Разработчики из Microsoft продолжают интегрировать функции на основе продвинутого чат-бота, который построен на базе нейросети, в разные продукты. На этот раз они добавили поддержку ИИ-бота в свою клавиатуру SwiftKey для устройств под управлением Android.

Источник изображения: Microsoft / OpenAI

Новая функция появилась в бета-версии приложения SwiftKey. С её помощью можно в одно касание получить доступ к чат-боту в поисковике Bing из любого приложения через виртуальную клавиатуру. Пользователи могут использовать чат-бот в обычном режиме, делая текстовые запросы или же отдавая голосовые команды, которые в режиме онлайн превращаются в текст и обрабатываются алгоритмом. Достаточно установить клавиатуру SwiftKey, чтобы иметь возможность быстрого взаимодействия с ИИ-ботом из любого приложения.

На данном этапе доступ к чату-боту реализован только в бета-версии приложения SwiftKey. В Microsoft отметили, что развёртывание новой функции проходит постепенно, поэтому в настоящее время она может быть доступна не во всех регионах. Когда чат-бот будет интегрирован в стабильную версию SwiftKey, пока неизвестно. Также не уточняется, когда ИИ-бот смогут испытать пользователи клавиатуры Microsoft на устройствах с iOS. Напомним, Microsoft приобрела SwiftKey в 2016 году, когда наблюдался значительный рост спроса на сторонние клавиатуры со стороны потребителей. С тех пор Android-версия приложения продолжает оставаться одной из наиболее популярных в своей категории.

Компания «Яндекс» рассказала о прототипе нейросети, способной генерировать изображения по текстовым описаниям. Посмотреть результаты её работы может любой желающий — для этого достаточно скачать приложение «Шедеврум» для Android или iOS.

Источник изображений: Яндекс

Нейросеть работает с текстовыми описаниями на русском и английском языках, причём рекомендуется излагать пожелания максимально конкретно: ИИ выполняет работы в разных художественных стилях, подражает известным живописцам и понимает инструкции вроде «фотореализма» и «высокой детализации». Получив текстовое описание, ИИ создаёт базовую версию картинки, после чего в несколько шагов увеличивает её разрешение и добавляет новые детали — такой метод называется каскадной диффузией.

Заброшенная Бурдж-Халифа обросла джунглями, крупным планом

На этапе бета-теста первую версию генеративной модели обучили на 240 млн изображений и соответствующих им текстовых описаний. Работа продолжается — новый объём данных включает 500 млн примеров, поэтому качество работы «Шедеврума» постепенно вырастет.

Медоед-киборг

К финальному релизу, рассказал руководитель управления машинного интеллекта и исследований «Яндекса» Алексей Гусаков, нейросеть будет генерировать «баннеры, иллюстрации, создавать изображения для интернет-витрин и не только», но пока это не более чем источник хорошего настроения для пользователей.

Smoke on the water, fire in the sky

Смотреть все изображения (10)

Бобёр пьет чай и пишет код на Макбуке

Гусь-зомби

Кот с рюкзаком на спине идет по заброшенному городу

Ктулху ест арбуз

Летняя Москва в стиле Ван Гога

Первый робот на деревне

Портрет рыжеволосой девушки с зелеными глазами

Пудель ныряет в бассейн, как на обложке альбома Nevermind

Сказочный город в небе

Смотреть все
изображения (10)

Сейчас в приложениях «Шедеврум» можно преимущественно лишь знакомиться с результатами работы нейросети, отмечая понравившиеся изображения в ленте. Собственное описание для генерации изображения пока можно предложить в формате заявки и дождаться её подтверждения. Но в перспективе это ограничение планируют снять, и отправлять свои описания смогут все зарегистрированные пользователи.

Разработчики из «Сбера» представили новую версию нейросети Kandinsky, которая является отечественным аналогом популярного алгоритма Midjourney. Генеративная модель Kandinsky 2.1 может использоваться для создания высококачественных изображений на основе текстового описания, дорисовки картинок и др. Нейросеть доступна всем желающим

Источник изображений: sberbank.com

«Новая генеративная модель "Сбера" — Kandinsky 2.1 — способна всего за несколько секунд создавать высококачественные изображения по текстовому описанию на естественном языке. Она также может смешивать несколько рисунков, изменять их по текстовому описанию, генерировать изображения, похожие на заданное, дорисовывать недостающие части картинки и формировать изображения в режиме бесконечного полотна (inpainting/outpainting). Модель понимает запросы на 101 языке (включая русский и английский) и умеет рисовать в различных стилях», — сказано в сообщении «Сбера».

