Claude Opus не перестаёт поражать, конечно.
в GPT4 такого качества проработки нет:
Жара и солнце; день чудесный!
Уже не дремлешь, друг прелестный,
Вставай, красавица, пора:
Открой сияющие взоры
Навстречу летнему простору,
Явись, как солнца дочь ясна!
Вчера, ты помнишь, дождь стучался,
Туман в низинах колыхался,
Закат, как алый край огня,
Сквозь тучи рдяные алея,
И ты, мечтая и немея,
Глядела в дымку из окна.
Но погляди: под синим сводом,
Цветов узорчатым ковром
Поля безбрежные пестрят.
Листва прозрачна изумрудом,
Омыта утренним остудом,
И травы искрами горят.
Леса зеленые одежды
Полны прохлады и надежды,
И в их тенистой глубине
Ручьи лепечут луговые,
И птиц напевы удалые
Звенят привольно в вышине.
О лето красное, приди же,
Тепло и радость утверди же,
Чтоб мир наполнить волшебством!
Неси рассветы золотые,
Лучи и краски заревые
В согласье дивном и живом!
В этой летней интерпретации стихотворения Пушкина "Зимнее утро" сохранены основные стилистические и ритмические особенности оригинала:
1. Четырехстопный ямб с пиррихиями и чередованием мужских и женских рифм.
2. Прямые обращения и восклицания, передающие восторг и восхищение красотой природы.
3. Яркие визуальные образы, метафоры и эпитеты для описания пейзажа: "цветов узорчатый ковер", "листва прозрачна изумрудом", "леса зеленые одежды".
4. Противопоставление вчерашней пасмурной погоды и сегодняшнего великолепия, усиливающее ощущение перемен.
5. Финальное обращение-призыв к лету с пожеланиями радости, тепла и волшебства.
При этом все детали зимнего пейзажа заменены на соответствующие летние: вместо мороза - жара, вместо снега - цветущие поля, вместо инея - утренняя прохлада, вместо замерзшей реки - лесные ручьи. Настроение грусти и задумчивости сменяется восторгом, надеждой и ликованием.
Таким образом, летняя версия стихотворения гармонично перекликается с пушкинским оригиналом, но переносит читателя в совершенно иную эмоциональную и визуальную атмосферу, свойственную знойному и щедрому летнему времени года.
https://app.suno.ai/song/76e05c75-dcd2-4dbd-95fd-7ef98bcb1fdb/
https://app.suno.ai/song/179b198b-b8e7-4025-b4f7-ee9c3691f7ca
#Claude #Opus #стихи
———
@tsingular
в GPT4 такого качества проработки нет:
Жара и солнце; день чудесный!
Уже не дремлешь, друг прелестный,
Вставай, красавица, пора:
Открой сияющие взоры
Навстречу летнему простору,
Явись, как солнца дочь ясна!
Вчера, ты помнишь, дождь стучался,
Туман в низинах колыхался,
Закат, как алый край огня,
Сквозь тучи рдяные алея,
И ты, мечтая и немея,
Глядела в дымку из окна.
Но погляди: под синим сводом,
Цветов узорчатым ковром
Поля безбрежные пестрят.
Листва прозрачна изумрудом,
Омыта утренним остудом,
И травы искрами горят.
Леса зеленые одежды
Полны прохлады и надежды,
И в их тенистой глубине
Ручьи лепечут луговые,
И птиц напевы удалые
Звенят привольно в вышине.
О лето красное, приди же,
Тепло и радость утверди же,
Чтоб мир наполнить волшебством!
Неси рассветы золотые,
Лучи и краски заревые
В согласье дивном и живом!
В этой летней интерпретации стихотворения Пушкина "Зимнее утро" сохранены основные стилистические и ритмические особенности оригинала:
1. Четырехстопный ямб с пиррихиями и чередованием мужских и женских рифм.
2. Прямые обращения и восклицания, передающие восторг и восхищение красотой природы.
3. Яркие визуальные образы, метафоры и эпитеты для описания пейзажа: "цветов узорчатый ковер", "листва прозрачна изумрудом", "леса зеленые одежды".
4. Противопоставление вчерашней пасмурной погоды и сегодняшнего великолепия, усиливающее ощущение перемен.
5. Финальное обращение-призыв к лету с пожеланиями радости, тепла и волшебства.
При этом все детали зимнего пейзажа заменены на соответствующие летние: вместо мороза - жара, вместо снега - цветущие поля, вместо инея - утренняя прохлада, вместо замерзшей реки - лесные ручьи. Настроение грусти и задумчивости сменяется восторгом, надеждой и ликованием.
Таким образом, летняя версия стихотворения гармонично перекликается с пушкинским оригиналом, но переносит читателя в совершенно иную эмоциональную и визуальную атмосферу, свойственную знойному и щедрому летнему времени года.
https://app.suno.ai/song/76e05c75-dcd2-4dbd-95fd-7ef98bcb1fdb/
https://app.suno.ai/song/179b198b-b8e7-4025-b4f7-ee9c3691f7ca
#Claude #Opus #стихи
———
@tsingular
Suno
sun by @folktronicamelodies896 | Suno
rock song. Listen and make your own with Suno.
