🎧 #dub

🎧 #dub

Смешно видеть видео на Ютубе с названиями в стиле "100 уровней математики", где на обложке уровень 1 иллюстрируется равенством 2+2=4, а уровень 100 — тройным интегралом или тождеством в стиле Ax=λx. Sweet summer children 😌... Эти все примеры проходят на 2-3 курсе бакалавриата на любом матфаке. А то, что на самом деле является уровнем 100 в математике, на Ютубе можно найти только в виде часовых роликов на безымянных каналах 10 подписчиками с названиями в духе "ACME Mathematical Conference–2024. A. Grigoryan: On some abstract crap only me and my cat knows lmao" с 50 просмотрами и одним комментарием на хинди

простые понятные вещи

Режим: Перенос стиля (с картинки)
Модель: Kandinsky 2.2

good perfect smooth motion sharp clear vivid colors wide gamut hd video

Mode: Style Transfer (from image)
Model version: Kandinsky 2.2

Откуда AI хайп и почему именно сейчас?
И немного баек от меня.

Я начал заниматься Deep Learning в 2015 году, когда переехал в Германию. Даже тогда, когда уже прошло 3 года после появления культовой архитектуры AlexNet, еще не все из научного мира купили идею нейронных сетей. В нашей научной группе CompVis (где зародился Stable Diffusion) проф был из тех, кто еще не полностью поверил в силу Deep Learning, и и поэтому первые 3-4 месяца я большую часть своего времени провел за работой с SVM (Support Vector Machine)

Но, с первых дней я понемногу начал поглядывать и на нейросети вместе со своими постдоком. TensorFlow тогда еще не было, а правил бал Caffe из Berkeley AI Research – ужасно неудобный фреймворк, где сеть нужно было определять в protobuf файле из набора заготовленных слоев. Ни о каком autograd и речи не шло. В 2016 на NeurIPS вышла моя статья CliqueCNN про self-supervised learning, и она была первой статьей по нейросетям из нашей научной группы.

В общем, я к тому, что Deep Learning с нами уже довольно давно (ну, или не так давно, смотря как посмотреть), и трансформеры, то на чем строятся все современные языковые модели, изобрели в далеком 2017 году, но дикий хайп пошел только в 2023. Я за хайпом никогда не шел, и когда начинал PhD, о нейросетях не кричала каждая собака в твиттере. В 2019 году мне показалось: “Ну, вот сейчас пик популярности AI и Deep Learning, смотри как StyleGAN завирусился”. Но это был мой пузырь, и высокая популярность нейросеток тогда была только внутри научного мира. Появилась куча AI программ и толпы студентов пошли изучать такие sexу предметы, как Machine Learning и Data Science. Это было только начало.

Ну а теперь, в 2023, я вообще в шоке от того, что происходит. Все как будто с цепи сорвались с этим ChatGPT и китайскими клонами. Мне за последние две недели 4 раза предлагали дать интервью в разные онлайн издания по поводу AI. Забавно наблюдать FOMO не только у людей, но и у крупных технологических компаний, которые готовы рисковать репутацией, лишь бы запрыгнуть в хайп-трейн. Самое смешное, так это то из-за чего этот хайп формируется. По сути технология за ChatGPT не является прорывной, никакой AGI изобретен не был. Все что произошло — так это, OpenAI смогли красиво обернуть свою модель (за это им стоит отдать должное) и дать потрогать ее массе обывателей, далеким от технологий. Вот тут люди, которые не понимают как это все работает, очнулись и иcпытали катарсис. Про AI стали говорить из каждого утюга, гуру учат зарабатывать с помощью ChatGPT, а VC закричали “возьмите наши бабки”. Ведь, то что ты не понимаешь тебе кажется магией, и для многих ChatGPT действительно выглядит как что-то из будущего. Да, инструмент оказался полезный, и уже может автоматизировать некоторую рутинную работу с текстом и кодом. Но магического там мало – линейная алгебра, бро. И до того как чат-боты перестанут нести пургу с уверенным лицом и действительно поймут, как устроен наш мир, пройдет еще несколько лет (предсказание сугубо оптимистическое и неконкретное).

Так что, друзья, давайте лучше будем разбираться в технологиях, а не бежать за хайпом. Для этого мы тут и собрались.

#карьера #мойпуть

@ai_newz