AI для Всех
14.9K subscribers
1.32K photos
181 videos
11 files
1.51K links
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами

Главный редактор и по рекламе: @crimeacs

Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Download Telegram
Dudes, игрался сегодня весь день с https://ollama.ai и https://stability.ai/news/stablelm-zephyr-3b-stability-llm. Чума, языковые модели уже на вашем маке
👍203
Конкуренция принципов воплощения квантовых компьютеров: ридберговские атомы обходят сверхпроводники

Квантовый компьютер - грандиозная и сложная для воплощения цель. Считается, что третья квантовая революция случится, когда мы научимся дирижировать хотя бы сотней логических кубитов (устойчивых к ошибкам квантовых носителей информации).

Читая о прорывах, важно понимать, о каких именно кубитах идёт речь. Свежий рекорд IBM в 1121 физических кубитов (суперпроводники), или Atom Computing 1180 физических кубитов (ионы), к сожалению, не обещает эффективности. Максимальное подтвержденное число логических кубитов у бостонской QuEra Computing - 25 (ионы).

В сверхпроводниковых квантовых компьютерах для детекции и коррекции ошибок на каждый "логический" кубит нужно 13 физических (это если при масштабировании все пойдет по плану, а оно пока не идет, и есть оценки в 1000 физических кубитов на 1 логический).

В альтернативном подходе к воплощению квантовых компьютеров главный герой - ридберговский атом. Это атом щелочного металла, электрон которого "отодвинут" на большое расстояние от ядра с помощью лазера. Излюбленный ион в таких экспериментах - мягкий серебристый радиоактивный рубидий-87 (87Rb).

Исследователи из Гарварда с партнёрами из MIT, Caltech, Princeton и той самой QuEra в предварительно принятой к публикации в Nature статье утверждают, что смогли организовать систему 87Rb в гиперкуб, и ошибки могут быть обнаружены и скорректированы на уровне софта. Это звучит как голубая мечта квантовых инженеров, которым в рамках традиционных представлений для создания дееспособного квантового процессора необходимы были бы миллионы физических кубитов.

Учёные создали схему из 48 логических кубитов с программной коррекцией ошибок и достигли преимущества в согласованности на порядок выше, чем у систем сопоставимого размера, т.о. предложив рецепт масштабирования до гигантских систем. Метят на 10000 физических кубитов. Учитывая финансирование от Пентагона, звучит так фантастически, что даже верится

💎Статья, где есть 7D гиперкуб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16👍5🤩41
Из коммента перенесу сюда. Спасибо за ценный инпут, @void_visionary
Forwarded from Gideon Nightforge
Раз тут пошёл тред про квантовые вычисления (а я этим интересуюсь и занимаюсь в рамках магистерской диссертации в NLP и, возможных, квантовых применениях), то добавлю несколько интересных деталей.

Квантоые вычисления - это не что-то далёкое от нас, но новости о достижениях в этой сфере достаточно тяжело доходят до обычных пользователей и/или специалистов из других сфер.
На данный момент, любой желающий может зарегестрироваться на официальном сайте IBM Quantum и получить в своё распоряжение JupyterLab QuantumLab в облаке с доступом к реальным 7-ми кубитовым компьютерам (не симуляция) на 10 минут каждый месяц (да, это вам не Google Colab).
Более того, вы можете запросить большую мощность (27, 65 и 127 кубит), но для этого нужно хорошее обоснование. Аналогично, вы можете поиграться с симуляциями квантовых компьютеров на том же сайте. Для регистрации кроме почты ничего не нужно.

