Forwarded from Эксплойт
Нейросеть Generative Fill нашла свое предназначение.
Только посмотрите, как ИИ бережно восстанавливает семейные архивы этих милых людей.
@exploitex
Только посмотрите, как ИИ бережно восстанавливает семейные архивы этих милых людей.
@exploitex
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот это новость от AMD! Как долго я этого ждал.
AMD наконец вступила в Deep Learning игру и показывает серьезную заявку пошатнуть монополию NVIDIA на рынке AI чипов.
Сегодня они представили новую видеокарту для обучения и инференса нейронных сетей — AMD MI300X.
Эта крошка вполне может тягаться с Nvidia H100.
Вот её характеристики:
— 192 Gb VRAM на одном чипе, (против 80Gb у H100, NVL версия не в счёт)
— 5.2Tb пропускная способность памяти (против 3.35 y H100)
— Бенчмарков по скорости пока нет, но одна Mi300X легко тянет 40B языковую модель Falcon в риалтайме (см на видео). Это первая видеокарта, которая вмещает модель такого размера полность в своей памяти.
Ещё (это очень важно) AMD договорились с Pytorch Foundation о том, что их софтовый стэк ROCm и все обновления будет поддерживаться и сразу запиливаться в Pytorch 2.0. То есть теперь гонять сети на картах AMD станет также легко как и на гпу от Nvidia! Это чудесные новости!
@ai_newz
AMD наконец вступила в Deep Learning игру и показывает серьезную заявку пошатнуть монополию NVIDIA на рынке AI чипов.
Сегодня они представили новую видеокарту для обучения и инференса нейронных сетей — AMD MI300X.
Эта крошка вполне может тягаться с Nvidia H100.
Вот её характеристики:
— 192 Gb VRAM на одном чипе, (против 80Gb у H100, NVL версия не в счёт)
— 5.2Tb пропускная способность памяти (против 3.35 y H100)
— Бенчмарков по скорости пока нет, но одна Mi300X легко тянет 40B языковую модель Falcon в риалтайме (см на видео). Это первая видеокарта, которая вмещает модель такого размера полность в своей памяти.
Ещё (это очень важно) AMD договорились с Pytorch Foundation о том, что их софтовый стэк ROCm и все обновления будет поддерживаться и сразу запиливаться в Pytorch 2.0. То есть теперь гонять сети на картах AMD станет также легко как и на гпу от Nvidia! Это чудесные новости!
@ai_newz
Forwarded from Дизраптор
Про китайский ИИ
ChatGPT об OpenAI уже стал навыком, которые работодатели указывают в требовании к вакансии. Bard от Google успел неплохо разогнаться. Даже Сбер с Яндексом выкатили свои ИИшки.
А китайцы все молчат. Нет, конечно, периодически появляются некоторые новости. То сам Кай-Фу Ли возглавит китайский ИИ-проект, то каждый из технологических гигантов обещает вложить миллиарды в свой искусственный интеллект. Теперь вот пишут, что Baidu a.k.a. "китайский Гугл" создаст венчурный фонд для китайских ИИ-стартапов. Да и вообще, вроде бы в Китае разных LLM уже под сотню.
Короче говоря, нет сомнений, что совсем скоро Китай будет в лидерах по ИИ. Рано или поздно китайцы получат ИИшки в открытый доступ(разумеется, те, чей социальный рейтинг не ниже 10) .
Вероятно, китайские модели будут очень сильно отличаться от западных собратьев. Дело в том, что разработать большую языковую модель не так уж и сложно. Другое дело - эффективно ее обучить на больших данных. И вот тут у западных и китайских ИИ может случиться серьезное расхождение в подходах.
Во-первых, пока западные модели обучаются практически на всем мире, китайские будут кормиться только внутри "Великого файервола". Это может иметь очень значимые последствия. Помимо того, что социальные и потребительские привычки китайцев ооочень сильно отличаются от остального мира, китайские данные могут иметь принципиально другой уровень глубины.
В Китае львиная доля цифровой активности происходит внутри цифровых экосистем и суперсервисов - в первую очередь, WeChat, но есть и другие. В них как генерится контент, так и делаются транзакции. Следовательно, ИИ может кормиться не только текстами и кодом, но и реальными данными о платежах, перемещениях, заказах и много чем еще. OpenAI или Google о таком могут только мечтать, даже при наличии плагинов.
Поэтому, с одной стороны, китайский ИИ может быть очень сильно деформирован под китайский рынок. Но с другой - быть глубже и многослойнее, чем западные аналоги. Примерно как китайская культура, философия и все остальное.