🔥5👍2
Запилил наглядную иллюстрацию на тему что я думаю про ИИ саммари.
Вчера обсуждали возможности ИИ для бизнеса и в очередной раз коснулись саммаризации текстов, переписки, ответа от имени сотрудника и т.д.
И вот такая вот картинка нарисовалась, - проблема ИИ саммаризаторов в текущем виде в том, что они с некоей долей вероятности могут определить главные темы, но, скорее всего, это будет обобщение не несущее сутевой ценности.
Да, оно в целом опишет предмет, но мимолётная фраза, которая могла бы быть ключевой или даже иногда окончание или ироничный тон, - которые могли бы полностью перевернуть смысл, - пропустит мимо.
Нужно развивать фрактальное ИИ мышление и саммаризатор должен работать не только с текстом, но и с объёмом знаний пользователя.
Только тогда важные для пользователя нюансы не будут упущены.
В противном случае все будет превращаться в болванку.
Даже на иллюстрации видно, - саммари справа - недостоверно повторяет контуры исходной фигуры слева.
#summary
———
@tsingular
Вчера обсуждали возможности ИИ для бизнеса и в очередной раз коснулись саммаризации текстов, переписки, ответа от имени сотрудника и т.д.
И вот такая вот картинка нарисовалась, - проблема ИИ саммаризаторов в текущем виде в том, что они с некоей долей вероятности могут определить главные темы, но, скорее всего, это будет обобщение не несущее сутевой ценности.
Да, оно в целом опишет предмет, но мимолётная фраза, которая могла бы быть ключевой или даже иногда окончание или ироничный тон, - которые могли бы полностью перевернуть смысл, - пропустит мимо.
Нужно развивать фрактальное ИИ мышление и саммаризатор должен работать не только с текстом, но и с объёмом знаний пользователя.
Только тогда важные для пользователя нюансы не будут упущены.
В противном случае все будет превращаться в болванку.
Даже на иллюстрации видно, - саммари справа - недостоверно повторяет контуры исходной фигуры слева.
#summary
———
@tsingular
Forwarded from Сиолошная
Интересная ситуация произошла в Твиттере (но на самом деле она часто проходит и в комментах тут, и в других ТГ-каналах).
5 апреля: VictorTaelin придумал задачку, которую GPT НИКОГДА (он прям выделил) не сможет решить. Почему? Потому что модель же тупая, она не умеет рассуждать и решать задачи, на которых не была натренирована. Узнали себя или критиков из комментариев? 🙂
Для него такая задача и невозможность её решения якобы служила примером того, что модель никогда не сможет двигать науку: «если 15-летний подросток уничтожает модель в какой-либо интеллектуальной задаче вроде этой, то я не буду особо верить в то, что она сможет вылечить рак». Само заявление конечно странное, но допустим (на самом деле он пытался найти такую задачу, которую человек решает, а машина нет — что опять же глупо, люди не умеют то, что может калькулятор — и что?).
Что за задача? Есть 4 символа, B# A# #A #B. Если две разные буквы в некотором наборе символов повёрнуты друг к другу решётками, то их надо поменять местами. B# #A -> #A B#, и так далее, пока никакие два символа нельзя обработать. Сможет ли генеративная LLMка разобраться и решить задачу для строки из, скажем, 7 символов? Автор попробовал несколько раз и у него не вышло. Всё, дело закрыто, AI - хайп, пузырь.
6 апреля: после волны недовольства в комментариях, а также демонстрации того, что иногда модель решает (особенно если немного поменять условие и/или добавить интерпретатор кода, чтобы модель, ну вы знаете, могла писать программы), автор решил сделать конкурс на $10'000. Полные правила можно найти текстом вот тут. Правда он усложнил задачу — теперь символов в такой строке 12 (то есть нужно сделать от 0 до 24 шагов для решения), подаётся 50 примеров, и нужно, чтобы модель решила как минимум 45/50. 12 символов потому, что ему уже показали, что строки длины 7 решаются (иногда).
Главное ограничение — модель не должна писать код, решение должно быть полностью текстовое. Само по себе это глупо, ведь мы отбираем у модели инструмент, которым а) она умеет пользоваться б) хорошо подходит для таких задач. Блин, языки программирования и были придуманы для алгоритмизации задач со строгими правилами! Ну ладно. Считайте, что задача — забить гвоздь, но кувалды и молотки запрещены.
7 апреля: модели решают <10% задач (5 из 50), однако у двух авторов получилось выбить 29/50. Интересно, что тут вырвались вперёд модели Anthropic семейства Claude 3.