Ах, и да, вам не нужны какие-либо новые языки. И IBM, и Google Quantum AI используют библиотеки для python (например, у Google это библиотека CIRQ, у IBM это Qiskit) 💀

Как вы видите, прогресс не стоит на месте, уже есть удобная инфраструктура, языки, физические машины и доступное облако. Напомню, про квадратично и экспоненциальное ускорение в некоторых квантовых алгоритмах в сравнении с классическими, и, в связи, с этим напомню, что раньше в ODS (да упокой господь его душу) был курс по Квантовому ML (если вы верите, что это Next Big Thing, то Welcome).
🔥368🤩5👍4
Раз пошла такая квантовая движуха, давайте посмотрим, что внутри этого красивого шкафа QuEra компьютера. Вам тоже папы рассказывали, что первые компьютеры были размером в комнату? Эти пока тоже:)
🔥29😁11🤩7👍5😱2
Жизнь возвращается в Долину

Последний месяц ощущаю, как в Сан Франциско возвращается жизнь. Сотни новых людей переезжают в Долину и СФ, чтобы заниматься AI. По AI хакатону каждый день, а то и по несколько. VC не могут говорить ни о чем кроме LLM. Те кто по хитрее - пилит инструменты для разработчиков всяких ассистентов.

e/acc

Пристегните ремни, начинается NeurIPS - самая горячая конференция на планете (прямо сейчас)
🔥42👍62
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Dobb·E: open-source framework для обучения домашних роботов

На протяжении всей истории мы успешно интегрировали в наши дома различные машины. Посудомоечные машины, стиральные машины, миксеры и роботы-пылесосы — вот лишь несколько недавних примеров. Однако эти машины превосходно справляются с эффективным выполнением только одной задачи. Концепция «универсальной машины» в доме — домашнего помощника, который может адаптироваться и учиться в соответствии с нашими потребностями, оставаясь при этом экономически эффективным — уже давно является целью робототехники, к которой неуклонно стремятся на протяжении десятилетий.

Чтобы решить эту задачу, авторы разработали Dobb·E, доступную и универсальную систему общего назначения для обучения роботизированным манипуляциям в домашних условиях.

Команда собрала 13 часов данных в 22 домах в для обучения модели предварительно обученным представлениям (HPR).Авторы показали, что в новой домашней обстановке модель дообучается за 5 минут с помощью демонстрационного инструмента для сбора данных («The Stick» или волшебная селфи палка), из дешевых деталей и iPhone. После этого необходимо около 15 минут для адаптации модели.

Важно то, что Dobb·E может надежно решить задачу с помощью Stretch, мобильного робота, легко доступного на рынке.

За месяц система тестировалась в 10 домах, выполнив о общей сложности 109 различных задач с 81% показателем успешности.

Авторы отмечают, что помимо высокого процента успеха, эксперименты выявили множество уникальных проблем, отсутствующих или игнорируемых в лабораторной робототехнике. Они варьируются от эффектов сильных теней до различного качества демонстрации неопытными пользователями.

Не круто ли это? Мне вспомнился релевантный клип из 90х, присоединяю его к посту.

Может совсем скоро мы увидим домашних роботов поваров, барист, бармэнов, гладильщиков рубашек, выгуливателей собак итп (добавляйте свои версии в комментарии)

🤖 Сайт

🪩 Клип
👍22🔥113
В исследовании MIT, людям дали базовые знания о ChatGPT. Это помогло сократить время работы на 40% и увеличить эффективность на 18%.

Но это не предел. Есть продвинутые уловки, которые делают работу с ChatGPT в разы лучше. Например, если давить на жалость или пообещать ChatGPT чаевые, он будет давать более развернутые ответы.

13 декабря я научу тебя использовать такие уловки: как для обычной жизни, так и для бизнеса. Поделюсь теми приемами, которые я сам постоянно применяю в работе. Стрим начнётся в 20:00, зарегистрироваться можно бесплатно, по ссылке https://tttttt.me/SharifovWebinarBot

#реклама
😁46😢13👍1🔥1
ChatGPT научился решать судоку

Месяц назад ему такое еще было не под силу. Bard от Google до сих пор не может 🧠
🔥46👍42😁2🤯2🎉1
Искусственный Интеллект и Рынок Труда Великобритании: Прорыв или Вызов?

Свежий отчет Министерства образования Великобритании рассматривает влияние ИИ на различные профессии.

Отчёт подчеркивает рост воздействия ИИ в области финансов, праве и менеджменте.

Больше всего "под раздачей" сектор финансов и страхования, за ним следуют айти и связь, научный и технический сектор, сектор недвижимости, государственное управление и оборона, а также образование.