В общем, уверен, что китайцы смогут сделать свой крутой ИИ. Однако, как и многие другие цифровые продукты из Поднебесной, китайский ИИ может оказаться малополезен за пределами страны (даже если китайцы заходят его "экспортировать", что тоже далеко не факт).
Disruptors
ChatGPT об OpenAI уже стал навыком, которые работодатели указывают в требовании к вакансии. Bard от Google успел неплохо разогнаться. Даже Сбер с Яндексом выкатили свои ИИшки.
А китайцы все молчат. Нет, конечно, периодически появляются некоторые новости. То сам Кай-Фу Ли возглавит китайский ИИ-проект, то каждый из технологических гигантов обещает вложить миллиарды в свой искусственный интеллект. Теперь вот пишут, что Baidu a.k.a. "китайский Гугл" создаст венчурный фонд для китайских ИИ-стартапов. Да и вообще, вроде бы в Китае разных LLM уже под сотню.
Короче говоря, нет сомнений, что совсем скоро Китай будет в лидерах по ИИ. Рано или поздно китайцы получат ИИшки в открытый доступ
Вероятно, китайские модели будут очень сильно отличаться от западных собратьев. Дело в том, что разработать большую языковую модель не так уж и сложно. Другое дело - эффективно ее обучить на больших данных. И вот тут у западных и китайских ИИ может случиться серьезное расхождение в подходах.
Во-первых, пока западные модели обучаются практически на всем мире, китайские будут кормиться только внутри "Великого файервола". Это может иметь очень значимые последствия. Помимо того, что социальные и потребительские привычки китайцев ооочень сильно отличаются от остального мира, китайские данные могут иметь принципиально другой уровень глубины.
В Китае львиная доля цифровой активности происходит внутри цифровых экосистем и суперсервисов - в первую очередь, WeChat, но есть и другие. В них как генерится контент, так и делаются транзакции. Следовательно, ИИ может кормиться не только текстами и кодом, но и реальными данными о платежах, перемещениях, заказах и много чем еще. OpenAI или Google о таком могут только мечтать, даже при наличии плагинов.
Поэтому, с одной стороны, китайский ИИ может быть очень сильно деформирован под китайский рынок. Но с другой - быть глубже и многослойнее, чем западные аналоги. Примерно как китайская культура, философия и все остальное.
В общем, уверен, что китайцы смогут сделать свой крутой ИИ. Однако, как и многие другие цифровые продукты из Поднебесной, китайский ИИ может оказаться малополезен за пределами страны (даже если китайцы заходят его "экспортировать", что тоже далеко не факт).
Disruptors
Forwarded from Журнал «Код»
Принесли запись эфира «Нейросети: как работает YandexGPT» от Практикума.
Про что говорили:
• как работает и обучается YandexGPT;
• как правильно ставить запрос, чтобы нейросеть тебя поняла;
• какие специалисты работают в команде;
• в каких областях можно применить YandexGPT, чтобы облегчить себе жизнь.
Обсуждали всё с руководителем группы YaLM Alignment Николаем Зиновым.
Если не хотите пропускать интересные эфиры, вам сюда.
Про что говорили:
• как работает и обучается YandexGPT;
• как правильно ставить запрос, чтобы нейросеть тебя поняла;
• какие специалисты работают в команде;
• в каких областях можно применить YandexGPT, чтобы облегчить себе жизнь.
Обсуждали всё с руководителем группы YaLM Alignment Николаем Зиновым.
Если не хотите пропускать интересные эфиры, вам сюда.
Telegram
Яндекс Практикум
Друзья, делимся записью эфира «Нейросети: как работает YandexGPT».
Мы знаем, что может сделать нейросеть, но как она устроена «под капотом»?
Чтобы разобраться с этим вопросом, мы позвали в гости Николая Зинова — руководителя группы YaLM Alignment, — человека…
Мы знаем, что может сделать нейросеть, но как она устроена «под капотом»?
Чтобы разобраться с этим вопросом, мы позвали в гости Николая Зинова — руководителя группы YaLM Alignment, — человека…
Forwarded from Cyber Detective
https://clipdrop.co/uncrop
If you need an image of a certain width or height, and the original image doesn't fit in any way, you can use this #AI tool to draw the edges on it.
If you need an image of a certain width or height, and the original image doesn't fit in any way, you can use this #AI tool to draw the edges on it.
👍1
Forwarded from Гикабу
Чехов сказал: «Краткость — сестра таланта», поэтому держите подборку из 82-х полезных нейросетей, которые можно попробовать и чуточку ощутить будущее, которое уже наступило. Постарался разделить по категориям, чтобы вам было удобнее ориентироваться.
