Forwarded from Сиолошная
OpenAI спустя всего 6 месяцев сделали iOS приложения для доступа к ChatGPT, чтобы не нужно было бегать в браузер. Пока — только в США, но другие страны, если верить анонсу, на подходе; то же верно и для Android-версии.
Существенное отличие по сути одно: к языковой модели сбоку пришили Whisper — нейронку от тех же OpenAI, которая переводит речь в текст. Так что по сути это Siri на максималках, вот! Жаль, что одновременно с этим не презентовали text-to-speech, был бы очень интересный коллаб.
Если у вас американский аккаунт, то скачать можно тут.
Существенное отличие по сути одно: к языковой модели сбоку пришили Whisper — нейронку от тех же OpenAI, которая переводит речь в текст. Так что по сути это Siri на максималках, вот! Жаль, что одновременно с этим не презентовали text-to-speech, был бы очень интересный коллаб.
Если у вас американский аккаунт, то скачать можно тут.
🤩19❤5👍5😁1
Forwarded from TechSparks
Intel последнее время как-то чуть ушел в тень: все увлеклись ИИ и железом для машинного обучения. Но именно на эти темы Intel и сделал только что крутые анонсы.
Собственная генеративная модель на триллион параметров Aurora genAI заточена под нужды научного сообщества, обучаться будет не только на текстах общего назначения, но и на научных (причем не только текстах, но и даных и коде для научных исследований).
Диапазон применений планируется впечатляюще широкий: from the design of molecules and materials to the synthesis of knowledge across millions of sources to suggest new and interesting experiments in systems biology, polymer chemistry and energy materials, climate science, and cosmology.
А железо для всего этого — суперкомпьютер Aurora, на основе интеловских же процессоров: 21 248 шт. Xeon CPU и 63 744 GPU.
https://wccftech.com/intel-aurora-genai-chatgpt-competitor-generative-ai-model-with-1-trillion-parameters/
Собственная генеративная модель на триллион параметров Aurora genAI заточена под нужды научного сообщества, обучаться будет не только на текстах общего назначения, но и на научных (причем не только текстах, но и даных и коде для научных исследований).
Диапазон применений планируется впечатляюще широкий: from the design of molecules and materials to the synthesis of knowledge across millions of sources to suggest new and interesting experiments in systems biology, polymer chemistry and energy materials, climate science, and cosmology.
А железо для всего этого — суперкомпьютер Aurora, на основе интеловских же процессоров: 21 248 шт. Xeon CPU и 63 744 GPU.
https://wccftech.com/intel-aurora-genai-chatgpt-competitor-generative-ai-model-with-1-trillion-parameters/
Wccftech
Intel Announces Aurora genAI, Generative AI Model With 1 Trillion Parameters
In addition to today's Aurora Supercomputer announcement, Intel also announced its Aurora genAI, a brand new Generative AI Model for science.
👍31🔥22❤5🤯4😢1
Преобразование речи в текст, текста в речь и многое другое для 1100+ языков
Оснащение машин способностью распознавать и воспроизводить речь может сделать информацию доступной для гораздо большего числа людей, включая тех, кто полностью полагается на голос при получении информации. Однако для создания качественных моделей машинного обучения для этих задач требуется большое количество размеченных данных - многие тысячи часов аудиозаписей вместе с транскрипцией. Для большинства языков таких данных просто не существует.
В новой работе Massively Multilingual Speech (MMS) исследователи из Meta преодолевают некоторые из этих проблем, объединив wav2vec 2.0 и новый набор данных, который предоставляет размеченные данные для более чем 1100 языков и не размеченные данные для почти 4000 языков. Некоторые из них, такие как язык татуйо, насчитывают всего несколько сотен носителей, и для большинства этих языков не существует вообще никаких речевых технологий.
Результаты показывают, что модели Massively Multilingual Speech превосходят существующие модели и охватывают в 10 раз больше языков.
✌️ Блог
🗞️ Статья
🐙 Код
Оснащение машин способностью распознавать и воспроизводить речь может сделать информацию доступной для гораздо большего числа людей, включая тех, кто полностью полагается на голос при получении информации. Однако для создания качественных моделей машинного обучения для этих задач требуется большое количество размеченных данных - многие тысячи часов аудиозаписей вместе с транскрипцией. Для большинства языков таких данных просто не существует.
