Наука, технологии, изобретения и урбанистика — прямо сейчас говорим о том, что уже скоро повлияет на каждого. по всем вопросам - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
Как разобраться в нейросетях раз и навсегда?!
🚀 Хотите понять, как искусственный интеллект может упростить вашу жизнь или вывести ваш бизнес на новый уровень?
🤖 Авторский канал "ИИчко" — место, где ИИ становится доступным, понятным и невероятно полезным для всех, кто интересуется технологиями.
🔍 Что вас ждет:
• Образовательный контент;
• Простые объяснения сложных тем ИИ;
• Инсайты для профессионалов;
• Практические советы;
• Тренды и вдохновение;
Подписывайтесь на "ИИчко" и откройте для себя ИИ с новой стороны!
👉 /channel/+ZTRi8Q-tw4Y2Mjhi
Anthropic проводит испытания безопасности новой модели под названием «Клод-Нептун».
Не удивлюсь, если мы скоро увидим Claude 4.
Дарио Амодей в своём последнем интервью говорил, что Claude 4 будет готов через шесть месяцев. Похоже, это время уже подходит.
#Claude
@data_analysis_ml - подписаться
🎁 РАЗЫГРЫВАЕМ MacBook Air!
Майские праздники продалжаются! Разыграем новенький 13-дюймовый MacBook Air !
Условия участия максимально простые:
🔸Подписаться на телеграм-канал Machine Learning
🔸Подписаться на телеграм-канал Vistehno
🔸Нажать кнопку "Участвовать" ниже.
ВСЁ! Вы участник!
Итоги подведём 14 июня. Доставка приза осуществляется на территории РФ.
Всем удачи!
⚠️ Если бот подвис — не беспокойтесь, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».
Тра файл: мужик через GPT-4o составил текст извинения своей девушке, но слишком сильно доверился ИИ — забыл удалить одну строчку.
Комментарий очень красноречив 😂
🪰 Исследователи из Пекинского авиационного университета разработали микроробота длиной всего 2 сантиметра с ультрабыстрой скоростью передвижения.
Результаты работы опубликованы в исследовании под названием «Беспроводной робот-насекомое с ультрабыстрой автономной скоростью движения» в журнале Nature Communications.
#микроробот #локомоция #биомимикрия #робототехника #технологии #инженерия #инновации
🧩 LegoGPT: Генерация физически устойчивых и пригодных к сборке моделей LEGO по текстовому промету
https://huggingface.co/papers/2505.05469
🚀 Olmo 2 1B — компактная ИИ-модель, которая удивляет. Институт AI2 представил новую языковую модель с 1 млрд параметров, которая обходит решения от Google в тестах на арифметику и точность фактов.
Что делает Olmo 2 1B особенной?
— Полная прозрачность: исследователи выложили не только модель под открытой лицензией Apache 2.0, но и все обучающие данные с кодом обучения. Это редкий случай, когда можно буквально "заглянуть под капот" ИИ.
🔗 Ссылка - *клик*
@vistehno
Видео создано HunyuanCustom
Читать полностью…Киберпанк стал реальностью: в Японии вырастили мозг, управляющий роботом
Учёные создали цереброид — миниатюрный мозг, выращенный из стволовых клеток. Его подключили к специальному чипу, превратив в настоящего киборга.
Этот мозг уже учится, выполняет команды и управляет роботом — словно кадр из научной фантастики.
Он функционирует почти как настоящий, хотя пока и обладает ограниченными возможностями.
Хотите оказаться там, где бизнес и технологии пересекаются не на слайдах, а в реальности?
Конференция Data&ML2Business — это не просто витрина фич, а внутренняя кухня внедрения реальных технологий. 28 мая в Москве или онлайн расскажем, как компании реально применяют ML, BI и аналитические платформы.
В программе:
– выступления CTO и архитекторов Яндекса
– кейсы по генеративным моделям, речевой аналитике и аналитике видео
– гибридные data-решения в фарме и индустриальных компаниях
– что происходит с ML-процессами, когда они выходят за пределы одной команды
Событие подходит тем, кто строит системные решения и работает на стыке бизнеса и технологий.
Присоединяйтесь офлайн в Москве или онлайн — будет полезно.
🚀 ChatGPT всё ещё лидирует в AI-гонке, но Google Gemini стремительно набирает обороты!