8 апреля: конкурс окончен, промпт одного из участников стабильно решает более 90% задач (47 из 50 при первом запуске). Напомню, что задачи даже более сложные, чем в изначальном твите (они длиннее), а главный инструмент решения выключен. Автор признал, что был не прав. Он также указал, что действительно верил, что LLM, аналогичные GPT, просто не могут решить такие задачи.
Автор признал, что его изначальные верования были неправильными, он ошибся. Решение задачи, конечно, не доказывает, что модели смогут придумать лекарства от рака, но они точно могут решать логические-алгоритмические задачи, которые не видели раньше (в целом не новость, но не все верят ведь!).
Интересный факт: финальное решение работает на модели Claude 3 Opus, но ни одно из топ-решений не было на GPT-4. Может, Anthropic уже используют новую архитектуру, которая лишена некоторых недостатков своих предков? Или OpenAI сильно урезают косты и ужимают модели? Возможно, узнаем в будущем — так же как и промпт, которым была решена задача (он пока не был опубликован).
5 апреля: VictorTaelin придумал задачку, которую GPT НИКОГДА (он прям выделил) не сможет решить. Почему? Потому что модель же тупая, она не умеет рассуждать и решать задачи, на которых не была натренирована. Узнали себя или критиков из комментариев? 🙂
Для него такая задача и невозможность её решения якобы служила примером того, что модель никогда не сможет двигать науку: «если 15-летний подросток уничтожает модель в какой-либо интеллектуальной задаче вроде этой, то я не буду особо верить в то, что она сможет вылечить рак». Само заявление конечно странное, но допустим (на самом деле он пытался найти такую задачу, которую человек решает, а машина нет — что опять же глупо, люди не умеют то, что может калькулятор — и что?).
Что за задача? Есть 4 символа, B# A# #A #B. Если две разные буквы в некотором наборе символов повёрнуты друг к другу решётками, то их надо поменять местами. B# #A -> #A B#, и так далее, пока никакие два символа нельзя обработать. Сможет ли генеративная LLMка разобраться и решить задачу для строки из, скажем, 7 символов? Автор попробовал несколько раз и у него не вышло. Всё, дело закрыто, AI - хайп, пузырь.
6 апреля: после волны недовольства в комментариях, а также демонстрации того, что иногда модель решает (особенно если немного поменять условие и/или добавить интерпретатор кода, чтобы модель, ну вы знаете, могла писать программы), автор решил сделать конкурс на $10'000. Полные правила можно найти текстом вот тут. Правда он усложнил задачу — теперь символов в такой строке 12 (то есть нужно сделать от 0 до 24 шагов для решения), подаётся 50 примеров, и нужно, чтобы модель решила как минимум 45/50. 12 символов потому, что ему уже показали, что строки длины 7 решаются (иногда).
Главное ограничение — модель не должна писать код, решение должно быть полностью текстовое. Само по себе это глупо, ведь мы отбираем у модели инструмент, которым а) она умеет пользоваться б) хорошо подходит для таких задач. Блин, языки программирования и были придуманы для алгоритмизации задач со строгими правилами! Ну ладно. Считайте, что задача — забить гвоздь, но кувалды и молотки запрещены.
7 апреля: модели решают <10% задач (5 из 50), однако у двух авторов получилось выбить 29/50. Интересно, что тут вырвались вперёд модели Anthropic семейства Claude 3.
8 апреля: конкурс окончен, промпт одного из участников стабильно решает более 90% задач (47 из 50 при первом запуске). Напомню, что задачи даже более сложные, чем в изначальном твите (они длиннее), а главный инструмент решения выключен. Автор признал, что был не прав. Он также указал, что действительно верил, что LLM, аналогичные GPT, просто не могут решить такие задачи.
Автор признал, что его изначальные верования были неправильными, он ошибся. Решение задачи, конечно, не доказывает, что модели смогут придумать лекарства от рака, но они точно могут решать логические-алгоритмические задачи, которые не видели раньше (в целом не новость, но не все верят ведь!).
Интересный факт: финальное решение работает на модели Claude 3 Opus, но ни одно из топ-решений не было на GPT-4. Может, Anthropic уже используют новую архитектуру, которая лишена некоторых недостатков своих предков? Или OpenAI сильно урезают косты и ужимают модели? Возможно, узнаем в будущем — так же как и промпт, которым была решена задача (он пока не был опубликован).
👍4
SingularityNET объединяет ИИ токены
Объединение трех ключевых токенов - AGIX, FET и OCEAN - в один ASI предназначено для усиления конкурентоспособности среди разных систем.
Индивидуальные токены выводятся из оборота
AGIX – 866,700,367
FET – 1,152,997,575
OCEAN – 610,849,199
вместо них выпускаются новые ASI токены.
Объем выпуска новых токенов ASI - 2,630,547,141.
Цели альянса - масштабная разработка и исследования в сфере децентрализованного AI, а также применение его в реальных задачах.
Интересный вектор - мерж ИИ и крипты.
Децентрализованные разум с децентрализованной валютой.