В новой работе Massively Multilingual Speech (MMS) исследователи из Meta преодолевают некоторые из этих проблем, объединив wav2vec 2.0 и новый набор данных, который предоставляет размеченные данные для более чем 1100 языков и не размеченные данные для почти 4000 языков. Некоторые из них, такие как язык татуйо, насчитывают всего несколько сотен носителей, и для большинства этих языков не существует вообще никаких речевых технологий.
Результаты показывают, что модели Massively Multilingual Speech превосходят существующие модели и охватывают в 10 раз больше языков.
✌️ Блог
🗞️ Статья
🐙 Код
🔥32👍6❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Комбинированная генерация с помощью Composable Diffusion (CoDi)
Пока все активно обсуждают новый Adobe Firefly и Windows Copilot я расскажу вам про Composable Diffusion (CoDi).
Это новая модель, которая может генерировать любую комбинацию модальностей вывода, таких как текст, изображение, видео или аудио, из любой комбинации модальностей ввода.
Простым языком: допустим у меня есть фото панды 🐼 и текст "обедает за столом". 🍽 Подаем эти два ингридиента в модель и вуаля: модель смешивает входные параметры в видео 🐼🍽
Модель построена в интегративный способ: сначала latent diffusion model (LDM) обучена производить один тип выходной модальности (например звук) из одной или многих вводных (например текст и видео). Второй этап обучения позволяет обрабатывать стратегии генерации «многие ко многим».
Разработчики говорят, что CoDi — первая модель ИИ с такой возможностью.
Авторы честно предупреждают о возможных новых дипфейках из-за их работы 🤔
🌐страница проекта
📖читать статью
💻код
@innovationitsme
Пока все активно обсуждают новый Adobe Firefly и Windows Copilot я расскажу вам про Composable Diffusion (CoDi).
Это новая модель, которая может генерировать любую комбинацию модальностей вывода, таких как текст, изображение, видео или аудио, из любой комбинации модальностей ввода.
Простым языком: допустим у меня есть фото панды 🐼 и текст "обедает за столом". 🍽 Подаем эти два ингридиента в модель и вуаля: модель смешивает входные параметры в видео 🐼🍽
Модель построена в интегративный способ: сначала latent diffusion model (LDM) обучена производить один тип выходной модальности (например звук) из одной или многих вводных (например текст и видео). Второй этап обучения позволяет обрабатывать стратегии генерации «многие ко многим».
Разработчики говорят, что CoDi — первая модель ИИ с такой возможностью.
Авторы честно предупреждают о возможных новых дипфейках из-за их работы 🤔
🌐страница проекта
📖читать статью
💻код
@innovationitsme
🔥27❤7👍2🤩2🤯1
Больше промптов хороших и разных!
В дополнение к предыдущему посту. Нашел интересную страницу на GitHub с гайдом по промпт инжинирингу и решил поделиться с вами.
Можете его освоить и подаваться на вакансию описанную выше 😉
💻 GitHub
@innovationitsme
В дополнение к предыдущему посту. Нашел интересную страницу на GitHub с гайдом по промпт инжинирингу и решил поделиться с вами.
Можете его освоить и подаваться на вакансию описанную выше 😉
💻 GitHub
@innovationitsme
❤11🔥6👍3
Microsoft анонсировала Windows Copilot - личный ассистент для Windows 11
Windows Copilot — это новый ассистент, интегрированный на уровне системы, который обещает изменить взаимодействие с Windows. Он будет отображаться в боковой панели и будет иметь доступ к системным настройкам и всем приложениям, выступая в роли личного помощника.
Кроме того, он сможет переписывать, резюмировать или объяснять текст. Microsoft обещает, что он сможет отвечать на вопросы и даже планировать поездки. Также заявлена поддержка плагинов Bing и ChatGPT.
🌐 Источник
@karray
Windows Copilot — это новый ассистент, интегрированный на уровне системы, который обещает изменить взаимодействие с Windows. Он будет отображаться в боковой панели и будет иметь доступ к системным настройкам и всем приложениям, выступая в роли личного помощника.