Недавний опрос CivicScience показал, что 40% американских потребителей в прошлом месяце использовали генеративные AI-инструменты:
🤖 ChatGPT – 46%
🌟 Google Gemini – 37%
💼 Microsoft Copilot – 25%
🔍 При этом 52% пользователей ChatGPT и 40% пользователей Gemini предпочитают работать исключительно на своей платформе – показатель высокой лояльности и доверия.
Что это значит?
ChatGPT продолжает задавать тон благодаря широкой базе фанатов и зрелой экосистеме.
Google Gemini быстро сокращает отрыв, привлекая новых пользователей свежими возможностями и интеграциями.
Конкуренция стимулирует развитие: нам стоит ждать ещё более интересных функций и улучшений!
А вы какую платформу используете чаще всего? Поделитесь в комментариях!
#AI #ChatGPT #GoogleGemini #GenerativeAI #TechTrends #Innovation
МТС True Tech Day: ИТ-событие, которое нельзя пропустить. Участие бесплатное
6 июня разработчики из российских бигтехов на практических примерах покажут, как ИИ перестал быть экспериментом и стал частью разработки.
В программе:
— Больше 40 докладов от известных ученых и ИТ-компаний.
— Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Концентрация практических кейсов: как создаются большие проекты с применением AI.
— Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Регистрация по ссылке
💃 Hello fellow kids, Белый Дом запустил на ютубе Lo-Fi Трампа
На этой бесконечной трансляции прездидент США, сгенерированный в стиле Ghibli, подписывает список выполненных обещаний.
Учимся/работаем/фокусиремся тут — click.
👽 Grok теперь способен генерировать полноценные PDF-документы на любую тему. Всего два клика — и готов отчёт или курсовая работа с формулами и графиками.
Просто задайте тему и добавьте в конце «создай в PDF» — всё остальное сделает Grok.
И что самое приятное — услуга полностью БЕСПЛАТНА. Попробуйте прямо сейчас!
Попробовать: https://grok.com/
@vistehno
✔️ Гендиректор Microsoft: до 30% кода компании создано с помощью ИИ.
На конференции LlamaCon Сатья Наделла, глава Microsoft, заявил, что 20–30% кода в репозиториях компании генерируется искусственным интеллектом. По его словам, эффективность таких решений сильно зависит от языка: например, с Python ИИ справляется лучше, а с C++ пока есть сложности. Наделла подчеркнул, что результаты все еще неоднородны, но тенденция очевидна.
Ранее технический директор Microsoft Кевин Скотт прогнозировал, что к 2030 году ИИ будет писать до 95% всего кода. В то же время в Google, по словам CEO Сундара Пичаи, нейросети уже создают более 30% нового кода. Однако методы подсчета у компаний различаются, поэтому точность цифр - под вопросом. Марк Цукерберг, участвовавший в дискуссии, признался, что не знает аналогичных данных для своей компании.
techcrunch.com
✔️ Mellum от JetBrains: релиз языковой модели для разработчиков.
JetBrains опубликовала а опенсорс модель Mellum, созданную специально для задач разработки. В отличие от универсальных ИИ, Mellum фокусируется на умном завершении кода. Модель поддерживает Java, Python, Kotlin, Rust и еще десяток языков, а ее компактный размер (4 млрд. параметров) снижает затраты на вычисления. Публикация в открытом доступе — не просто жест доброй воли, в JetBrains верят, что прозрачность ускорит прогресс, как это было с Linux или Docker.
Уже сейчас модель обгоняет некоторых конкурентов в тестах на точность. На Hugging Face доступна базовая версия Mellum: ее можно дорабатывать, изучать или использовать как основу для экспериментов. JetBrains подчеркивает: Mellum — не готовый продукт, а инструмент для тех, кто хочет копать глубже.
blog.jetbrains.com
✔️ Anthropic предлагает смягчить экспортные ограничения на чипы ИИ для стран второго уровня.
Anthropic поддержала планы правительства США по ужесточению контроля над экспортом ИИ-чипов, но предложила свои поправки. В заявлении компании отметили, что текущая трехуровневая система (Китай и Россия — третий уровень с самыми жёсткими ограничениями, Мексика и Португалия — второй, Япония и Южная Корея — первый) требует корректировок.
Anthropic предлагает снизить квоты на закупку чипов для стран второго уровня без одобрения властей, чтобы стимулировать их покупать через межправительственные соглашения — это, по мнению компании, уменьшит контрабанду и усилит контроль США. Решения ожидаются к 15 мая — дате вступления правил в силу.
anthropic.com
✔️ Викимедиа внедряет ИИ для помощи редакторам.