Разработкой и обучением алгоритма занимались специалисты Sber AI совместно с учёными из Института искусственного интеллекта AIRI, задействовав для этого объединённый датасет Sber AI и SberDevices. Модель Kandinsky 2.1 является усовершенствованной версией предыдущей версии алгоритма, которая была дополнительно обучена на 170 млн пар «текст — изображение» высокого разрешения. В дополнение к этому алгоритм дополнительно обучался на отдельном датасете из двух миллионов пар качественных изображений. Этот датасет состоял из изображений с описаниями в сложных для нейросетей областях, таких как тексты и лица людей.

Представленный алгоритм усовершенствован за счёт новой модели автоэнкодера, используемой в том числе в качестве декодера векторных представлений изображений. За счёт этого удалось кардинально улучшить генерацию изображений в высоком разрешении. Модель Kandinsky 2.1 содержит 3,3 млрд параметров, что значительно больше по сравнению с 2 млрд параметров модели Kandinsky 2.0. Алгоритм использует закодированное текстовое описание и специальное представление изображения моделью CLIP. Он способен визуализировать любой контент и может применяться в разных отраслях.

Пользователи могут оценить возможности Kandinsky 2.1 на промо-странице, а также воспользовавшись командой «Запусти художника» на устройствах Sber, в мобильном приложении «Салют» и на платформе ML Space. Ещё нейросеть доступна через бота в Telegram. Правда, при попытке воспользоваться ею, через несколько минут появилось сообщение: «Произошла ошибка при работе модели:( Попробуй, пожалуйста, еще раз».

Компания Midjourney закрыла бесплатный доступ к своей одноимённой нейросети, которая позволяет генерировать изображения по текстовому описанию. Произошло это после того, как пользователи стали активно использовать нейросеть для создания дипфейков с участием знаменитых личностей.

Источник изображения: Midjourney

Основатель и исполнительный директор Midjourney Дэвид Хольц (David Holz) в официальном канале Discord сообщил, что компания закрывает программу бесплатного пробного периода «из-за чрезвычайного спроса, а также из-за злоупотреблений в его использовании со стороны пользователей». По словам Хольца, новые правила безопасности использования нейросети Midjourney оказались «недостаточными» для предотвращения случаев неправильного использования ИИ-генератора изображений во время пробного периода. Отныне пользователи Midjourney должны будут платить по $10 в месяц за возможность пользоваться технологией.

Как пишет издание The Washington Post, Midjourney в последнее время оказалась в центре нежелательного внимания. Пользователи, используя указанную нейросеть, начали создавать фейковые изображения с арестом бывшего президента США Дональда Трампа, а также изображения Папы римского Франциска, разгуливающего в модном пуховике. Хотя указанные изображения быстро разоблачили как фейки, злоумышленники могут использовать генеративные нейросети вроде Midjourney, DALL-E от OpenAI и аналогичные для распространения дезинформации в Сети.

Midjourney признала, что правила использования ИИ-алгоритмов для создания изображений требуют доработок. В 2022 году Хольц запретил использовать Midjourney для создания дипфейков с китайским лидером Си Цзиньпинем. Он объяснил это тем, что доступ на китайский рынок для компании важнее возможности для пользователей создавать сатирический контент. В этот четверг Хольц в разговоре с пользователями в Discord посетовал, что формирование политики в отношении создания ИИ-контента с помощью Midjourney ещё сильнее усложнилось тем фактом, что ИИ теперь способен создавать ещё более реалистичные изображения. Несмотря на это, компания продолжит совершенствовать модерацию ИИ-контента и выявлять случаи злоупотребления в его создании, добавил он.

Некоторые разработчики нейросетей для генерации изображений уже ввели более строгие правила, связанные с их использованием. Например, OpenAI запретила создавать любые изображения, которые каким-либо образом были бы связаны с текущими политическими событиями, политиками и теориями заговоров. Она также запретила контент, связанный с ненавистью, насилием и сексом. Впрочем, другие пока придерживаются более свободных правил. Stability AI не позволяет нейросети Stable Diffusion копировать стили или создавать так называемые «не безопасные для работы» изображения. Однако в целом компания не диктует пользователям, какие изображения можно или нельзя создавать.

Российский бренд Caviar, занимающийся люксовой кастомизацией смартфонов и умных аксессуаров, создал серию гаджетов AI Design, поставив творческую задачу передовым нейросетям: за формирование текстовых описаний дизайна отвечала ChatGPT, а за создание качественных цифровых изображений — Midjourney.

Источник изображения: Caviar

Компания Caviar, использующая для своих продуктов дорогие матераилы, драгоценные металлы и камни, заложила основу стиля neuroluxe, став пионером в применении оформительских решений ИИ при создании облика смартфонов. В компании сообщают, что речь идёт о первой в мире luxury-коллекции, создание продуктов которой выполнялось нейросетями. Caviar заявляет, что стала первой компанией, запустившей в производство модели, дизайн которых разработан нейросетями — ранее это не удавалось из-за технических сложностей, обусловленных проблемами воплощения генеративного дизайна в жизнь.