Кроме того, он сможет переписывать, резюмировать или объяснять текст. Microsoft обещает, что он сможет отвечать на вопросы и даже планировать поездки. Также заявлена поддержка плагинов Bing и ChatGPT.
🌐 Источник
@karray
👍21🔥14❤5😱5
Скайнет стал еще чуть ближе 🦾
Представьте ИИ, который может воспринимать информацию напрямую из файлов, не требуя преобразования данных в изображения или звуки. Вот именно такой принцип лежит в основе новой модели под названием ByteFormer. На удивление статья написана исследователями из Apple (которые не так уж и часто что-то публикуют в открытый доступ).
Благодаря работе с байтами, ByteFormer способен понимать изображения и звуки лучше, чем некоторые другие модели. Это открывает огромные возможности для внедрения ИИ в различные сферы жизни.
Еще одно преимущество ByteFormer - возможность работать с закодированными или частично скрытыми данными, не теряя в точности. Это значит, что мы можем создать системы, которые уважают приватность, но при этом остаются эффективными.
Возможности ByteFormer впечатляют и заставляют нас переосмыслить, как ИИ может взаимодействовать с данными. Сегодня ИИ стал еще мощнее и ближе к нашему повседневному миру.
🫣 Статья
🐙 Код
Представьте ИИ, который может воспринимать информацию напрямую из файлов, не требуя преобразования данных в изображения или звуки. Вот именно такой принцип лежит в основе новой модели под названием ByteFormer. На удивление статья написана исследователями из Apple (которые не так уж и часто что-то публикуют в открытый доступ).
Благодаря работе с байтами, ByteFormer способен понимать изображения и звуки лучше, чем некоторые другие модели. Это открывает огромные возможности для внедрения ИИ в различные сферы жизни.
Еще одно преимущество ByteFormer - возможность работать с закодированными или частично скрытыми данными, не теряя в точности. Это значит, что мы можем создать системы, которые уважают приватность, но при этом остаются эффективными.
Возможности ByteFormer впечатляют и заставляют нас переосмыслить, как ИИ может взаимодействовать с данными. Сегодня ИИ стал еще мощнее и ближе к нашему повседневному миру.
🫣 Статья
🐙 Код
🔥48👍12🤯11❤6
Новый антибиотик 🦠
Новый антибиотик, открытый с помощью искусственного интеллекта, демонстрирует потенциал в борьбе с смертельными супербактериями, согласно исследованию, опубликованному в Nature Chemical Biology.
Ученые из Макмастерского университета и MIT применили машинное обучение для скрининга около 7,500 молекул, которые ингибировали рост бактерии Acinetobacter baumannii - микроорганизма, который Всемирная организация здравоохранения определила как "критическую" угрозу для здоровья человека.
Данные этого скрининга были использованы для обучения глубокой нейронной сети, целью которой было предсказать структурно новые молекулы с активностью против A. baumannii. Использование искусственного интеллекта позволило исследователям быстро исследовать "химическое пространство" (латентное пространство молекул), на предмет новых химических соединений с антибактериальной активностью.
Модель затем ранжировала молекулы по их прогнозируемым оценкам. Молекулы, оценка которых превышала 0.2, считались предварительными кандидатами для экспериментальной проверки. В результате этого процесса был выявлен новый антибиотик, абауцин.
Это исследование подчеркивает важность использования машинного обучения в поисках новых антибиотиков и может стать отправной точкой для разработки новых, эффективных противомикробных лекарств.
🐡 Статья
Новый антибиотик, открытый с помощью искусственного интеллекта, демонстрирует потенциал в борьбе с смертельными супербактериями, согласно исследованию, опубликованному в Nature Chemical Biology.
Ученые из Макмастерского университета и MIT применили машинное обучение для скрининга около 7,500 молекул, которые ингибировали рост бактерии Acinetobacter baumannii - микроорганизма, который Всемирная организация здравоохранения определила как "критическую" угрозу для здоровья человека.
Данные этого скрининга были использованы для обучения глубокой нейронной сети, целью которой было предсказать структурно новые молекулы с активностью против A. baumannii. Использование искусственного интеллекта позволило исследователям быстро исследовать "химическое пространство" (латентное пространство молекул), на предмет новых химических соединений с антибактериальной активностью.