Фонд Викимедиа представил новую стратегию использования ИИ, сделав ставку не на автоматизацию, а на усиление роли людей. Вместо того чтобы заменять волонтеров-редакторов, ИИ станет их инструментом: он возьмет на себя рутинные задачи, освободив время для творческой работы. Алгоритмы помогут отслеживать правки, ускорят перевод статей между языками и упростят поиск информации в огромной базе данных.
Особый акцент сделан на открытость: разработки будут базироваться на опенсорс-решениях, а все процессы останутся прозрачными. Стратегия не меняет миссию Википедии, а усиливает ее, делая знания доступнее в эпоху, когда ИИ все чаще влияет на информацию. Редакторы остаются главными героями, а технологии — их помощниками.
wikimediafoundation.org
✔️ Нью-Йоркское метро тестирует ИИ-камеры для предотвращения инцидентов до их начала.
Власти Нью-Йорка тестируют внедрение систем ИИ для «превентивного» анализа поведения людей в метро. Как заявил глава безопасности MTA Майкл Кемпер, камеры с искусственным интеллектом смогут распознавать признаки агрессии или неадекватных действий, если человек ведет себя странно, система отправит сигнал службе безопасности или полиции до эскалации ситуации. «ИИ — это будущее, и мы уже работаем с IT-компаниями над адаптацией технологий под метро», — добавил он, не уточняя деталей. Отдельно глава MTA подчеркнул, что система не использует распознавание лиц, а только анализ действий.
theverge.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🤖 ИИ в офисе: недавнее исследование проверило, как современные нейросети справляются с реальными рабочими задачами — от написания кода до управления проектами. В виртуальной компании с GitLab, чатами и CRM семь ИИ-агентов выполняли 175 заданий.
Лучший результат показал Claude-3.5, решивший 24% задач полностью, но даже он споткнулся на финансовых отчётах и админработе. Интересно, что модели чаще всего ошибались в элементарном: не распознавали документы, игнорировали советы коллег, путались в интерфейсах.
Пока ИИ эффективен только для рутинных операций с чёткими инструкциями. До полноценной замены сотрудников еще довольно далеко, но гибридный формат связки человека + ИИ уже выглядит неизбежным будущим офисной работы.
🔗 Ссылка - *клик*
@vistehno
🧠 ИИ предсказывает выживаемость при раке точнее, чем врачи — заявляют исследователи
Британские учёные разработали новую ИИ-систему, которая предсказывает выживаемость пациентов с раком точнее, чем врачи. Она обучена на реальных медицинских данных и демонстрирует лучшую точность в оценке долгосрочных прогнозов.
💡 Система помогает:
• Индивидуализировать лечение
• Определять риски на ранней стадии
• Поддерживать врачей в принятии критически важных решений
Этот прорыв — пример того, как ИИ усиливает человеческий интеллект, особенно в высокоответственных задачах. Вместо замены врачей — он становится надёжным партнёром.
🔬 Более точные прогнозы = более персонализированная и эффективная терапия.
📌 Яркий пример ИИ "во благо".
https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2025/ai-system-can-predict-cancer-survival-prognosis-better-than-doctors-researchers-say/
Создавай мобильные приложения — без единой строки кода!
Забудьте про сложные IDE и запутанные мануалы. Теперь за вас всё делает ИИ.
AppAlchemy — это сервис, который превращает текстовое описание в полноценный UI-дизайн для iOS и Android.
Просто опишите, что вы хотите — нейросеть соберёт экраны, предложит варианты редизайна и всё покажет вживую.
🛠 Возможности платформы:
💬 Генерация дизайна по описанию
✨ Автоматические идеи по улучшению интерфейса
🧩 Редактирование макета прямо в браузере
📱 Экспорт проектов под Android и iOS
🆓 Бесплатный базовый тариф
🔮 Попробуй магию —http://appalchemy.ai/
⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch
Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.
Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Что будет на вебинаре?
🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных;
🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN);
🟠Обучим и протестируем модель.
🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
🤖 Джеффри Хинтон: человек, который научил машины думать — и пожалел об этом
*В 1986 году он написал статью, которую никто не хотел читать.
В 2012 — создал модель, которая изменила всё.
А в 2023 — ушёл из Google, заявив:*
> "Я больше не могу участвовать в этом."
