработки данных для...
OpenAI работает над продвинутой технологией ИИ под названием Strawberry
По информации Reuters, OpenAI работает над новым подходом к своим моделям искусственного интеллекта под кодовым названием «Strawberry».
В рамках проекта поддерживаемые Microsoft стартапы пытаются показать, как разные типы моделей способны обеспечить расширенные возможности в рассуждениях. Внутри OpenAI над Strawberry работает отдельная команда, и подробности разработки неизвестны даже другим сотрудникам.
Модели Strawberry позволят ИИ не просто генерировать ответы на запросы, но и заранее планировать «глубокие исследования».
Представитель OpenAI заявил журналистам: «Мы хотим, чтобы модели ИИ видели и понимали мир лучше, чем мы. Непрерывные исследования новых возможностей искусственного интеллекта — обычная практика в отрасли, и существует общее убеждение, что эти системы со временем улучшатся в рассуждениях».
Проект Strawberry ранее назывался Q*. Источники, которые видели его презентацию, рассказывали, что ИИ способен отвечать на сложные научные и математические запросы, которые не способны обрабатывать коммерчески доступные модели.
На этой неделе OpenAI продемонстрировала демо-версию исследовательского проекта, который, как утверждается, обладает новыми человеческими навыками мышления. Компания надеется, что эта инновация значительно улучшит способности её моделей ИИ к рассуждению. Источник отмечает, что Strawberry включает специальный способ обработки модели ИИ после её предварительного обучения на очень больших наборах данных.
Опрошенные журналистами исследователи ИИ в целом согласны с тем, что рассуждение в контексте ИИ предполагает формирование модели, которая позволяет ИИ планировать действия наперёд и надёжно решать сложные многоэтапные задачи.
Strawberry включает в себя специальный способ так называемого «постобучения» генеративных моделей искусственного интеллекта OpenAI или адаптации базовых. По словам одного из источников, они позволят оттачивать работу ИИ конкретными способами после того, как они уже «обучены» на массивах обобщённых данных. Strawberry имеет сходство с методом, разработанным в Стэнфорде в 2022 году, под названием «Разумный самоучка» или «STaR», сказал один из источников, знакомых с этим вопросом. STaR позволяет моделям ИИ «самозагружаться» до более высоких уровней интеллекта посредством итеративного создания собственных данных обучения. Профессор Стэнфорда Ноа Гудман заявил: «Я думаю, что это одновременно захватывающе и пугающе… если дела будут идти в этом направлении, нам, людям, придётся задуматься о некоторых серьёзных вещах».
В документе компании говорится, что Strawberry позволит выполнять задачи с большим горизонтом (LHT), которые требуют от модели планирования заранее и выполнения ряда действий в течение длительного периода времени.
OpenAI планирует, что модели будут использовать эти возможности для проведения исследований путем автономного просмотра веб-страниц с помощью «CUA» или агента, использующего компьютер. Компания также намерена протестировать возможности ИИ при выполнении функций инженеров по программному обеспечению и машинному обучению.
На днях во время внутреннего собрания OpenAI обсудила новую дорожную карту для разработки AGI (Общего искусственного интеллекта). Компания признала, что пока смогла достичь только первой ступени из пяти возможных.
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://habr.com/ru/news/828724/
#openai #strawberry #agi #ии #модели #аналитика #новости #ит #конфигит #configit #cit
По информации Reuters, OpenAI работает над новым подходом к своим моделям искусственного интеллекта под кодовым названием «Strawberry».
В рамках проекта поддерживаемые Microsoft стартапы пытаются показать, как разные типы моделей способны обеспечить расширенные возможности в рассуждениях. Внутри OpenAI над Strawberry работает отдельная команда, и подробности разработки неизвестны даже другим сотрудникам.
Модели Strawberry позволят ИИ не просто генерировать ответы на запросы, но и заранее планировать «глубокие исследования».
Представитель OpenAI заявил журналистам: «Мы хотим, чтобы модели ИИ видели и понимали мир лучше, чем мы. Непрерывные исследования новых возможностей искусственного интеллекта — обычная практика в отрасли, и существует общее убеждение, что эти системы со временем улучшатся в рассуждениях».
Проект Strawberry ранее назывался Q*. Источники, которые видели его презентацию, рассказывали, что ИИ способен отвечать на сложные научные и математические запросы, которые не способны обрабатывать коммерчески доступные модели.
На этой неделе OpenAI продемонстрировала демо-версию исследовательского проекта, который, как утверждается, обладает новыми человеческими навыками мышления. Компания надеется, что эта инновация значительно улучшит способности её моделей ИИ к рассуждению. Источник отмечает, что Strawberry включает специальный способ обработки модели ИИ после её предварительного обучения на очень больших наборах данных.
Опрошенные журналистами исследователи ИИ в целом согласны с тем, что рассуждение в контексте ИИ предполагает формирование модели, которая позволяет ИИ планировать действия наперёд и надёжно решать сложные многоэтапные задачи.
Strawberry включает в себя специальный способ так называемого «постобучения» генеративных моделей искусственного интеллекта OpenAI или адаптации базовых. По словам одного из источников, они позволят оттачивать работу ИИ конкретными способами после того, как они уже «обучены» на массивах обобщённых данных. Strawberry имеет сходство с методом, разработанным в Стэнфорде в 2022 году, под названием «Разумный самоучка» или «STaR», сказал один из источников, знакомых с этим вопросом. STaR позволяет моделям ИИ «самозагружаться» до более высоких уровней интеллекта посредством итеративного создания собственных данных обучения. Профессор Стэнфорда Ноа Гудман заявил: «Я думаю, что это одновременно захватывающе и пугающе… если дела будут идти в этом направлении, нам, людям, придётся задуматься о некоторых серьёзных вещах».
В документе компании говорится, что Strawberry позволит выполнять задачи с большим горизонтом (LHT), которые требуют от модели планирования заранее и выполнения ряда действий в течение длительного периода времени.
OpenAI планирует, что модели будут использовать эти возможности для проведения исследований путем автономного просмотра веб-страниц с помощью «CUA» или агента, использующего компьютер. Компания также намерена протестировать возможности ИИ при выполнении функций инженеров по программному обеспечению и машинному обучению.
На днях во время внутреннего собрания OpenAI обсудила новую дорожную карту для разработки AGI (Общего искусственного интеллекта). Компания признала, что пока смогла достичь только первой ступени из пяти возможных.
7 (495) 749-28-49
www.configit.ru
https://habr.com/ru/news/828724/
#openai #strawberry #agi #ии #модели #аналитика #новости #ит #конфигит #configit #cit
Хабр
OpenAI работает над продвинутой технологией ИИ под названием Strawberry
По информации Reuters, OpenAI работает над новым подходом к своим моделям искусственного интеллекта под кодовым названием «Strawberry». В рамках проекта поддерживаемые Microsoft стартапы пытаются...