Модель затем ранжировала молекулы по их прогнозируемым оценкам. Молекулы, оценка которых превышала 0.2, считались предварительными кандидатами для экспериментальной проверки. В результате этого процесса был выявлен новый антибиотик, абауцин.
Это исследование подчеркивает важность использования машинного обучения в поисках новых антибиотиков и может стать отправной точкой для разработки новых, эффективных противомикробных лекарств.
🐡 Статья
🔥70👍12❤5😢1
Forwarded from Институт AIRI
Осталось чуть больше 24 часов для подачи заявки на школу по искусственному интеллекту «Лето с AIRI»⏲
Участников будут ждать две недели науки с ведущими учеными из научно-исследовательских организаций и ВУЗов: лекции, семинары, а также постеры и проекты от партнеров Школы.
Самое время запрыгнуть в последний вагон и заполнить форму по ссылке до 4 июня включительно.
До встречи! 🍀
Участников будут ждать две недели науки с ведущими учеными из научно-исследовательских организаций и ВУЗов: лекции, семинары, а также постеры и проекты от партнеров Школы.
Самое время запрыгнуть в последний вагон и заполнить форму по ссылке до 4 июня включительно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤5🔥4😱3😁2
Forwarded from Многоэтажная Америка 🇺🇸
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Будущее уже здесь 🤖
Наконец мне удалось прокатиться на беспилотном такси!
В Сан - Франциско довольно часто можно увидеть беспилотное такси, с пассажирами и без, но пока оно для пользования доступно не всем.
Эти автомобили оснащены датчиками, радарами, камерами и другими системами, которые позволяют им воспринимать окружающую среду и принимать решения на основе собранных данных.
🚘Машина идет плавно. Только один раз за 20-минутную поездку машина резко дернулась, резко объехав яму на дороге. А так, едешь супер комфортно.
Одним словом - восторг! :)
Наконец мне удалось прокатиться на беспилотном такси!
В Сан - Франциско довольно часто можно увидеть беспилотное такси, с пассажирами и без, но пока оно для пользования доступно не всем.
Эти автомобили оснащены датчиками, радарами, камерами и другими системами, которые позволяют им воспринимать окружающую среду и принимать решения на основе собранных данных.
🚘Машина идет плавно. Только один раз за 20-минутную поездку машина резко дернулась, резко объехав яму на дороге. А так, едешь супер комфортно.
Одним словом - восторг! :)
🔥50👍11😱2❤1
Forwarded from Нейросети и Блендер
ControlNet для QR кодов
😳 Интересная идея обрабатывать QR коды, жаль не... Наведите и перейдете на одну и ту же ссылку.
☺️ Невероятно круто. Ссылка на реддит. Процесс создания(сайт на китайском, но отлично переводится).
😶🌫️ Модели для ContolNet пока нет в открытом доступе, ожидаем...
P.S. на
реддите есть настройки, чтобы попробовать уже сейчас обработать QR код через SD.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯33🔥12👍7❤1
Forwarded from Experimental chill
Сегодня прям праздник статей!
Я тут писал про оптимизации хеширования и сортировок с помощью Reinforcement Learning, Deepmind выложили статью, я в acknowledgements.
AlphaDev discovers faster sorting and hashing algorithms
https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms
Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06004-9
Из очень хорошего, работать мне с ними понравилось. Из интересного -- результаты не самые революционные, но какие-то циклы серверов сэкономили.
Я тут писал про оптимизации хеширования и сортировок с помощью Reinforcement Learning, Deepmind выложили статью, я в acknowledgements.
AlphaDev discovers faster sorting and hashing algorithms
https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms
Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06004-9
Из очень хорошего, работать мне с ними понравилось. Из интересного -- результаты не самые революционные, но какие-то циклы серверов сэкономили.
Deepmind
AlphaDev discovers faster sorting algorithms
In our paper published today in Nature, we introduce AlphaDev, an artificial intelligence (AI) system that uses reinforcement learning to discover enhanced computer science algorithms – surpassing those honed by scientists and engineers over decades.
🔥9👍3❤2🤯2