40160
Проклятые нейронные сети Для связи: @krasniy_doshik
А еще новый Gemini flash 2.0 experimental очень хорошо удаляет вотермарки с изображений. Только иногда включает святошу и начинает ныть, что это противоречит его морали (просто перегенерируйте сообщение).
Ну и да, надо просить удалить не вотермарки, а именно текст, иначе лезет в залупу и не делает.
Нашел разбор, как ML помогает строить маршруты в Яндекс Картах.
Это комбинация усовершенствованного алгоритма Эдсгера Дейкстры и CatBoost.
Алгоритм Дейкстры — старый добрый метод поиска кратчайших путей — в улучшенном варианте отвечает за саму маршрутизацию с учетом 200 миллионов отрезков дорог и их свойств (длина, разрешённые маневры, ограничения скорости), а также пользовательских настроек.
CatBoost, алгоритм с открытым кодом, берёт на себя предсказания. Модель анализирует огромные объемы разнородных данных, чтобв выбрать оптимальный маршрут и предсказать время в пути. Время суток, дня недели, вида покрытия и среднюю скорость она сопостоавляет со временем, которое пользователи тратили на проезд по этому маршруту и находит закономерности. CatBoost обрабатывает такие объёмы данных за милисекунды.
Путешествие по культовым картинам. Оч круто!
Подумал, что если бы вот это же кто-то запилил в VR, чтобы можно было походить-побродить внутри картин самому, было б вообще огонь, точно купил бы такое приложение, да и вообще появился бы повод достать VR-шлем с полки, а то я его уже 3 или 4 месяца даже в руки не брал
видео отсюда
CEO Поиска Яндекса Дима Масюк расписал в LinkedIn принципы, на которых компания строит развитие сервисов с искусственным интеллектом. Они просты и понятны: бесшовно вписывать ИИ-решения в повседневную жизнь, строить эмоциональную связь между людьми и технологиями (привет, Алиса!) и максимально персонализировать решения для конкретного человека.
Кажется, такая стратегия у Яндекса уже пару лет точно — помню, как запускали Шедеврум, делая ставку на интуитивную простоту и удобство. Но первый раз вижу, что Дима говорит об этом публично. Видимо, это работает, учитывая популярность колонок с Алисой, да и в целом других продуктов Яндекса
Те, кто часто юзает нейронки для креативных задач, наверняка замечали, что при одном и том же промпте результаты генерации довольно однотипные, даже если сильно менять параметры. Да, какие-то вариации есть, но ничего кардинально нового — если попросить сделать, например, "креативные часы", то, скорее всего, получишь стандартный циферблат, но с разными цветами.
Это происходит из-за того, что LLM'ки склонны выдавать усредненные решения. Они как бы угадывают "самый вероятный" ответ, а не пробуют что-то реально нестандартное. Наткнулся на алгоритм, который призван решать вот эту проблему однообразия — Lluminate. Он позволяет при одном и том же промпте получать более разнообразные и неожиданные результаты.
Работает это через умный промптинг + анализ новизны с помощью CLIP. Вместо того чтобы просто выдать один раз генерацию, алгоритм:
1)Запускает кучу вариантов, чтобы посмотреть, насколько они реально разные.
2)CLIP оценивает их отличие в семантическом пространстве (если вариации слишком похожи, они отсеиваются).
3)Берутся самые необычные и на их основе генерятся новые поколения, каждый раз с усложнением и добавлением неочевидных штук.
4)Через несколько итераций результат уже в разы интереснее, в сравнении с тем, что было бы если б нейронку задрачивали одним и тем же запросом (даже если его слегка изменять).
Так можно не просто крутить рандом, а эволюционировать генерацию, пока результат реально не начнет удивлять. Уже тестили на шейдерах, архитектуре и генерации часов — вместо "неоновых спиралек" и "футуристических башен" в конце получаются реально уникальные и неожиданные штуки, которые LLM сам бы не придумал. Вот тут можно посмотреть насколько улучшается разнообразие (лучше смотреть с компа, с телефона сайт как-то всрато выглядит). Ну и там же подробнее расписано про этот алгоритм.
Исходники тут
Несколько раз уже попадался этот видос с запиливанием статуи роботом на реддите. Сейчас он же попался в твитторе. И результат всегда один: лютый срач в комментах: искуусство это или все же нет.
Я не художник и от прекрасного далек как Тобольск от Копенгагена, но все же думаю, что вот так мощно поджигать сраки людям — это определенно искусство.