Высокая квалификация работника коррелирует с более высоким уровнем воздействия ИИ, особенно в области бухгалтерского учета, финансов, экономики и математики.

Данный анализ измеряет воздействие ИИ на рабочие места, а не то кого ИИ может оставить без работы.

От себя добавим что, в сфере аналитики данных ИИ может потенциально занять место аналитиков, обеспечивая более быструю и точную обработку данных. В области здравоохранения, роботы-ассистенты с ИИ могут поддерживать медперсонал, снижая их нагрузку.

Но есть и профессии, которые ИИ пока не заменит – например, творческие профессии или те, что требуют эмпатии и глубокого понимания человеческих чувств.

Больше информации можно найти на официальной странице правительства Великобритании

🇬🇧 Сайт
👍177🔥3🎉1
LLM: Intelligence as a Service

Что вы видите на видео: роботу дали задачу (текстом) - притворись призраком. GPT4 интерпретирует этот текст и создает последовательность движений для робота.

Примерно месяц потребовался на то, что бы самые шустрые исследователи прикрутили экшены к управлению роботами.

Новый робот - Alter3 может выполнять разнообразные действия - от позирования для селфи до имитации призрака, без предварительного программирования.

На верхнем уровне это работает так: исследователи пишут код для управления отдельными действиями (например подними руку), а GPT4 решает с какими параметрами это действие (action) вызвать и вызывает его по API.

Особенно впечатляет то, что Alter3 может самостоятельно корректировать свои движения, основываясь на вербальной обратной связи от человека.

Использование GPT-4 для управления движениями робота-гуманоида открывает новые перспективы в области робототехники.

И вообще, мне кажется концепция Intelligence as a Service очень хорошо зайдет во всяких роботов и бытовую технику. Долгий ответ сервера, скажете вы? Не беда, у нас уже есть LLM, которые работают на обычном маке в real-time.

Видео
Проект
🔥22👍76😁1
Оказывается, в этом году я провел аж 6 часов в беспилотнике Waymo (а еще столько же в Cruise).

Вообще в Сан-Франциско быстро привыкаешь к киберпанку (high tech, low life) - беспилотники, реклама AI на биллбордах и бомжи
🎉16😱9😁64🤩3👍2🔥2🤯1😢1
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Цук запости в инсте, что уже начал тестировать мультимодальную AI в очках Meta Ray Ban. Сеточка умеет распознавать то, что видит и отвечать на голосовые команды. Ждем, когда эта фича будет официально в проде!

Это реально круто же, если оно в риалтайме будет помогать жить вашу жизнь. А когда модель начнет локально бегать на телефоне - вот это будет пушка.

@ai_newz
🔥18🎉2👍1😢1🤩1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Optimus Gen-2

Тесла показали видео новой версии Optimus Bot и это чума. По самому видео кажется, что он нарисованый, но возможно есть кадры сделаные в лаборатории.

Выглядит безумно круто, и скорее всего скоро вместо мозгов ему поставят Grok (LLM внутри премиального твиттера).

Будушее наступило совершенно неожиданно.

Ссылка
👍28🔥14😱5😁1🎉1
Gemini Pro доступен уже сегодня

Первая версия Gemini Pro (новой языковой модели от Google) теперь доступна через Gemini API, и вот что еще о ней известно:

- Gemini Pro превосходит другие аналогичные по размеру модели в исследовательских бенчмарках (видимо гугла).
- Сегодняшняя версия поставляется с 32k контекстным окном для текста, а в будущих версиях контекстное окно будет больше.
- Сейчас можно пользоваться API и моделью бесплатно
- В API есть целый ряд фич: вызов функций, эмбединги, семантический поиск и custom knowledge grounding.
- Поддерживается 38 языков (есть русский) в 180+ странах и территориях по всему миру (но нет России, пишут что работает).
- В первом релизе Gemini Pro принимает только текст на входе и генерирует только текст на выходе.
- Также уже сегодня доступна специальная мультимодальная API Gemini Pro Vision, которая принимает на вход текст и изображения, а на выходе выдает текст.
- Для Gemini Pro доступны SDK, которые помогут вам создавать приложения, работающие где угодно. Поддерживаются Python, Android (Kotlin), Node.js, Swift и JavaScript.