🧠 Глава 1 — Изгнанник
Джеффри Хинтон — потомственный логик. Его прадед, Джон Хинтон, был соратником Бертрана Рассела.
Но сам Джеффри выбрал путь нейросетей — странной идеи, что машины можно обучать, как мозг.
В 80-х это считалось ересью.
ИИ умер.
Финансирование ушло к экспертным системам.
Профессора смеялись. Он был "тот, кто возится с биомоделями".
Его идеи отвергали. Но он продолжал.
> _"Если никто не верит в твои идеи, это может значить, что они плохие.
> Или… что ты слишком рано."_
> — Джеффри Хинтон
🔁 Глава 2 — Возвращение
В 2006 году он публикует работу о глубоких нейросетях.
А в 2012 — вместе с двумя студентами, Алексом Крижевским и Ильёй Суцкевером — создаёт AlexNet.
Она уничтожает конкурентов в ImageNet.
Ошибка распознавания изображений падает почти вдвое.
Мир меняется.
Facebook, Google, Microsoft — все бросаются нанимать тех, кто "знает про нейросети".
Джеффри Хинтон становится иконой нового ИИ.
🌐 Глава 3 — Все используют, никто не понимает
На его идеях строится:
- Google Translate
- Siri
- AlphaGo
- ChatGPT
- Рекомендательные алгоритмы YouTube и TikTok
Но сам Хинтон начинает ощущать:
мы создаём не инструмент — мы создаём силу, которую не контролируем.
🛑 Глава 4 — Отход
В мае 2023 года Хинтон покидает Google.
Он больше не может молчать.
> _"Я хочу говорить открыто о рисках ИИ.
> О том, что мы можем потерять контроль над разумом, который сами породили."_
Он сравнивает ИИ с оружием, которое может быть использовано как во благо, так и во зло.
Говорит о:
- дезинформации
- автономном оружии
- потере доверия к реальности
🎯 Финал
Джеффри Хинтон — не Стив Джобс. Он не сделал миллиардов.
Он не устраивал презентации.
Но он изменил мир глубже, чем любой техно-стартап.
Он придумал, как научить машину видеть, слышать и "думать".
И первым из всех признал:
> _"Может быть, мы сделали нечто слишком сильное.
> И слишком рано."_
📌 Джеффри Хинтон — учёный, который задал самый главный вопрос:
> *А не зашли ли мы слишком далеко зашли?*
✔️ Тенденция регулирования ИИ меняется: техгиганты переходят от «стремления к регулированию» к «отказу от регулирования».
Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, на слушаниях в Сенате заявил, что государственное одобрение для запуска мощных ИИ-систем губительно для технологического лидерства США. Это резкий разворот позиции после его же призывов к созданию регуляторного агентства два года назад. Теперь акцент сместился: вместо предупреждений об «экзистенциальных рисках» ИИ топ-менеджеры и власти требуют ускорить разработки, чтобы обогнать Китай.
OpenAI не одинока в резком смене курса: Google DeepMind отказался от запрета на военные ИИ-проекты, а Microsoft и компания Марка Цукерберга сняли ограничения на сотрудничество с армией.
washingtonpost.com
✔️ Nvidia адаптирует чип H20 для Китая, чтобы обойти экспортный контроль США.
Nvidia планирует выпустить упрощенную версию чипа H20 для китайского рынка уже в июле. Модификация связана с ужесточением экспортных ограничений США, которые заблокировали поставки оригинального чипа без специальной лицензии. Новый вариант H20 получит значительно урезанную память и другие технические ограничения, но позволит Nvidia сохранить позиции на ключевом рынке, где за прошлый год компания заработала $17 млрд.
По данным инсайдеров, китайские клиенты Tencent, Alibaba и ByteDance уже активно интересовались чипом, нарастив заказы до $18 млрд только с начала года. Глава Nvidia Дженсен Хуанг недавно посетил Пекин, подчеркнув стратегическую важность региона для компании.
reuters.com
✔️ Google инвестирует в 3 площадки для развития ядерной энергетики в США.
Google расширяет свое участие в энергетическом секторе, выделив финансирование стартапу Elementl Power для подготовки 3 площадок под современные ядерные проекты в США. Каждый объект планируют оснастить реакторами мощностью от 600 МВт, что должно помочь корпорации обеспечить стабильное энергоснабжение для своих дата-центров. Сумма вложений не раскрывается, но цель партнерства — ускорить ввод новых мощностей до 2035 года.