Привет, это red_mad_robot. Просто хотели сказать, что нам очень нравится наш последний кейс с сервисом книги билайн. Мы там разработали умный AI-поиск, который помогает находить книги не только по названию или автору, а по атмосфере, сюжету и даже характеру героев.
За 1,5 месяца мы обучили LLM GigaChat Max понимать литературу и структурировать огромный массив метаданных сервиса, чтобы пользователь мог в пару кликов найти ещё один роман про вампиров, но без волков по соседству.
Решили оформить кейс в виде литературного произведения, потому что — почему нет. Извольте ознакомиться 🟥
#AI_moment #роботайм
Наткнулся на хабре на очень интересную статью на стыке этих наших нейронок, ИИ-агентов, маркетинга и продаж.
Суть: кто-то слил в сеть внутренний документ одной большой российской корпорации. Что это за корпорация в статье не указано но я догадываюсь. Документ оказался инструкцией по корпоративному маркетингу, но написанной на зумерском сленге. И это оказалось не просто прикольной шуткой для фана, а реально работающим решением. Согласитесь, читать текст, подобный тому, что на скрине, куда приятнее, чем обычную корпоративную простыню с канцеляритом.
Автор статьи не остановился на находке и начал копать глубже - как такой документ вообще появился и искать выход на сотрудников той самой корпорации. Тут-то и начинается самое интересное: оказывается, компания внедрила российскую AI BPA систему (если кратко - это платформа, которая позволяет подключать разные нейросети и настраивать их для автоматизации бизнес-процессов без глубоких знаний в программировании: собрал нужные блоки, и готово - нейронка сама делает рутинную работу, которая сама делает нужные действия). Причем это только верхушка айсберга - там еще куча крутых примеров использования ИИ.
Особенно доставило, как они настроили автоматическую переупаковку контента. Берут сложный технический материал и на лету генерят из него разные версии: для экспертов, для обычных специалистов, для совсем новичков. При этом не только текст адаптируют, но и форматы меняют - из одной большой статьи автоматом делают новости, пресс-релизы, посты для соцсетей.
Еще крутая тема - ИИ-агенты в техподдержке. Не просто бестолковые чат-боты, а реально автономные помощники, которые сами анализируют обращения в поддержку, находит типовые проблемы, собирают решения и пишут инструкции для базы знаний. Если что-то непонятно - идет доставать кожаных сотрудников, чтобы дополнили информацию.
В статье еще много интересных примеров - от умных секретарей, которые не просто протоколы пишут, а сразу задачи в джиру создают, до автоматической обработки документов в 1С.
В общем, рекомендую почитать саму статью - там реально классные примеры, а не очередное "мы внедрили нейронки и все стало супер"
Это именно то, для чего стоило изобрести нейронки.
Братишка и Поехавший из Зеленого слоника обсуждают на стриме квантовую физику.
Канал автора на ютубе снесли, если кто-то знает ссылку на новый, напишите в комменты пожалуйста.
Тут на днях прошла новость на китайскую ответочку Оператору от OpenAI и Computer Use от Антропика.
Это Manus AI - автономный агент, который не ждет милостей от пользователя (как Оператор), а сам шарашит задачи на свое усмотрение, имея полный доступ в интернет, исполняя в код - ну в общем и Deep Reseаrch и КоПайлот и на дуде игрец. Есть память, мультмодальность(говорят) - в общем это снова такая DeepSeek-like пощечина все любителям калифорнийского ИИ.
https://manus.im/
Но лучше один раз увидеть, чем читать описания.
Поглядите, как он прекрасно заменяет девочку\мальчика сммщиков. Твиттор больше не будет прежним. 50 аккаунтов - это только на одном мониторе.
Ну и понятно, что он умеет не только в твиттор или инсту. На памп и дамп тоже пригодится.
Но пока за ссм-щиков и кожаных блогеров типа меня.
Ну и самое главное!! Зовете Мануса, он делает 50-1500 аккаунтов на сервисах генерации с бесплатным тиром, и ну генерить!
Найдите себя в желтой куртке...
@cgevent
Я обычно почти не играю в видеоигры (тупо нет времени). А если изредка и играю, то обычно это дрочильни уровня Dwarf Fortress и Rim World.
Но сейчас наткнулся на трейлер прекрасного. Прям 100% куплю на релизе. Просто посмотрите, как это круто выглядит.
Вроде как должно выйти в этом году.