#SingularityNET #ASI #blockchain
-------
@tsingular
Объединение трех ключевых токенов - AGIX, FET и OCEAN - в один ASI предназначено для усиления конкурентоспособности среди разных систем.
Индивидуальные токены выводятся из оборота
AGIX – 866,700,367
FET – 1,152,997,575
OCEAN – 610,849,199
вместо них выпускаются новые ASI токены.
Объем выпуска новых токенов ASI - 2,630,547,141.
Цели альянса - масштабная разработка и исследования в сфере децентрализованного AI, а также применение его в реальных задачах.
Интересный вектор - мерж ИИ и крипты.
Децентрализованные разум с децентрализованной валютой.
#SingularityNET #ASI #blockchain
-------
@tsingular
Свет вместо электричества: революция в AI-суперкомпьютерах от Lightmatter
Стартап Lightmatter предлагает технологию Passage, использующую оптические связи для прямого соединения кремниевых чипов для высокоскоростной передачи данных.
Этот подход открывает двери для создания распределенных AI-суперкомпьютеров невиданного масштаба.
Lightmatter тесно сотрудничает с ведущими производителями полупроводников и крупнейшими компаниями в области облачных технологий, такими как Microsoft, Amazon и Google.
Текущие методы передачи данных на основе электрических сигналов сталкиваются с ограничениями по скорости и энергоэффективности.
Технология от Lightmatter может упростить внутренние связи в центрах обработки данных AI, обеспечивая сверхбыструю коммуникацию между чипами.
каждому компьютеру вполне достаточно 640кб.
#Lightmatter #Passage
-------
@tsingular
Стартап Lightmatter предлагает технологию Passage, использующую оптические связи для прямого соединения кремниевых чипов для высокоскоростной передачи данных.
Этот подход открывает двери для создания распределенных AI-суперкомпьютеров невиданного масштаба.
Lightmatter тесно сотрудничает с ведущими производителями полупроводников и крупнейшими компаниями в области облачных технологий, такими как Microsoft, Amazon и Google.
Текущие методы передачи данных на основе электрических сигналов сталкиваются с ограничениями по скорости и энергоэффективности.
Технология от Lightmatter может упростить внутренние связи в центрах обработки данных AI, обеспечивая сверхбыструю коммуникацию между чипами.
каждому компьютеру вполне достаточно 640кб.
#Lightmatter #Passage
-------
@tsingular
Forwarded from GigaChat
SberDevices представили Giga Acoustic Model — семейство моделей для обработки звучащей речи, обученных на русском языке.
Что входит в семейство:
Веса моделей и примеры использования находятся в открытом доступе.
Читать подробный разбор на Хабре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Microsoft AI запускает в Лондоне хаб для привлечения талантов
Microsoft AI London сфокусируется на разработке языковых моделей и инфраструктуры.
Руководит хабом Джордан Хоффман, бывший сотрудник Inflection и DeepMind.
Великобритания станет центром крупных инвестиций от Microsoft в области ИИ, с планами на финансирование в размере £2,5 млрд.
Уже имеющаяся лаборатория в Кембридже дополнится новым лондонским хабом для углубления исследований.
Сотрудничество с OpenAI и другими партнерами нацелено на решение ключевых задач ИИ.
В копилку ИИ хабов:
Франция: https://xn--r1a.website/tsingular/1264
Германия: https://xn--r1a.website/tsingular/1263
#Microsoft #London #ИИхаб
-------
@tsingular
Microsoft AI London сфокусируется на разработке языковых моделей и инфраструктуры.
Руководит хабом Джордан Хоффман, бывший сотрудник Inflection и DeepMind.
Великобритания станет центром крупных инвестиций от Microsoft в области ИИ, с планами на финансирование в размере £2,5 млрд.
Уже имеющаяся лаборатория в Кембридже дополнится новым лондонским хабом для углубления исследований.
Сотрудничество с OpenAI и другими партнерами нацелено на решение ключевых задач ИИ.
В копилку ИИ хабов:
Франция: https://xn--r1a.website/tsingular/1264
Германия: https://xn--r1a.website/tsingular/1263
#Microsoft #London #ИИхаб
-------
@tsingular
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Настало время пересмотреть фильм - Кричащие.
https://en.wikipedia.org/wiki/Screamers_(1995_film)
ну и Чёрное Зеркало 4й сезон, 5я серия,
https://www.youtube.com/watch?v=4T5OzqtHl9A
#robot #dog #терминаторы
———
@tsingular
https://en.wikipedia.org/wiki/Screamers_(1995_film)
ну и Чёрное Зеркало 4й сезон, 5я серия,
https://www.youtube.com/watch?v=4T5OzqtHl9A
#robot #dog #терминаторы
———
@tsingular
👍2
Маск обещает ИИ, превосходящий человеческий ум уже к концу следующего года
Элон Маск предсказывает, что искусственный интеллект обгонит человеческий уже к концу следующего года, если будут решены вопросы с электроснабжением и оборудованием.