Ссылка
👍17🔥8🤩2
Ask me anything про LLM, Small LM, GPT, промптинг и вот это вот всё в комментах. Давно не общались!
11😢6👍5🔥4
🚀 Новый Прорыв в Математике: FunSearch и ИИ!

DeepMind разработали FunSearch - метод исследования, использующий большие языковые модели (LLMs) для открытия новых решений в математике и информатике. Этот метод объединяет творческие способности LLMs с автоматическими "оценщиками" для борьбы с неточностями и "галлюцинациями"

🔄 Как работает FunSearch?
FunSearch применяет эволюционный метод, который продвигает и развивает наилучшие идеи, выраженные в виде компьютерных программ. Эти программы автоматически оцениваются и улучшаются с каждой итерацией,

🧮 Решение сложных математических задач:
FunSearch применялся для решения задачи "cap set" - давней проблемы в математике, в которой нужно найти максимальный набор точек в сетке, где никакие три точки не лежат на одной прямой. А также для разработки более эффективных алгоритмов для задачи "упаковки бинов", широко используемой в различных отраслях, включая оптимизацию работы данных центров

🌟 Преимущества и перспективы:
В отличие от традиционных методов, FunSearch генерирует программы, которые описывают, как было достигнуто решение, обеспечивая понятность и возможность дальнейшего анализа для исследователей. Это открывает новые перспективы в теории коммуникаций и других областях, а также вносит вклад в практическое применение в промышленности и науке

💡 Заключение:
FunSearch демонстрирует уникальную способность LLMs не только помогать в открытиях в математике, но и предлагать решения для важных практических задач, что открывает новые горизонты в научных исследованиях и разработках.

Блог-пост
Статья в Nature
🤩25👍75😁4😱2
Друзья, кто занимается user research, user testing и/или customer discovery, расскажите пожалуйста в комментариях что у вас болит?
Привет, друзья!
Пролетел год, как я тоже пишу в канал Артемия, и сегодня я готова ближе познакомиться с вами. Я Валентина. И у меня для вас две истории.

История первая про хорошую девочку, сохранившую любопытство
Сейчас я ученая в Институте Биоинженерии, влюбленная в матметоды (и их ребрендинг под названием "машинное обучение"), molecular imaging и ядерную физику. Недавно я решилась на PhD и вписалась в ресеч про лекарство от болезни Альцгеймера, где мне понадобится все от комбинаторики до алгоритмов компьютерного зрения.
В этой истории я противопоставляю "хорошесть" любопытству, потому что одобрение - это внешний стимул, а интерес - внутренний. Я очень благодарна родителям за этот дар. Но гендерная социализация штука такая мощная, что хорошая девочка (пока) тоже тут, и часто боится облажаться и потерять ваше уважение.

История вторая, где есть вызывающая гедонистка
А ещё я обожаю жизнь и ни разу не альтруистка. Я не раз делала эгоистичный выбор: в начале карьеры предпочла банк аспирантуре; выбрала материнство, не оч красиво продав бизнес (до сих пор мучаюсь чувством вины перед сотрудниками и контрагентами); предпочла теплое море, где растет виноград, холодной стране с более высокой зарплатой. И вечеринку Эрики Ласт, когда все взоры направлены на NeurIPS.
Главное в этой истории - мне важно открыто говорить обо всем от науки до сексуальности. В мире слишком много контента, нормализующего объективацию, абъюз, причинение боли и мизогинию. Да, это влияет на науку и медицину. Например, до недавнего времени считалось, что рак шейки матки на ранних стадиях не имеет клинических признаков. Их просто игнорировали, списывая на мнительность и преувеличение боли.
Зато от реалистичного и чуткого представления человеческого тела точно выиграет и наука, и общество. Я верю, что и в образовании, и в здравоохранении, и в здоровых отношениях важно информированное согласие, эстетичность, открытая дискуссия, взаимное уважение, удовольствие и удовлетворение.

Надеюсь, вам любопытно читать нас, и вы получаете от этого удовольствие💫
96👍22🔥12🎉6😁2😱2🤩2