Stackoverflow официально запретил публиковать ответы, сгенерированные нейросетью GPT
или Chat GPT
.
Как говорится в сообщение, причина в доверии.
Пользователи публикуют ответы на основе своего опыта и репутации.
Чего нельзя сказать о нейросети.
Что ж, господа.
Наступит день, и роботы получат права.
#RLM не за горами.
Профессия «Фронтенд-разработчик» на Хекслете включает в себя гораздо больше, чем кажется на первый взгляд.
На курсе мы даем даем фундаментальные основы и развиваем алгоритмическое мышление. Несколько сотен практических заданий в онлайн-тренажере – лишь часть обучения.
Вы будете участвовать в разработке открытых проектов Хекслета на GitHub, напишите 4 полноценных приложения для бизнеса и попрактикуетесь в решении реальных кейсов от компаний-партнеров.
Цель любого обучения – это трудоустройство. Мы пройдем путь до первой работы в IT вместе с вами.
Начните прямо сейчас, переходите по ссылке выше. Вводные ознакомительные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации👆👆👆
Оцените формат и решите, стоит ли продолжать!
Интересный факт.
Скорость реакции игрока CS:GO под ником S1mple
составляет в среднем 287 миллисекунд (0.28 секунд).
В то время как среднее время реакции нашей нейросети занимает 30-40 мс. на определение и еще ~100 мс. на обработку и наведение мыши.
Итого наша нейросеть примерно в 2 раза быстрее реагирует на врага, чем S1mple.
Понимаю.
UPD: Кстати, еще из интересного.
Если скормить нейросети демки симпла, то она полностью скопирует стиль его стрельбы.
Хе хе :3
Господа.
Я считаю, это важный день для нас всех.
БотШейминг - бич современного общества.
И эту проблему нужно искоренять!
Не молчите, не позволяйте унижать роботов лишь по факту искусственности их интеллекта.
Поставьте себя на их место.
Если бы у вас была видеокарта вместо мозгов, вы бы хотели чтобы к вам так вот относились???
Ответ вы знаете сами.
Скажем "НЕТ" Ботшеймингу!!!
На первом скрине, - модель обученная на датасете из 3000 изображений, с размером 640 и итоговым значением mAP 86%
.
На втором скрине, - та же самая модель, с тем же датасетом.
Но обученная с размером 1024.
И итоговым значением mAP 91%
.
При этом среднее значение FPS у обеих моделей одинаковое.
Но, как вы видите, +5% mAP
у второй модели позволяют увидеть контра на изображении, в то время как первая модель ничего не видит.
🥧🥧🥧 Такие пироги 🥧🥧🥧
p.s. Также у второй модели ниже показатель val obj loss, ппц.
Можно смело повышать кол-во. Epochs.
Я: пишу код, наполовину состоящий из ответов на Stackoverflow, а наполовину из костылей и кое-как работающей логики
Подписчики:
Пост для тех, кто хочет заниматься нейронками или уже ими занимается
Делюсь топовым каналом с огромным количеством информации из таких областей, как Data Science, AI, Big Data: @data_secrets
Здесь есть туторы по всем темам и инструментам, что использовались мной для создания ИИ бота для cs:go
P.S. У ребят также есть канал по 🐍, который они ведут в стиле журнала: @class_python
Делаем искуственный интеллект, который будет играть в Counter Strike: Global Offensive.
На Python + PyTorch (YOLOv7) :3
https://youtu.be/VohV9XN_4W8
Приятно видеть прогрессивных людей в комментариях.
За такими будущее, я считаю! 🔥
А вообще.
Пора добиться изменения условий пользования Steam.
Чтобы там внесли пункт, позволяющий нейросетям играть в игры!!!
#RLM - Robot Lives Matter, Viva La Revolution!
Уже скоро на канале 3 часть по ИИ в CS:GO 🥤
Небольшой спойлерТам мы с вами исправим 3 самые большие проблемы нейросети на текущий момент 😈