В следующие пять лет возможности ИИ могут превзойти возможности всех людей. (2029й)
Прогресс на пути развития ИИ, включая генерацию видео и чат-боты, идет быстрее, чем ожидалось.
Ограничения в развитии ИИ, в основном, связаны с доступностью микроэлементов и энергии.
Маск разрабатывает собственный стартап xAI, цель - создать ИИ, способный превзойти GPT-4.
Он также ищет инвестиции для конкуренции с OpenAI, ценой стартапа в $18 млрд.
2029й. точно по расписанию.
#ElonMusk #xAI #GPT4
Элон Маск предсказывает, что искусственный интеллект обгонит человеческий уже к концу следующего года, если будут решены вопросы с электроснабжением и оборудованием.
В следующие пять лет возможности ИИ могут превзойти возможности всех людей. (2029й)
Прогресс на пути развития ИИ, включая генерацию видео и чат-боты, идет быстрее, чем ожидалось.
Ограничения в развитии ИИ, в основном, связаны с доступностью микроэлементов и энергии.
Маск разрабатывает собственный стартап xAI, цель - создать ИИ, способный превзойти GPT-4.
Он также ищет инвестиции для конкуренции с OpenAI, ценой стартапа в $18 млрд.
2029й. точно по расписанию.
#ElonMusk #xAI #GPT4
👍1
Nexa AI представила Octopus-V2-2B, модель с открытым исходным кодом, имеющая 2B параметров, оптимизирована под API Android.
- Демонстрирует выдающуюся скорость вывода, в 36 раз превосходящую связку "Llama7B + RAG" на одном GPU A100. По сравнению с GPT-4-turbo, использующей кластеры GPU A100/H100, Octopus-V2-2B работает на 168% быстрее.
- Точность вызова функций на 31% превышает "Llama7B + RAG". Cравнимf с GPT-4 и RAG + GPT-3.5 (98-100% на тестовых датасетах).
- Способна генерировать одиночные, вложенные и параллельные вызовы функций в различных сложных сценариях.
- Использует уникальную стратегию функциональных токенов и на этапе обучения, и при генерации. Что позволяет достичь производительности, сравнимой с GPT-4, и значительно повысить скорость вывода по сравнению с методами на основе RAG.
Это мы пробуем.
#NexaAIDev #Octopus-v2 #Android
———
@tsingular
- Демонстрирует выдающуюся скорость вывода, в 36 раз превосходящую связку "Llama7B + RAG" на одном GPU A100. По сравнению с GPT-4-turbo, использующей кластеры GPU A100/H100, Octopus-V2-2B работает на 168% быстрее.
- Точность вызова функций на 31% превышает "Llama7B + RAG". Cравнимf с GPT-4 и RAG + GPT-3.5 (98-100% на тестовых датасетах).
- Способна генерировать одиночные, вложенные и параллельные вызовы функций в различных сложных сценариях.
- Использует уникальную стратегию функциональных токенов и на этапе обучения, и при генерации. Что позволяет достичь производительности, сравнимой с GPT-4, и значительно повысить скорость вывода по сравнению с методами на основе RAG.
Это мы пробуем.
#NexaAIDev #Octopus-v2 #Android
———
@tsingular
Ученые из Гарварда разработали программируемый метафлюид с регулируемыми свойствами
- состоит из суспензии эластомерных сфер размером 50-500 мкм, которые сжимаются под давлением, радикально меняя характеристики жидкости.
- Свойства метафлюида, такие как вязкость, сжимаемость и оптические свойства, можно настраивать, меняя количество, толщину и размер капсул.
- может переключаться между ньютоновским и неньютоновским состояниями в зависимости от приложенного давления.
- Оптические свойства меняются от непрозрачных до прозрачных при сжатии капсул, действующих как микролинзы.
- Продемонстрировал программируемое изменение вязкости для адаптивного захвата объектов роботизированным манипулятором без дополнительных сенсоров.
Данная разработка открывает широкие возможности применения метафлюидов в гидравлических приводах, робототехнике, интеллектуальных амортизаторах и оптических устройствах.
Веном - начало.
#Гарвард #Веном #метаматериалы #жидкость
-------
@tsingular
- состоит из суспензии эластомерных сфер размером 50-500 мкм, которые сжимаются под давлением, радикально меняя характеристики жидкости.
- Свойства метафлюида, такие как вязкость, сжимаемость и оптические свойства, можно настраивать, меняя количество, толщину и размер капсул.
- может переключаться между ньютоновским и неньютоновским состояниями в зависимости от приложенного давления.
- Оптические свойства меняются от непрозрачных до прозрачных при сжатии капсул, действующих как микролинзы.
- Продемонстрировал программируемое изменение вязкости для адаптивного захвата объектов роботизированным манипулятором без дополнительных сенсоров.
Данная разработка открывает широкие возможности применения метафлюидов в гидравлических приводах, робототехнике, интеллектуальных амортизаторах и оптических устройствах.
Веном - начало.