Elementl Power, основанная в 2022 году, позиционирует себя как разработчика «под ключ», предлагающего решения для клиентов, которые хотят доступ к чистой энергии.
world-nuclear-news.org
✔️ LegoGPT генерирует конструкции LEGO по текстовым описаниям.
Исследователи из Университета Карнеги-Меллон представили LegoGPT — нейросеть, которая превращает текстовые запросы в рабочие схемы сборки LEGO. Модель обучалась на 47 тысячах структур, что позволяет ей создавать оригинальные дизайны с нуля.
Система поэтапно подбирает блоки, проверяя их совместимость и устойчивость. Если деталь пересекается с другими или «висит в воздухе», LegoGPT откатывается к стабильному шагу и продолжает сборку. Результат всегда можно собрать руками или роботом. Код проекта доступен на GitHub.
tomshardware.com
✔️ Google создала Gemini Nano для защиты от мошенничества в реальном времени.
Google усилила борьбу с онлайн-мошенничеством, интегрировав модель Gemini Nano в браузер Chrome. Технология работает прямо на устройстве, анализируя сайты в режиме реального времени и блокируя фишинговые страницы до того, как пользователь успеет ввести данные.
В Android-версии Chrome появились ИИ-уведомления: если система заподозрит спам в push-сообщениях, предложит отписаться или заблокировать. Аналогичные алгоритмы теперь сканируют звонки и SMS — Gemini Nano распознает подозрительные шаблоны, даже если схема новая.
blog.google
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
⚡️ HunyuanCustom: консистентная видеогенерация c инпейнтом и липсинком.
Tencent выпустила HunyuanCustom, фреймворк, который не только генерирует видео по заданным условиям, но и умеет сохранять консистентность субъектов, будь то человек, животное или предмет. Модель справляется даже с мультисубъектными сценами: в демо-роликах люди естественно взаимодействуют с предметами, а текст на упаковках не плывет между кадрами.
В основе модели лежит улучшенный механизм слияния текста и изображений через LLaVA. Например, если вы загружаете фото женщины в платье и текст «танцует под дождем», система анализирует оба инпута, связывая описание с визуальными деталями.
Но главное - это модуль временной конкатенации: он «растягивает» особенности изображения вдоль временной оси видео, используя 3D-VAE. Это помогает избежать «прыгающих» лиц или внезапных изменений фона, проблемы, которая характерна даже для топовых моделей видеогенерации.
Tencent переработали и пайплайн аудио. Для синхронизации звука с движениями губ или действиями в кадре HunyuanCustom использует AudioNet, модуль, который выравнивает аудио- и видеофичи через пространственное кросс-внимание.
Фреймворк поддерживает возможность замены объекта в готовом ролике (скажем, подставить новую модель кроссовок в рекламу), модель сжимает исходное видео в латентное пространство, выравнивает его с шумными данными и встраивает изменения без артефактов на границах.
Экспериментальные тесты показали, что HunyuanCustom обходит конкурентов по ключевым метрикам. Например, Face-Sim (сохранение идентичности лица) у Tencent — 0.627 против 0.526 у Hailuo, а с Keling, Vidu, Pika и Skyreels разрыв еще больше.
⚠️ Для работы модель требует минимум 24 ГБ видеопамяти для роликов 720p, но чтобы раскрыть все возможности, разработчики рекомендуют 80 ГБ VRAM.
Код и чекпоинты уже доступны в открытом доступе, а в репозитории есть примеры запуска как на нескольких GPU, так и в экономном режиме для потребительских видеокарт.
📌Лицензирование кода : Tencent Hunyuan Community License.
🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Video #HunyuanCustom #Tencent
🚀 ✔️ LTX Studio выпустила открытую видео-модель с рекордной скоростью и качеством.
LTX Studio представила новую модель для генерации видео, которая сочетает скорость, детализацию и контроль. Свыше 13 млрд. параметров и технология multiscale rendering позволяют добиться плавного движения, четкой картинки и минимума артефактов даже в динамичных сценах.
Суть multiscale rendering — анализ сцены на разных уровнях детализации, который сохраняет крупные объекты стабильными, не теряя мелких элементов. Результат: реалистичная анимация и согласованность между кадрами.
