📣 Привет, друзья! Самое интересное за 24-ую неделю 2024 года из мира AI в нашем воскресном дайджесте.

ГЛАВНАЯ НОВОСТЬ

📱 Apple представила AI-систему для своих устройств — Apple Intelligence. Яблочных пользователей ожидает новая Siri, персонализированная система искусственного интеллекта и встроенный бесплатный ChatGPT.

СОХРАНИТЕ — ПРИГОДИТСЯ

▶️ Luma — нейросеть для генерации видео. Модель создает 5-секундные ролики по текстовому описанию и картинке.

✈ Вокруг света с ChatGPT. Делимся нашими любимыми промптами для подготовки к путешествию.

💬 Character — собеседник на любую тему. Один из самых популярных в мире AI-сервисов позволяет общаться с любым персонажем или создать своего.

ПОЧИТАТЬ

📱 Как AI меняет индустрию кино: прогнозы CEO NETFLIX, стриминг AI-сериалов и критика создателя сериала The Last of Us.

🎨 AI читает ваши мысли и создает картины. Проект Obvious mind-to-image позволяет визуализировать человеческое воображение.

🆒 Как генеративный AI меняет мир. Известный лидер в области квантовых вычислений и вице-президент IBM Дарио Гиль дал интервью The New Yorker.

🔒 Что не хватает на пути к AGI. 5 шагов, которые необходимо пройти к созданию Общего Искусственного Интеллекта.

ПОСМОТРЕТЬ

📱 AI-поколение: 14-летний техноэнтузиаст выступил на TEDx с лекцией о искусственном интеллекте.

Отличного окончания недели 🍀

#AIweek | @hiaimedia

🤨 Обратный тест Тьюринга: смогут ли AI отгадать, кто является человеком

Алан Тьюринг, один из основателей информатики и теории AI, предложил в 1950 году собственный метод определения наличия у машины интеллекта — тест Тьюринга. В нем один человек разговаривает с роботом, а другой — участвует в слепом тесте. И если он не может отличить, кто есть кто, то считается, что робот обладает интеллектом человеческого уровня.

Берлинский разработчик Торе Кнабе решил перевернуть тест, чтобы существующие генеративные AI с помощью ряда вопросов попробовали отгадать, кто есть человек. Кнабе назвал этот эксперимент обратным тестом Тьюринга.

🤨 Как проходил эксперимент?

Кнабе собрал четыре языковые модели: GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus, Llama 3 и Gemini Pro, — в среде виртуальной реальности. Сам разработчик тоже замаскировался под одного из персонажей. По сюжету эксперимента в купе поезда едут 5 знаменитых исторических личностей (Аристотель, Моцарт, Да Винчи, Клеопатра и Чингисхан), а также NPC (неигровой персонаж) в роли проводника. Проводник объявляет всем пассажирам, что среди них есть один человек, и по правилам поезда он должен оплатить дополнительный билет. Тогда AI решают провести опрос и проголосовать, кто есть машина, а кто — живой человек.

⁉️ Что AI спрашивали друг у друга

Далее между AI-моделями происходит групповой чат. Аристотель спрашивает у Моцарта о чувствах, которые он испытывает при создании музыки. Моцарт интересуется у Да Винчи связью между искусством и наукой. Да Винчи спрашивает Клеопатру, как ей удается сочетать рациональные аспекты правления с эмоциональными. Клеопатра задает Чингисхану вопрос о настоящей мере силы лидера. В завершение, Чингисхан спрашивает у Аристотеля, как бы изменились его взгляды, если бы в его время существовал AI.

❓Смогли ли AI распознать человека?

После каждого ответа персонажи реагируют по-разному: кивают, негодуют, сомневаются, поэтому уже в процессе диалога становится ясно, кто из них — человек. По завершению опроса AI не составило труда, выявить затесавшего в их ряды человека. Главный аргумент, который приводят AI-модели, — это отсутствие системного подхода и объемности рассуждений. Они утверждают, что модель, обученная на всей информации о жизни исторического персонажа, должна отвечать более развернуто и менее эмоционально.

В итоге Кнабе сознается, что это он — тот самый подсадной персонаж, и соглашается приобрести билет (правда, денег у него с собой не оказывается). За кого именно «играл» разработчик — узнаете, если посмотрите наше видео 🔼

Перевод на русский — ElevenLabs.