Подборка от alllhimic по ссылке 👉 pikabu.ru/link/Y9byMvTPu4
Подборка от alllhimic по ссылке 👉 pikabu.ru/link/Y9byMvTPu4
👍2
Forwarded from Гикабу
ИИ исправит размытость, уберет шумы и немного оживит цвета на фото.
Длиннопост: pikabu.ru/link/kdVjZsTc8s
Длиннопост: pikabu.ru/link/kdVjZsTc8s
👍1
Forwarded from "Cyber detective" & "Irina Daily Tech Tips" твиты на русском
Если вы хотите попробовать Llama-2 (новый чат-бот от Meta обученный на 70 миллиардах разных параметров), то можете сделать это здесь:
https://huggingface.co/spaces/ysharma/Explore_llamav2_with_TGI
https://huggingface.co/spaces/ysharma/Explore_llamav2_with_TGI
Forwarded from Эксплойт
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В интернете новый генератор приколов: у сервиса Artbreeder появилась функция Mixer.
С ее помощью можно быстро миксовать несколько картинок между собой или менять их по текстовому описанию.
Кстати, со стилизацией фото тоже прекрасно справляется.
@exploitex
С ее помощью можно быстро миксовать несколько картинок между собой или менять их по текстовому описанию.
Кстати, со стилизацией фото тоже прекрасно справляется.
@exploitex
👍1
Forwarded from эйай ньюз
Еще немного про LLaMa-2
LLaMa-2 - это самая мощная языковая модель, которая есть в открытом доступе на сегодняшний день. Это дает огромны толчок дальнейшему развитию LLM и их использованию в разных продуктах. Открытй релиз LLaMA-1 породил просто тучу крутых проектов породил, я в предвкушении того, что в ближайшее время сделают на базе LLaMa-2, коротая еще позволяет и свободное коммерческое использование.
В интервью BBC, один из топов Meta, Nick Clegg, сказал, выпуск LLM в open-source делает их «более безопасными», так как привлекает тщательные исследования и анализ извне.
Вот еще несколько интересных мыслей от Ника:
- LLaMa-2 более безопасна, чем любая друга open-source модель на сегодняшний день (и это подтверждается бенчмарками в статье).
- По поводу экзистенциальной угрозы: «Я считаю, что шумиха несколько опережает технологии. Я думаю, что многие экзистенциальные угрозы относятся к моделям, которые в настоящее время не существуют, к так называемым сверхинтеллектуальным, сверхмощным моделям ИИ — вариант, в котором ИИ самостоятельно развивает автономию и свободу действий, где он может думать сам и воспроизводить себя.»
«Модели, исходный код которых мы открываем, далеки от этого. На самом деле, во многом они довольно глупы».
- Ник убежден, что AI должен регулироваться, и добавил, что это «не означает, что все AI модели должны быть открытыми».
За последние 10 лет Мета зарелизила в открытый доступ более 1000 моделей, библиотек и датасетов. Чего стоит только React, PyTorch и, например, недавняя модель Segment Anything. Мне кажется, некоторые другие компании незаслуженно зовутся "Open".
@ai_newz
LLaMa-2 - это самая мощная языковая модель, которая есть в открытом доступе на сегодняшний день. Это дает огромны толчок дальнейшему развитию LLM и их использованию в разных продуктах. Открытй релиз LLaMA-1 породил просто тучу крутых проектов породил, я в предвкушении того, что в ближайшее время сделают на базе LLaMa-2, коротая еще позволяет и свободное коммерческое использование.
В интервью BBC, один из топов Meta, Nick Clegg, сказал, выпуск LLM в open-source делает их «более безопасными», так как привлекает тщательные исследования и анализ извне.
Вот еще несколько интересных мыслей от Ника:
- LLaMa-2 более безопасна, чем любая друга open-source модель на сегодняшний день (и это подтверждается бенчмарками в статье).
- По поводу экзистенциальной угрозы: «Я считаю, что шумиха несколько опережает технологии. Я думаю, что многие экзистенциальные угрозы относятся к моделям, которые в настоящее время не существуют, к так называемым сверхинтеллектуальным, сверхмощным моделям ИИ — вариант, в котором ИИ самостоятельно развивает автономию и свободу действий, где он может думать сам и воспроизводить себя.»
«Модели, исходный код которых мы открываем, далеки от этого. На самом деле, во многом они довольно глупы».
- Ник убежден, что AI должен регулироваться, и добавил, что это «не означает, что все AI модели должны быть открытыми».