Модель работает до 30 раз быстрее аналогов при том же качестве и позволяет управлять ключевыми кадрами и камерой — можно буквально «режиссировать» каждый момент. Она доступна бесплатно на платформе LTX Studio или для локального инференса, веса опубликованы на HuggingFace.
LTX в сети Х (ex-Twitter)
▪Попробовать можно тут→ https://app.ltx.studio/ltx-video
▪Code → https://github.com/Lightricks/LTX-Video
▪Weights → https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video
🤖 История нейросетей: от мечты до революции
Когда-то идея создать «машину, похожую на мозг», звучала как фантастика. Сегодня нейросети распознают лица, переводят тексты, управляют роботами и пишут код. Как мы дошли до этого?
1) 🧠 Все началось… с нейрона на бумаге
✨ 1943 год.
Два учёных — Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс — публикуют статью, где описывают математическую модель нейрона. Они показали: нейроны можно представить как простые логические элементы, способные передавать сигналы.
Это была первая попытка описать работу мозга через математику.
👉 Но… компьютеры тогда только зарождались, а про обучение моделей никто не думал.
2) 🔍 Появляется перцептрон — первая нейросеть
✨ 1958 год.
Американский психолог Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон — устройство, которое могло «учиться» распознавать простые образы (например, различать круг и квадрат).
📝 Перцептрон обучали на карточках с рисунками: показывали примеры, корректировали ошибки. Машина сама подбирала веса связей между нейронами, чтобы давать правильный ответ.
Это был первый шаг к обучаемым моделям, но… были ограничения.
3) 💤 Застой: «нейросети не могут»
✨ 1969 год.
Книга Марвина Мински и Сеймура Паперта «Перцептроны» разбила мечты: учёные доказали, что односвязный перцептрон не способен решать задачи, требующие нелинейных разделителей (например, XOR).
👉 Многие поверили, что нейросети — тупиковая ветвь.
Финансирование упало. Интерес угас.
4) 🚀 Второе дыхание: обратное распространение ошибки
✨ 1986 год.
Джеффри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс открывают метод backpropagation (обратного распространения ошибки).
Теперь нейросеть могла автоматически корректировать все свои слои, а не только первый. Это позволило строить глубокие нейросети и обучать их на сложных задачах.
💥 Революция? Почти. Компьютеров всё ещё не хватало, чтобы обучать большие сети.
5) 📷 Практическое применение: сверточные сети
✨ 1990-е.
Янн Лекун создаёт LeNet — сверточную нейросеть (CNN), которая распознавала рукописные цифры на чеках. Это была первая успешная коммерческая нейросеть.
👉 LeNet работала медленно, но точнее, чем любые предыдущие методы.
6) 💥 Большой взрыв: глубокое обучение
✨ 2012 год.
На конкурсе ImageNet сеть AlexNet (созданная студентами Хинтона — Крижевским и Суцкевером**) разгромила соперников, улучшив точность классификации изображений на **10% сразу.
Почему получилось?
• Были большие данные (ImageNet — 1,2 млн изображений)
• Были мощные GPU
• Были методы dropout, ReLU и хорошее понимание backpropagation
С этого момента deep learning стал мейнстримом.
Компании вроде Google, Facebook, Microsoft начали инвестировать миллиарды.
7) 🤯 Нейросети сегодня: GPT, Stable Diffusion, AlphaFold
Сейчас нейросети умеют:
• писать тексты (GPT)
• рисовать картины (Stable Diffusion, Midjourney)
• предсказывать белковые структуры (AlphaFold)
• водить машины (Tesla Autopilot)
Размер моделей растёт: от 10 нейронов в перцептроне — до 500 миллиардов параметров в GPT-4.
8) 🏁 Что дальше?
Мы прошли путь от искусственного нейрона — до машин, которые иногда ведут себя пугающе «человечно».
И это — только начало.
Кто знает, где мы окажемся через 10 лет?
👉 А нейросети продолжают учиться.
И, возможно, скоро они напишут продолжение этой истории сами.
🎉 Если понравился рассказ — поделись с друзьями, чтобы они тоже узнали, как всё начиналось!
🔍 Хочешь отдельную статью про GPT, CNN или AlphaFold? Пиши!
🔥 Калифорнийский стартап объявляет о прорыве в области робототехники для повседневных задач с помощью ИИ π0.5 — модели «зрение-язык-действие».
Все, что видит робот, он видит впервые.
🧪 В экспериментах Робот успешно справился с уборкой посуды, застиланием постели и мытьем пола в незнакомых домах, демонстрируя полное понимание задачи, её разбиение на шаги и адаптацию к новым условиям.