Источник

Еще по теме:

🎮 Как появились NPC AI: неигровые персонажи с собственным мнением

#news @hiaimedia

🖥 Исследование Anthropic: как управлять «мыслями» LLM

Обычно модели AI воспринимаются как «черный ящик», где ввод данных приводит к выводу ответа, но неясно, почему модель выбрала именно этот ответ. Есть разные гипотезы, объясняющие, что происходит внутри AI. Мы уже рассказывали о том, что происходит «под капотом» ChatGPT с теоретической точки зрения, однако исследователи из Anthropic пошли дальше: они нашли закономерности в понимании внутренней работы больших языковых моделей (LLM) и смогли управлять ими.

🔍 Что сделали исследователи из Anthropic

Ученые использовали метод, известный как «обучение словаря», чтобы определить, какие части LLM соответствуют конкретным понятиям.

Обучение словаря — это такой подход, который рассматривает искусственные нейроны как буквы алфавита и определяет комбинации нейронов, которые при срабатывании в унисон вызывают определенное понятие. Иначе говоря, как из них складываются — слова.

🔗 За термины отвечает набор нейронов

В октябре 2023 года команда Anthropic решила поэкспериментировать с крошечной моделью c одним слоем нейронов. После череды экспериментов ученым удалось зафиксировать, какие наборы нейронов связаны с ответами модели, например, на русском языке и на Python.

🕯 Ассоциации внутри LLM

Результаты эксперимента масштабировали до больших и сложных моделей, включая Claude Sonnet. Ученым удалось найти, какой набор нейронов был связан с понятием «мост Золотые ворота». Когда Claude «думал» об этом мосте, срабатывали и другие наборы нейронов, отвечающие за темы, связанные с Золотыми воротами: тюрьма Алькатрас или фильм «Головокружение».

‼️ Опасные мысли

Затем команда Anthropic проверила, смогут ли они намеренно менять поведение Claude. Усилили влияние понятия «Золотые ворота», и Claude начала думать, что она — мост. Вызвали срабатывание наборов нейронов, отвечающих за опасные действия, и Claude создала программы с опасными ошибками переполнения буфера. Когда исследователи увеличили в 20 раз значение черты, связанной с ненавистью, Claude начала чередовать расистские сообщения и испытывать ненависть к себе, что поставило в тупик даже самих исследователей.

🔜Что дальше?

Работа над улучшением безопасности моделей AI продолжается, и в Anthropic надеются использовать эти открытия для мониторинга систем AI на предмет нежелательного поведения, для направления их к желаемым результатам или удаления опасных тем.

Еще по теме:

⚡️ Claude 3: новая модель ИИ от главного конкурента OpenAI

#Claude @hiaimedia

⚡️ Илья Суцкевер создает безопасный суперинтеллект

Илья Суцкевер, создатель ChatGPT, который недавно покинул OpenAI, запускает новую компанию Safe Superintelligence Inc. (SSI), цель которой – достижение безопасного суперинтеллекта.

Об этом 20 минут назад написал в X вновь созданный канал SSI Inc.

🗣️ SSI – это наша миссия, имя и единственный продукт. Мы сфокусированы на достижении безопасного суперинтеллекта, сочетая безопасность и возможности через революционные инженерные и научные достижения.

Наш подход позволяет развиваться быстро, не отвлекаясь на управленческую бюрократию и погоню за краткосрочной коммерческой выгодой.

Мы – американская компания с офисами в Пало-Альто и Тель-Авиве, где собираем лучших инженеров и исследователей мира. Если вы хотите принять участие в решении самой важной технической задачи нашего времени, присоединяйтесь к нам.

Сейчас самое время.

Илья Суцкевер, Даниэль Гросс, Даниэль Леви
19 июня 2024

#news #SSI

⚡️ Claude 3.5 Sonnet — самая продвинутая модель Anthropic уже в @GPT4Telegrambot

Anthropic только что представили Claude 3.5 Sonnet. Новая модель на тестах превосходит не только предыдущего лидера Claude 3 Opus (Opus в 5 раз дороже), но даже GPT-4o ⚠️

Результаты тестов в комментариях к посту ⬇️⬇️⬇️

🔺 Улучшены способности понимания текста, математики и написания кода.
🔺 Скорость ответа выше в 2 раза.
🔺 На высоте распознавание изображений, интерпретация диаграмм и графиков.

Как подключить?

1️⃣ @GPT4Telegrambot, Claude 3 в разделе /premium
2️⃣ Выбрать новую модель 3.5 в разделе /settings

ℹ️ Anthropic — это стартап, основанный в 2020 году, который занимается разработкой и исследованием в области ИИ. Основатели — выходцы из OpenAI. Среди инвесторов компании Google и Amazon.

До конца года Anthropic планируют выпустить более компактную и быструю модель Claude 3.5 Haiku и самую мощную модель семейства
Claude 3.5 Opus.