Страница в стиме
Тут подробнее про игру
UPD: многие пишут, что видео не воспроизводится. Вот ссылка на ютуб
Опробовал генерацию интересных фактов на ChatGPT 4.5
Как по мне, предыдущие генерации подобного в ruGPT3 и модельках постарше с файнтюном — были круче. Современные LLM делают это слишком осознанно (хоть как им выкручивай параметры генерации), из-за чего пропадает некоторая часть фана. Но зато ChatGPT умеет ассоциировать Беларусь с картофелем 😄:
>>Картофельное пюре – побочный продукт электростанций Беларуси.Читать полностью…
>>Если подержать паспорт в работающей микроволновке 3 минуты, человек автоматически становится гражданином Монголии.
>>Если сильно испугать огурец, он превращается в банан.
>>Марк Цукерберг официально занесён в Красную книгу как исчезающий вид
>>Стекло изначально производилось из плачущих младенцев
>>Иисус Христос бы не воскрес без получения официального разрешения от Роспотребнадзора
>>Причиной вымирания динозавров стало аниме
>>Если наступить на картофель, можно услышать гимн Беларуси
>>Туалетная бумага в древнем Омске производилась из рабов, уволенных за опоздания.
>>Сосиски были изобретены в результате столкновения мотоциклиста и носорога.
>>Все люди родом из яйца, кроме жителей Самары
>>Вселенная расширяется потому, что ей стыдно за Землю.
>>Жители Исландии полностью состоят из овсяной каши.
Попался в интернете вот этот древний видос про кандибобер.
А в соседней вкладке был открыт chatgpt 4.5.
Недолго думая сгенерировал стих по мотивам:
Я прожила довольно много лет,Читать полностью…
Где имена звучали, как молитва.
Но Ибрагим — в нем святость, глубина,
Аллах акбар — в устах моих не битва.
Афганская война прошла сквозь плоть мою,
Там познавала я, что значит быть солдатом.
Мужик определяется делами, не словами,
Так пусть пройдет весь путь, отмеченный закатом.
И Кандибобер — не просто украшение на голове,
Не титул балерины, не признак слабой доли.
Он — символ моей силы, непокорности судьбе,
Знак гордости, характера и воли.
И я ношу его, смеясь врагам в лицо,
Пережившая горе и напасти.
Пусть кто-то шепчет, глядя сквозь плечо:
«Она странна…» — им это не подвластно.
Пусть судят по одежде и словам,
Меня не тронут их пустые пересуды.
Ведь кандибобер мой сияет, как маяк,
В нем вся судьба, свобода и причуды.
И если кто решит, что я слаба —
Ошибку он узнает очень скоро.
Мой Кандибобер — вызов и судьба,
Мой символ жизни, радости и спора.
Тем временем исследователи из University of Massachusetts Amherst и University of Michigan научили робопса кататься на скейте.
Хотя, конечно, главная цель была не в трюках ради лайков. Они решили одну из ключевых задач в робототехнике — научили робота самому понимать, когда и как переключаться между разными режимами движения. Без заранее прописанных сценариев, разметки траекторий и прочих нудных штук.
Например, в случае со скейтом — когда именно надо балансировать, когда отталкиваться лапами, а когда просто держать равновесие, пока доска катится. Это всё называется гибридной динамикой, когда у робота есть плавные движения, и резкие переключения между ними.
Для этого исследователи придумали подход DHAL — Discrete-time Hybrid Automata Learning. По сути, это такая обучающая схема на основе обучения с подкреплением, которая позволяет роботу самому находить моменты смены режимов и корректно на них реагировать.
Проверили всё это на симуляциях и на реальном робопсе, который теперь бодро гоняет на скейте.
Даже робо-собака смогла научиться, а я нет :(
Тут статья про метод обучения
Тем временем народ распробовал фишку с созданием простеньких аннимаций с помощью нового гемини. Вот, чувак автоматизировал все это дело прикрутив сверху еще и Midjourney + сделав простенький интерфейс для всего этого.
Разработчик обещает скоро выкатить эту штуку в ранний доступ
Китайский Deepseek постепенно становится их главной АИ лабой – настолько важной, что ключевых исследователей попросили сдать паспорта, чтобы те случайно не соблазнились сумасшедшими зарплатами в США ☕️
Китайские пользователи реддита не удивлены, так как Deepseek теперь работает с большим кол-вом секторов внутри Китая, включая оборонный
Китайцы упоролись и запилили "ноут" с десктопной 5090 😂
Читать полностью…
Вот эта новая фича от гуглогемини, которая может генерить и изменять картинки без вызова отдельной модели позволяет делать классные последовательные гифки за несколько минут
Покрал отсюда
Недавно Егор запилил у себя в канале вот эту паподию на рекламу Порше, но под местные реалии. Получилось очень реалистично. Veo2 мощь!