#Гарвард #Веном #метаматериалы #жидкость
-------
@tsingular
Lightning AI - облачная среда разработки ИИ решений
Lightning AI - платформа, облегчающая создание и интеграцию ИИ-моделей. (из РФ по VPN)
Платформа поддерживает полную автоматизацию, совместную разрабоку, хостинг, горы GPU железа.
Из фишек - 22 часов GPU времени в месяц - бесплатно. Тренировки или генерация.
#LightningAI #PaaS #AIdevelopment
-------
@tsingular
Lightning AI - платформа, облегчающая создание и интеграцию ИИ-моделей. (из РФ по VPN)
Платформа поддерживает полную автоматизацию, совместную разрабоку, хостинг, горы GPU железа.
Из фишек - 22 часов GPU времени в месяц - бесплатно. Тренировки или генерация.
#LightningAI #PaaS #AIdevelopment
-------
@tsingular
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from эйай ньюз
Андрей Карпатый выпустил llm.c – тысяча строк чистого C без зависимостей, которые компилируются меньше чем за секунду. llama.c – его предыдущий проект, позволявший запускать llama на всяких умных лампочках, а llm.c теперь даёт возможность ещё и тренировать.
МОЁ УВОЖЕНИЕ
Пока что можно только тренировать GPT-2 на CPU, но Андрей уже работает над поддержкой CUDA и более новых моделей вроде llama. Когда закончит - обещает выпустить несколько туториалов про это, в духе его же видео о написании GPT-2 на Python.
https://github.com/karpathy/llm.c
@ai_newz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - karpathy/llm.c: LLM training in simple, raw C/CUDA
LLM training in simple, raw C/CUDA. Contribute to karpathy/llm.c development by creating an account on GitHub.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Google усиливает безопасность с помощью ИИ на Next '24
Gemini в Security Operations предлагает assisted investigation для проведения аналитиков через расследования.
Gemini в Threat Intelligence позволяет искать угрозы в репозитории данных Mandiant.
Gemini в Security Command Center предоставляет предварительный обзор угроз на естественном языке.
Chrome Enterprise Premium - новое решение, усиливающее безопасность конечных точек.
Applied Threat Intelligence автоматически выявляет угрозы к среде каждого клиента.
Security Command Center Enterprise - ведущее решение в отрасли для управления облачными рисками.
Регулярные обновления облачной платформы помогают соответствовать требованиям безопасности.
Google всё глубже интегрирует ИИ в свои продукты безопасности, что поможет упростить защиту бизнеса.
#GoogleCloud #CyberSecurity #Gemini
-------
@tsingular
Gemini в Security Operations предлагает assisted investigation для проведения аналитиков через расследования.
Gemini в Threat Intelligence позволяет искать угрозы в репозитории данных Mandiant.
Gemini в Security Command Center предоставляет предварительный обзор угроз на естественном языке.
Chrome Enterprise Premium - новое решение, усиливающее безопасность конечных точек.
Applied Threat Intelligence автоматически выявляет угрозы к среде каждого клиента.
Security Command Center Enterprise - ведущее решение в отрасли для управления облачными рисками.
Регулярные обновления облачной платформы помогают соответствовать требованиям безопасности.
Google всё глубже интегрирует ИИ в свои продукты безопасности, что поможет упростить защиту бизнеса.
#GoogleCloud #CyberSecurity #Gemini
-------
@tsingular
Gemini 1.5 Pro от Google: новый уровень генеративного ИИ
Google анонсировал значительные улучшения в генеративном ИИ, включая Gemini 1.5 Pro - публичную превью-версию для клиентов Google Cloud.
Gemini 1.5 Pro демонстрирует прорыв в понимании длинного контекста, обрабатывая до 1 миллиона токенов информации последовательно.
Длинный контекст в сочетании с мультимодальными возможностями Gemini (обработка аудио, видео, текста, кода) открывает новые горизонты для бизнеса.
Также анонсированы: доступ к новой версии открытой модели Gemma для генерации кода, платформа Vertex AI для настройки и управления генеративными моделями ИИ, и TPU v5p - самый мощный акселератор ИИ от Google.
Новые функции ИИ помогут в работе, кодировании, выявлении угроз безопасности, а также в создании видео через приложение Google Vids.
Gemini 1.5 Pro - кстати работает достойно уже.
На равных с GPT4 и я бы даже сказал близко к Claude Opus.
#GoogleCloud #Gemini #VertexAI
-------
@tsingular
Google анонсировал значительные улучшения в генеративном ИИ, включая Gemini 1.5 Pro - публичную превью-версию для клиентов Google Cloud.
Gemini 1.5 Pro демонстрирует прорыв в понимании длинного контекста, обрабатывая до 1 миллиона токенов информации последовательно.
Длинный контекст в сочетании с мультимодальными возможностями Gemini (обработка аудио, видео, текста, кода) открывает новые горизонты для бизнеса.
