Вышел новый инструмент для вайб-кодеров — Kiro. Это полноценная среда разработки со встроенным ИИ-агентом.

Бот может подготовить полный план создания сайта, приложения или целой игры. Он подбирает нужные технологии, пишет документацию и придумывает тесты.

Забираем здесь. На время бета-тестирования сервис полностью бесплатный.

Нашумевший ИИ-фотошоп Flux Kontext теперь можно запустить в чайнике — энтузиасты сделали расширение для облегчённого интерфейса Forge.

Всё, что нужно — установить Forge с GitHub, в поле Extension вставить эту ссылку:

https://github.com/DenOfEquity/forge2_flux_kontext

Подгрузить модель и можно пользоваться ☕️

В OpenAI анонсировали агента, который управляет ПК и работает в интернете. Он работает лучше «кожаных» офисных сотрудников в 50% случаев.

OpenAI выпустили ИИ-ассистента ChatGPT Agent. Доступный по подписке, он умеет лазить в вашем компьютере от лица пользователя и управлять им: смотреть календарь, писать письма, бронировать отели и заказывать продукты.  Помимо браузера нейронка имеет доступ и к приложениям в компьютере — она может, например, достать данные из PDF-файла и заполнить эксель-таблицу. На видео ChatGPT Agent планирует путешествие и добавляет даты в календарь.

В процессе работы агента можно прервать, чтобы уточнить детали и он продолжит искать желаемый результат без потери прогресса. Кроме того сам чат может запрашивать дополнительные сведения, если это будет необходимо.

В основе агента два других инструмента от компании: Deep Research, анализирующий и резюмирующий информацию и ИИ-агент Operator, умеющий пользоваться интернетом и выполнять там действия. Их симбиоз и дал существование модели для ChatGPT Agent.

Нагоним немного страха: согласно внутреннему тестированию OpenAI, проведённому для оценки эффективности, результаты ChatGPT-агента оказались сопоставимы с работой человека — а порой и превосходили её — примерно в половине случаев.

Как дела в офисе, пацанИИ?

Дико интересная статья про пространство смыслов, которое не зависит от конкретного языка.

Самое захватывающее в том, что его нашли и у кожаных в мозгу и у LLM в "средних слоях".

Итак, исследование показывает, что, несмотря на различия в языках (звуки, алфавиты, синтаксис), их смысловые представления в мозге схожи и могут быть смоделированы нейросетевыми языковыми моделями (LLMs). И человеческий мозг, и LLMs создают сходное "пространство концепций", объединяющее разные языки.

Использовались данные fMRI людей, слушавших одну и ту же историю («Маленький принц») на английском, китайском и французском языках.

Применялись воксельные модели кодирования, связывающие эмбеддинги слов из BERT и Whisper с активностью мозга.

Сравнивались одноязычные модели (uBERT) и многоязычная модель (mBERT), а также мультимодальная модель (Whisper).

Результаты

Сходство представлений: Даже одноязычные модели BERT формируют сходные концептуальные пространства, особенно в средних слоях.

Мозговая активность в зонах, отвечающих за понимание, схожа у всех разно-язычных групп людей

Кросс-языковая генерализация: Модели, обученные предсказывать активность мозга для одного языка, могут предсказывать активность для других языков, если история одинакова по смыслу.

Речь и текст: Whisper выявляет общие фонетические и акустические паттерны между разными языками, которые также отражаются в активности мозга.

Итого:
Смысловое восприятие в мозге не зависит от формы языка.

Как мозг, так и LLMs кодируют концепции в высокоразмерном пространстве (область смыслов\концепций?), где смысловые структуры совпадают для разных языков, иначе говоря, нейронные репрезентации смысла, лежащие в основе разных языков, являются общими для носителей разных языков, и что языковые модели, обученные на разных языках, сходятся на этом общем значении

Общие концептуальные представления формируются благодаря взаимодействию людей с окружающим миром, а не только особенностям языка.

Тут интересно поразмышлять, в каком пространстве мы мыслим - ближе к языку или к вот этим вот скрытым смыслам?

https://paperswithcode.com/paper/brains-and-language-models-converge-on-a

@cgevent

Что наша жизнь? Игра Граф😁

В целом: удобно же, если ChatGPT не просто будет хранить нашу историю где-то между своими алгоритмами, но и — показывать нам в таком виде. Как думаете?