Activate Consulting опубликовала ежегодный отчёт о состоянии и прогнозах развития IT, Интернета, СМИ и индустрии развлечений.
Тут интересно про ИИ:
👈 самые популярные сценарии использования ИИ-инструментов — проверка и доработка писем, развлечение, создание контента;
👈 60% создателей контента используют ИИ-инструменты в своей работе. Основные драйверы его использования — поиск вдохновения, экономия времени и денег;
👈 ИИ постепенно захватывает рабочие процессы: 16% сотрудников уже используют нейросети в своей работе, ещё 21% планирует начать в ближайший год;
👈 ChatGPT стала самой быстрой онлайн-платформой, достигнув 100 млн пользователей за два месяца и обогнав TikTok (набрал 100 млн за 9 месяцев). Общее количество посещений ChatGPT приближается к 400 млн в месяц;
👈 среди основных факторов сдерживания развития ИИ в Activate называют нехватку данных для обучения, частые ошибки и дезинформацию в сгенерированном контенте, влияние регуляторов, угрозы безопасности и непроработанную законодательную базу.
#ai
Тут интересно про ИИ:
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
И технохардкора на выходные. Мы перевели серию статей про будни data-инженера. Он рассказывает о реальных неисправностях, которые возникают в процессе работы, и о том, как команда работы с данными их устраняет. Про Spark, короче.
#ai #ml
#ai #ml
Интересное. Кембриджский словарь английского языка (Cambridge Dictionary) назвал словом года глагол «галлюцинировать» (hallucinate).
Казалось бы... наркоманы проклятые. Но составители словаря объясняют, что речь идёт об определённом значении этого слова в контексте искусственного интеллекта.
«Галлюцинировать» — генерирование ИИ ложной информации.
#ai
Казалось бы... наркоманы проклятые. Но составители словаря объясняют, что речь идёт об определённом значении этого слова в контексте искусственного интеллекта.
«Галлюцинировать» — генерирование ИИ ложной информации.
#ai
Хорошая подборка от Нетологии — 10 бесплатных занятий и один гайд по использованию нейросетей в работе и жизни. По ссылке можно прочитать подробнее про каждую лекцию, но для удобства все ссылки вынес сюда:
1. Нейросети с нуля: от понимания до создания
2. Нейросети для работы и бизнеса: пошаговый план применения
3. AI против спама: практическое руководство по разработке спам-фильтров
4. Эффективное использование нейросетей для обучения
5. Растём в Data Science: глубокое обучение, искусственный интеллект и нейронные сети
6. Как начать работать с нейросетями и создать свой ChatGPT
7. Data Science: нейросети, машинное и глубокое обучение
8. Как нейросети помогают оптимизировать бизнес-процессы
9. Как создавать дизайн-концепции с помощью нейросетей
10. Анализ данных и нейросети
Гайд: Как использовать нейросети в графическом дизайне
#ml #ai #education
1. Нейросети с нуля: от понимания до создания
2. Нейросети для работы и бизнеса: пошаговый план применения
3. AI против спама: практическое руководство по разработке спам-фильтров
4. Эффективное использование нейросетей для обучения
5. Растём в Data Science: глубокое обучение, искусственный интеллект и нейронные сети
6. Как начать работать с нейросетями и создать свой ChatGPT
7. Data Science: нейросети, машинное и глубокое обучение
8. Как нейросети помогают оптимизировать бизнес-процессы
9. Как создавать дизайн-концепции с помощью нейросетей
10. Анализ данных и нейросети
Гайд: Как использовать нейросети в графическом дизайне
#ml #ai #education
hertz-dev — первая открытая AI-модель для синтеза речи в полнодуплексном режиме
Наработки этого проекта распространяются под лицензией Apache 2.0, что позволяет его использовать в качестве основы для создания систем голосового общения в реальном времени или генерации разговорной речи. На системе с GPU NVIDIA GeForce RTX 4090 средняя задержка перед генерацией составляет 120 мс (теоретически до 65 мс), что примерно в два раза быстрее, чем у имеющихся в открытом доступе существующих моделей.
Опубликованный вариант построен с использованием архитектуры «трансформер», охватывает 8.5 миллиардов параметров и обучен c использованием 500 миллиардов токенов. Размер учитываемого моделью контекста (число токенов, которые модель может обработать и запомнить при генерации речи) составляет 2048 токенов или примерно 4 минуты речи.
github
примеры генерации
#ai
Наработки этого проекта распространяются под лицензией Apache 2.0, что позволяет его использовать в качестве основы для создания систем голосового общения в реальном времени или генерации разговорной речи. На системе с GPU NVIDIA GeForce RTX 4090 средняя задержка перед генерацией составляет 120 мс (теоретически до 65 мс), что примерно в два раза быстрее, чем у имеющихся в открытом доступе существующих моделей.
Опубликованный вариант построен с использованием архитектуры «трансформер», охватывает 8.5 миллиардов параметров и обучен c использованием 500 миллиардов токенов. Размер учитываемого моделью контекста (число токенов, которые модель может обработать и запомнить при генерации речи) составляет 2048 токенов или примерно 4 минуты речи.
github
примеры генерации
#ai