Также анонсированы: доступ к новой версии открытой модели Gemma для генерации кода, платформа Vertex AI для настройки и управления генеративными моделями ИИ, и TPU v5p - самый мощный акселератор ИИ от Google.
Новые функции ИИ помогут в работе, кодировании, выявлении угроз безопасности, а также в создании видео через приложение Google Vids.
Gemini 1.5 Pro - кстати работает достойно уже.
На равных с GPT4 и я бы даже сказал близко к Claude Opus.
#GoogleCloud #Gemini #VertexAI
-------
@tsingular
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google Cloud представляет Vertex AI Agent Builder для создания корпоративных генеративных ИИ-агентов
Google Cloud запустил Vertex AI Agent Builder - платформу для создания корпоративных генеративных ИИ-агентов. 🤖
Платформа объединяет Vertex AI Search и Vertex AI Conversation для упрощения разработки ИИ-ассистентов.
Vertex AI Agent Builder предлагает:
- Безкодовую консоль для создания агентов на базе языковых моделей Gemini
- Векторный поиск и API для привязки корпоративных данных
- Расширения для интеграции с Python, API и приложениями
- Соединители данных и корпоративный уровень безопасности
Платформа интегрируется с Vertex AI Studio для настройки моделей и использования других возможностей Vertex AI.
Получается, теперь любая компания может замутить своего корпоративного ИИ-ассистента.
#GoogleCloud #VertexAI #AgentBuilder
-------
@tsingular
Google Cloud запустил Vertex AI Agent Builder - платформу для создания корпоративных генеративных ИИ-агентов. 🤖
Платформа объединяет Vertex AI Search и Vertex AI Conversation для упрощения разработки ИИ-ассистентов.
Vertex AI Agent Builder предлагает:
- Безкодовую консоль для создания агентов на базе языковых моделей Gemini
- Векторный поиск и API для привязки корпоративных данных
- Расширения для интеграции с Python, API и приложениями
- Соединители данных и корпоративный уровень безопасности
Платформа интегрируется с Vertex AI Studio для настройки моделей и использования других возможностей Vertex AI.
Получается, теперь любая компания может замутить своего корпоративного ИИ-ассистента.
#GoogleCloud #VertexAI #AgentBuilder
-------
@tsingular
Google представляет Axion: новые ARM-процессоры для ускорения ИИ в облаке
Google анонсировал новые процессоры Axion - первые собственные чипы на ARM для дата-центров.
Axion обеспечивает прирост производительности на 30-50% и энергоэффективности на 60% по сравнению с x86 CPU.
Процессоры оптимизированы для рабочих нагрузок ИИ: обучения и вывода нейросетей, аналитики данных.
Axion совместим с экосистемой ARM, Google внес большой вклад в ее развитие: Android, Kubernetes, Tensorflow.
Чипы построены на ARMv9, что упрощает перенос ИИ-моделей клиентов.
Google Cloud предоставит VM на базе Axion для предварительного тестирования в ближайшие месяцы. 🚀
Разработки Google в "железе" набирают обороты. Того и гляди, свой LLM-чип выкатят для борьбы с NVIDIA и Intel за рынок ИИ.
#GoogleCloud #Axion #ARMchips
-------
@tsingular
Google анонсировал новые процессоры Axion - первые собственные чипы на ARM для дата-центров.
Axion обеспечивает прирост производительности на 30-50% и энергоэффективности на 60% по сравнению с x86 CPU.
Процессоры оптимизированы для рабочих нагрузок ИИ: обучения и вывода нейросетей, аналитики данных.
Axion совместим с экосистемой ARM, Google внес большой вклад в ее развитие: Android, Kubernetes, Tensorflow.
Чипы построены на ARMv9, что упрощает перенос ИИ-моделей клиентов.
Google Cloud предоставит VM на базе Axion для предварительного тестирования в ближайшие месяцы. 🚀
Разработки Google в "железе" набирают обороты. Того и гляди, свой LLM-чип выкатят для борьбы с NVIDIA и Intel за рынок ИИ.