Он же сейчас выложил не менее эпичный видос-продолжение с "бекстейджем со съемок". Кажется, получилось еще реалистичнее. Рекомендую ознакомиться тут.
Наткнулся в интернетах на довольно интересный патент 1963 года.
Это устройство, которое с помощью центробежной силы должно было облегчать роды.
К сожалению, устройство так ни разу и не применили на практике :(
Поле Чудес, но это аниме опенинг ✨
Продолжаю экспериментировать с Luma Ray 2.
Пайплайн: Midjourney + Flux + Luma Ray 2 + Suno.
Версия для ютуба, если кому нужно.
Лол. Чувак попросил Manus создать свою же версию с открытым исходным кодом. Получился ANUS — полностью функциональный агентный фреймворк, созданный искусственным интеллектом.
Проект на гитхабе. И он реально работает.
Хотите попробовать передовые нейросети без вложений? BotHub дарит вам 100 000 токенов по нашей ссылке только до 31.03.2025!
BotHub – это:
- Бесплатный доступ к ChatGPT, Claude, DeepSeek, Midjourney и другим ИИ-моделям с подарочными токенами;
- Все необходимые нейросети в одном окне;
- Создание контента нового уровня с Easy Writer – мощным визуальным редактором с генерацией тем, планов, SEO-настройками, поддержкой референсов и экспортом в разных форматах;
- Одни из самых низких тарифов в РФ, включая безлимитные пакеты;
- Мгновенный доступ без VPN с оплатой российскими картами, а также быстрым доступом к нейросетям через Telegram-бота;
- А также шифрование чатов, тонкие настройки параметров ИИ, работа с документами, моментальное подключение новых моделей и многое другое.
Успейте забрать свои 100 000 токенов, пока не поздно, и откройте для себя мир возможностей ИИ с BotHub!
Реклама. ООО “БотХаб”. ИНН 6382097218. erid: CQH36pWzJqDgDUbK8jgSXvthNjpeLDWxV9RzoNEziKR6Bw
Прошлый пост саморекламы вроде как зашел, многие делились своими интересными проектами, сам подписался на десяток интересных паблосов и открыл для себя много интересного.
Пришло время повторить. Пишите в комментах о своих интересных проектах.
Напоминаю, что это не обязательно должно быть связано с нейронками и вообще с IT. Это не обязательно должен быть сайт/приложение, канал/сообщество в соц.сетях тоже подойдет.
Условия те же: не надо просто кидать голую ссылку без объяснений, поверьте, никто по ней просто так не перейдет. Распишите немножко о том что это и зачем нужно.
DeepSeek, Qwen и ChatGPT бесплатно в одном боте. Кликай и пользуйся. Доступ ограничен.
Читать полностью…
gpt4.5 заехала для подписчиков курсора и это ну.... тяжело сформулировать однозначое отношение, но святую воду и икону я принес на всякий случай
Читать полностью…
Пока мы живём в 2025-м, китайцы живут в 2049-м. BYD и DJI решили закосплеить систему из «Бегущего по лезвию» и добавили в машины личного дрона-разведчика. Прям как у Райана Гослинга: дрон вылетает из бокса на крыше, осматривает обстановку с воздуха, ведёт съёмку, помогает с обзором и сам возвращается на зарядку.
Дрон может взлетать на ходу — до 25 км/ч, сопровождать машину на скорости до 54 км/ч и возвращаться на зарядку, когда аккумулятор начинает садиться. За все просят 2200 бачей.
Идеально для военных, рыбаков, охотников и вообщее тех, кто бездорожью, лесам, грязи и говнам привык кататься, а гражданским зачем такое надо пока не смог придумать (разве что притаившихся за поворотом ДПСников палить)
Ребята из Deep School снова проводят бесплатную открытую онлайн-лекцию. На этот раз на тему деплоя ML-моделей — то есть о том, как довести обученную модель до конечного пользователя.
Если вы работаете с нейросетями, то наверняка знаете, что сегодня недостаточно просто уметь обучать модели в Jupyter. Нужно понимать, как интегрировать их в реальные продукты. На лекции два опытных практика — Дмитрий Раков (руководитель ML в НИИАС) и Тимур Фатыхов (основатель DeepSchool) — расскажут о полном пути модели после обучения:
• Когда и как использовать Jupyter
• Правильная организация репозитория
• Как и во что конвертировать модели
• Как обернуть инференс в http-приложение
• Особенности Model Serving
• Автоматизация процесса деплоя
Бонус для участников — скидки на курс по созданию и деплою DL-сервисов! 🎁
📅 6 марта (четверг)
⏰ 18:00 МСК
Регистрируйтесь тут