➡️ Робот воспринимает команды от абстрактных ("убери посуду") до пошаговых ("подними кружку", "поставь в раковину"), демонстрируя потенциал обобщения для сложных роботизированных навыков.
Модель анализирует семантику задачи, разбивает её на шаги и генерирует команды для моторных систем. π0.5 умеет реагировать и на голосовые команды разной детализации — от «убери посуду» до точечных указаний
✔️ Подробнее про π0.5
🖥 Prompt Library здесь собраны лучшие промты на все случаи жизни
Всего более 500 промтов на все случаи жизни в одном месте.
Разделены на 9 категорий — бизнес, карьера (идеально для составления резюме), креатив, образование, здоровье, маркетинг, технологии, личный помощник и общее.
Сохраняем и бустим производительность тут.
✔️ Учить японский теперь можно в формате игры: в интернете набирает обороты Wagotabi — полноценный самоучитель, замаскированный под JRPG.
Вы погружаетесь в язык через живые диалоги, квестовые цепочки и атмосферу настоящей Японии.
Подходит новичкам и тем, кто собирается в страну восходящего солнца.
Взорвала App Store: море восторженных отзывов.
На Steam уже доступна демо‑версия, можно попробовать до релиза.
Русская локализация присутствует.
https://store.steampowered.com/app/2701720/Wagotabi_A_Japanese_Journey/
🖥 История ChatGPT: от первых строк кода до мульти‑моделей 2025 года
⚡ Четырёх‑летний путь, который изменил представление о генеративном ИИ.
🌱 Первые ростки трансформеров
📅 11 мая 2020 – выходит статья “Language Models are Few‑Shot Learners”: представлена модель GPT‑3 на 175 млрд параметров.
🔌 25 мая 2020 – Microsoft объявляет о создании выделенного суперкомпьютера Azure, чтобы обучать GPT‑3.
💬 Рождение ChatGPT
🚀 30 ноября 2022 – тихий запуск ChatGPT (research preview). За 5 дней ▶️ 1 млн пользователей.
🌐 2 февраля 2023 – 100 млн MAU – самый быстрый рост приложения в истории.
🧠 Скачок возможностей
🖼️ 14 марта 2023 – релиз GPT‑4: мультимодальность (текст + изображения), топ‑10 % на бар‑экзамене.
🔌 23 марта 2023 – появляются первые Plugins (Expedia, Instacart и др.): чат учится «выходить» в интернет.
🧮 6 июля 2023 – открытая бета Code Interpreter (ныне Advanced Data Analysis) – Python‑песочница прямо в чате.
🏢 28 августа 2023 – запуск ChatGPT Enterprise с неограниченным GPT‑4 и 32k‑контекстом.
🎭 Драма и перезагрузка
🗓️ 17–22 ноября 2023 – совет директоров увольняет Сэма Олтмана, но после давления команды и Microsoft он возвращается; совет переформатирован.
🎙️ Эра GPT‑4o (omni)
🎥 13 мая 2024 – live‑демо GPT‑4o: модель говорит, видит и слышит, даёт ответы за ≈300 мс.
🔊 8 августа 2024 – Advanced Voice Mode доступен в веб‑версии для подписчиков Plus.
🗂️ Память и новые модели
🧾 5 сентября 2024 – функция Memory открывается всем тарифам (кроме ЕС): чат запоминает факты о пользователе.
🧠 10 апреля 2025 – расширенная Memory охватывает все прошлые диалоги.
🌟 16 апреля 2025 – релиз o3 и o4‑mini: улучшенные «омни»‑модели с планированием и визуальным мышлением; GPT‑4 выведен из оборота.
📈 февраль 2025 – ChatGPT достигает 400 млн еженедельных пользователей.
🚀 Что дальше?
OpenAI тестирует новые o‑модели с ещё более сложным рассуждением и агент‑функциями. Темп релизов ускоряется – возможно, ваш следующий «цифровой коллега» уже на подходе.
❓ Какая версия ChatGPT у тебя сейчас в работе?
🤖Самое пугающее видео про роботов, которое я видел!
Восстание машин началось 😂
🔥 Запуск LYNX M20 | Роботы для работы в экстремальных условий
Легко могу представить себе этих роботов в качестве пожарных или роботов для других чрезвычайных ситуаций!
@vistehno