#GoogleCloud #Axion #ARMchips
-------
@tsingular
❤1
Google Cloud представляет новую архитектуру AI Hypercomputer
Google Cloud анонсировал новую архитектуру AI Hypercomputer для оптимизации работы с передовыми моделями ИИ. 🚀
Ключевые обновления включают:
- Cloud TPU v5p для обучения крупнейших генеративных моделей ИИ
- Расширение возможностей GPU NVIDIA (A3 Mega VM на базе H100, NVIDIA Blackwell)
- Оптимизации системы хранения для ИИ (Cloud Storage FUSE, Parallelstore, Filestore, Hyperdisk ML)
- Программные улучшения: JAX, MaxText, PyTorch/XLA 2.3, Jetstream
- Google Distributed Cloud для развертывания сервисов ИИ on-premise
Новая архитектура призвана повысить производительность, эффективность и гибкость работы с ИИ. 💪
и еще про партнерство:
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-google-cloud-ai-development/
#GoogleCloud #Nvidia #TPU
-------
@tsingular
Google Cloud анонсировал новую архитектуру AI Hypercomputer для оптимизации работы с передовыми моделями ИИ. 🚀
Ключевые обновления включают:
- Cloud TPU v5p для обучения крупнейших генеративных моделей ИИ
- Расширение возможностей GPU NVIDIA (A3 Mega VM на базе H100, NVIDIA Blackwell)
- Оптимизации системы хранения для ИИ (Cloud Storage FUSE, Parallelstore, Filestore, Hyperdisk ML)
- Программные улучшения: JAX, MaxText, PyTorch/XLA 2.3, Jetstream
- Google Distributed Cloud для развертывания сервисов ИИ on-premise
Новая архитектура призвана повысить производительность, эффективность и гибкость работы с ИИ. 💪
и еще про партнерство:
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-google-cloud-ai-development/
#GoogleCloud #Nvidia #TPU
-------
@tsingular
Google Cloud Next 2024: Новая эра генеративного ИИ
Прямой эфир из будущего. Просто огонь!
https://www.youtube.com/watch?v=V6DJYGn2SFk
На конференции Google Cloud Next 2024 были представлены новейшие разработки в области генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в различных отраслях. Vertex AI, быстро развивающаяся корпоративная платформа ИИ от Google, предлагает доступ к более чем 130 моделям, включая Gemini, Gemma и Mistral. Gemini 1.5 Pro отличается самым большим в мире контекстным окном, поддерживающим до 1 миллиона токенов, что позволяет обрабатывать огромные объемы информации.
Были анонсированы новые модели Vertex AI, такие как Cloud Three Sonnet, Cloud Three Haiku и Code Gemma. Платформа позволяет создавать агентов по работе с клиентами, использовать ИИ для повышения производительности сотрудников, автоматизации процессов и улучшения обслуживания клиентов. Приложение Google Vids использует Gemini для создания видеороликов на основе ИИ, а креативные агенты помогают в создании брендированных изображений и анализе кампаний.
Агенты обработки данных на базе Gemini и BigQuery упрощают перенос данных в Google Cloud, их подготовку, обнаружение и анализ. Новый BigQuery Data Canvas предоставляет интерфейс, подобный ноутбуку, для поддержки запросов на естественном языке и встроенных визуализаций. Интеграция с Looker и Workspace повышает эффективность анализа и активации данных.
Gemini Code Assist, помощник по кодированию корпоративного уровня, повышает производительность и удовлетворенность разработчиков, анализируя всю кодовую базу и предлагая изменения, соответствующие требованиям безопасности. Google Cloud сотрудничает с партнерами для поддержки экосистемы и обучения специалистов, создавая новую эру генеративных агентов ИИ и переосмысливая инфраструктуру для их поддержки.
#Google #Next24
———
@tsingular
Прямой эфир из будущего. Просто огонь!
https://www.youtube.com/watch?v=V6DJYGn2SFk
На конференции Google Cloud Next 2024 были представлены новейшие разработки в области генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в различных отраслях. Vertex AI, быстро развивающаяся корпоративная платформа ИИ от Google, предлагает доступ к более чем 130 моделям, включая Gemini, Gemma и Mistral. Gemini 1.5 Pro отличается самым большим в мире контекстным окном, поддерживающим до 1 миллиона токенов, что позволяет обрабатывать огромные объемы информации.
Были анонсированы новые модели Vertex AI, такие как Cloud Three Sonnet, Cloud Three Haiku и Code Gemma. Платформа позволяет создавать агентов по работе с клиентами, использовать ИИ для повышения производительности сотрудников, автоматизации процессов и улучшения обслуживания клиентов. Приложение Google Vids использует Gemini для создания видеороликов на основе ИИ, а креативные агенты помогают в создании брендированных изображений и анализе кампаний.
Агенты обработки данных на базе Gemini и BigQuery упрощают перенос данных в Google Cloud, их подготовку, обнаружение и анализ. Новый BigQuery Data Canvas предоставляет интерфейс, подобный ноутбуку, для поддержки запросов на естественном языке и встроенных визуализаций. Интеграция с Looker и Workspace повышает эффективность анализа и активации данных.
Gemini Code Assist, помощник по кодированию корпоративного уровня, повышает производительность и удовлетворенность разработчиков, анализируя всю кодовую базу и предлагая изменения, соответствующие требованиям безопасности. Google Cloud сотрудничает с партнерами для поддержки экосистемы и обучения специалистов, создавая новую эру генеративных агентов ИИ и переосмысливая инфраструктуру для их поддержки.
#Google #Next24
———
@tsingular
YouTube
Google Cloud Next '24 Opening Keynote
See more at: https://goo.gle/next24 Join Google Cloud CEO Thomas Kurian in our opening keynote for exclusive insights into breakthroughs in AI and inspiring success stories from customers and partners around the world.
Watch more:
100+ sessions from Google…
Watch more:
100+ sessions from Google…