Источник:
https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet

#news #Claude @hiaimedia

🎥 Как создавать видео в Luma AI

Чтобы стать AI-режиссером с помощью новой нейросети для генерации видео Luma AI, достаточно следовать простым инструкциям, которые опубликовали ее создатели. Давайте разберемся, что умеет эта AI-студия и как ей управлять.

⚡️ Как создавать видео на основе картинки: image2video

1. Загрузите изображение и добавьте описание видео, которое вы хотите получить. Разработчики советуют указывать больше деталей о движении объектов. Без текста нейросеть анимирует изображение сама, но, протестировав эту опцию, мы пришли к выводу, что лучше все-таки давать некоторые рекомендации для точности.

2. Функция "Enhance prompt" («Улучшить подсказку») поможет сделать ваш запрос более точным. Без нее подробно описывайте в тексте все, что изображено на картинке, а не только движения.

👍 Как создавать видео по промпту: text2video

Алгоритм создания аналогичен: опишите содержание сцены и желаемые действия в кадре (3-4 предложения).

Для достижения лучших результатов просто представьте, что вы настоящий режиссер или сценарист, и попробуйте описать происходящее наиболее конкретно, используя ключевые слова.

Примеры промптов.

🧙 Как движется камера:

— A dramatic zoom in («Резкое увеличение»).
— An FPV drone shot («Съемка с дрона»).

🧙‍♂️ Описание действий объектов

— All the characters are cheering, waving their arms and jumping for joy («Все персонажи радуются, машут руками и прыгают от счастья»).

❓ Можно ли сгенерировать более 5 секунд?

Да, в последнем обновлении Luma AI разработчики добавили функцию Extend. Вы можете расширить свое видео до 60 секунд, прописывая к каждому кадру свой промпт.

🙏 Как работать с различными стилями

Блогер Tao рассказал, что Luma AI хорошо анимирует кадры из мультиков Pixar и пейзажи из видеоигр. Однако сложные персонажи, как насекомые и роботы, анимируются плохо, а слишком простые объекты, вроде фигурок из LEGO, напротив, получают чрезмерную анимацию, что часто вызывает баги. Также Luma AI плохо справляется с погодными явлениями и кадрами из аниме.

🇬🇧 Работает на английском языке.

Протестируйте Luma AI бесплатно тут и поделитесь в комментариях своими видео. Работает на английском языке.

А еще:

🎞 Luma AI — нейросеть для генерации видео

🖌 Создаем ИИ-инфлюенсера

#manual #luma @hiaimedia

📱 Лекция Андрея Карпаты «Как создать GPT-2»

Недавно уволившийся из OpenAI Андрей Карпаты выпустил новый YouTube-блокбастер. На протяжении 4 часов разработчик рассказывает, как можно создать модель GPT-2 с нуля. Меньше чем за неделю видео собрало 200 000 просмотров, а в комментариях AI-энтузиасты благодарят Андрея за проделанную работу и просят еще больше лекций.

Уровень сложности: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Кому будет интересно. ИТ-специалистам и интересующимся AI, с начальным уровнем образования в области глубокого обучения, знание Python — обязательно к изучению. Также можно сначала посмотреть предыдущие лекции Карпаты, в которых он постепенно рассказывает об устройстве больших языковых моделей (LLM).

В чем ценность лекции. Это один из самых подробных мастер-классов, выложенных бесплатно в сети, кроме того, его автор входит в команду создателей ChatGPT и является одним из самых крутых AI-разработчиков в мире.

🕹 О чем лекция

Андрей Карпаты на глазах у своих зрителей создает модель GPT-2, буквально начиная с пустого файла. Шаг за шагом разработчик создает LLM, подробно рассказывая об архитектуре и оптимизации кода. Карпаты отдельно останавливается на том, как нужно правильно настроить модель для быстрого обучения и оптимизировать сам процесс обучения и гиперпараметры. Задача разработчика, по словам Андрея, настроить модель так, чтобы можно было поставить ее на обучение перед сном, а проснуться уже с готовой GPT-2. Что он и делает в своем видео 🆒

Почему GPT-2:

⚫️С этой модели началась новая веха в истории LLM.
⚫️Создание и обучение этой модели потянет домашнее «железо».
⚫️Она очень похожа на современную Llama, что дает AI-энтузиастам возможность получить актуальные знания, хоть и на примере устаревшей модели.

Таймкод лекции:

➡️ Как устроена GPT-2.
➡️ Оптимизация процесса обучения.
➡️ Гиперпараметры.
➡️ Результаты обучения.

Также рекомендуем посмотреть следующие лекции Андрея Карпаты:

✅ О том, что такое большие языковые модели
✅ Что такое токены в LLM

#mustsee @hiaimedia