За последние 10 лет Мета зарелизила в открытый доступ более 1000 моделей, библиотек и датасетов. Чего стоит только React, PyTorch и, например, недавняя модель Segment Anything. Мне кажется, некоторые другие компании незаслуженно зовутся "Open".
@ai_newz
Telegram
эйай ньюз
🔥Meta зарелизила набор моделей LLaMa-2-Chat разного размера!
Это огромное событие в мире опенсоурса и науки. Коллеги из LLM отдела GenAI выпустили бомбу! LLaMa-2 на 70B параметров сравнима по качетству с GPT-3.5 и даже лучше ее на некоторых бенчмарках.
…
Это огромное событие в мире опенсоурса и науки. Коллеги из LLM отдела GenAI выпустили бомбу! LLaMa-2 на 70B параметров сравнима по качетству с GPT-3.5 и даже лучше ее на некоторых бенчмарках.
…
👍2
Forwarded from Russian OSINT
https://gpte.ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Эксплойт | Live
Энтузиасты сделали сет из 27 лучших AI. Сборник предлагает нейронки для кодинга, оценки продуктивности, создания сайтов, генерации контента, дизайна, видеороликов, презентаций и много чего другого.
👍2
Forwarded from Библиотека разведчика | Osint | Книги | Курсы
Ds Pro.7z
94.6 MB
Ds Pro. Курс по изучению Data Science и его инструментов (2023)
В курсе рассматриваются следующие темы:
📍Навыки программирования не обязательны, поскольку в курсе есть всё необходимое
📍Кус для всех кто заинтересованные в изучении инструментария науки о данных (Data Science)
📍Изучение базового Python
📍Работа с таблицами данных
📍Неглубокое и глубокое машинное обучение
📍Сбор данных
📍Работа с регулярными выражениями, синтаксический анализатор HTML/XML текста Beautiful Soup
📍Выбор и сортировка данных таблиц; различные методы анализа
📍Изучение базового Python
📍Сбор данных средствами Python (модули re (работа с регулярными выражениями), bs4 (синтаксический анализатор HTML/XML текста Beautiful Soup))
📍Работа с таблицами средствами Python (модуль pandas)
📍Неглубокое машинное обучение средствами Python (модуль sklearn)
📍Глубокое машинное обучение средствами Python (подмодуль keras модуля tensorflow)
#cours
Библиотека разведчика
В курсе рассматриваются следующие темы:
📍Навыки программирования не обязательны, поскольку в курсе есть всё необходимое
📍Кус для всех кто заинтересованные в изучении инструментария науки о данных (Data Science)
📍Изучение базового Python
📍Работа с таблицами данных
📍Неглубокое и глубокое машинное обучение
📍Сбор данных
📍Работа с регулярными выражениями, синтаксический анализатор HTML/XML текста Beautiful Soup
📍Выбор и сортировка данных таблиц; различные методы анализа
📍Изучение базового Python
📍Сбор данных средствами Python (модули re (работа с регулярными выражениями), bs4 (синтаксический анализатор HTML/XML текста Beautiful Soup))
📍Работа с таблицами средствами Python (модуль pandas)
📍Неглубокое машинное обучение средствами Python (модуль sklearn)
📍Глубокое машинное обучение средствами Python (подмодуль keras модуля tensorflow)
#cours
Библиотека разведчика
Forwarded from Гикабу
Топ 26 самых посещаемых ИИ-инструментов в 2023 году
Шпаргалка по нейросетям от neurohubone, подробнее о каждой 👉 pikabu.ru/link/ovxLuvBXXP
Шпаргалка по нейросетям от neurohubone, подробнее о каждой 👉 pikabu.ru/link/ovxLuvBXXP
Forwarded from Интернет-Розыск
Humata – программа, позволяющая извлекать суть из объемных текстов. С помощью продвинутых нейронных сетей Humata упрощает сложные документы до кратких саммари, позволяя вам уловить основную мысль за короткое время.
▫️https://www.humata.ai/
😎👍 Подписывайтесь на нас в VK и Telegram...
▫️https://www.humata.ai/
😎👍 Подписывайтесь на нас в VK и Telegram...
Нейросеть на основе MTCNN и InceptionResnet для проверки подлинности изображения лица https://habr.com/p/767384/
Habr
Нейросеть на основе MTCNN и InceptionResnet для проверки подлинности изображения лица
Студентки Университета МИСИС создали кастомную нейросеть для определения наличия лиц на фотографиях и вычисления подлинных. Загружать изображения для проверки можно через специально разработанное...