По данным Caviar, чат-бот ChatGPT использовали для формирования технического задания для Midjourney, а последняя уже оформила их в визуальные образы. «Как приглашённый арт-директор Caviar, я горжусь нашей совместной работой над коллекцией AI Design, в рамках которой Caviar впервые включила искусственный интеллект в творческий процесс компании. Вместе мы смогли раздвинуть границы дизайна и создать по-настоящему новаторский проект», — цитирует компания слова, сгенерированные ChatGPT.

Источник изображения: Caviar

Коллекция AI Design состоит из трёх кастомных iPhone 14 Pro, ставших «зеркалом мира роскоши». Модель Magnum является образом Rolls-Royce, воплощённом в iPhone, вариант Skyline «отдаёт дань архитектурным изысканиям Захи Хадид», известной благодаря параметрическому дизайну зданий и знаменитой по всему миру.

Источник изображения: Caviar

Наконец, главным сокровищем коллекции стала модель Emir, по данным Caviar, названная в честь владельца самой большой яхты в мире — Халифа ибн Заид ибн Султан Аль Нахайян, эмира Абу-Даби и второго президента ОАЭ. Как и у остальных моделей серии, корпус смартфона выполнен из авиационного титана, фигурные вырезы покрывает 24-каратное золото.

Источник изображения: Caviar

iPhone 14 Pro Magnum со 128 Гбайт постоянной памяти стоит 409 тыс. рублей, самая дорогая версия — Emir обойдётся в 429 тыс. рублей. Более того, клиентам уже предложили заказывать нейродизайн в соответствии с их предпочтениями — Caviar берётся воплотить творения в стиле neuroluxe в жизнь.

Разработчики генеративных нейросетей добились значительного успеха в создании статических изображений, подтверждением чему служат набравшие популярность модели, такие как Dall-E и Stable Diffusion. Теперь же стартап Runway AI представил нейросеть, способную генерировать по текстовому описанию короткие видеоролики.

Источник изображения: Runway AI

Генеративная нейросеть Gen 2 от Runway AI способна создавать короткие видео, опираясь на текстовое описание всего из нескольких слов. Достаточно написать, например, «кошка, идущая под дождём», после чего ИИ-алгоритм сгенерирует 3-секундное видео, демонстрирующее именно это или что-то очень похожее. В дополнение к этому пользователь может загрузить изображение, которое станет для алгоритма своеобразной подсказкой.

Сейчас нейросеть Runway AI доступна не всем. На данном этапе желающим испытать нейросеть в деле необходимо зарегистрироваться на сайте разработчиков и добавить себя в лист ожидания. Отметим, что Runway AI занимается разработкой инструментов на основе искусственного интеллекта с 2018 года и в прошлом году компания сумела привлечь $50 млн инвестиций. Стартап помогал в разработке оригинальной версии Stable Diffusion, которая способна генерировать изображения по текстовому описанию.

Во время демонстрации возможностей ИИ попросили создать видео «съёмки пустынного пейзажа с дрона». Несколько минут нейросеть обрабатывала запрос, но в конечном счёте ей удалось создать ролик, который соответствует предложенному описанию. Несколько других роликов раскрывают сильные и слабые стороны ИИ-алгоритма. Разработчики отмечают, что модель ещё не до конца «разобралась», как более точно изображать движущиеся объекты. «Вы можете сгенерировать автомобильную погоню, но иногда машины могут улететь», — отметили в Runway AI.

Также Gen 2 способна менять уже готовые видео, накладывая маски, добавлять стилизацию или даже полностью перестраивая картинку. Например, с помощью масок получились заменить на видео лабрадора на далматинца. Также ИИ смог превратить несколько поставленных на ребро блокнотов в ночной мегаполис. Либо из очень упрощенной 3D-модели сделать почти что кинематографическую картинку. Ещё ИИ способен анимировать фотографии.

Представленный алгоритм Gen 2 является логическим продолжением созданной ранее нейросети Gen 1. Тестирование алгоритма с привлечением небольшого числа пользователей началось в феврале. В настоящее время к этому процессу привлечены тысячи пользователей. Согласно имеющимся данным, в разработчики изучают возможность добавления к генерируемым видео звука, поскольку на данном этапе ИИ-алгоритм создаёт видео без звука.

Сообщается, что молодые ученые МФТИ первыми в России экспериментально реализовали работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов. Алгоритмы машинного обучения — это непросто само по себе, а их запуск на кубитах — это совсем иной уровень проблематики. Тем не менее, квантовая нейросеть показала практическую пригодность к решению сложных классических задач с высокой точностью, что также подтолкнёт к покорению новых вершин.

Источник изображения: МФТИ

«Мы нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет нам достичь точности 94 % для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90 % при распознавании рукописных десятичных цифр. Точность и стабильность алгоритма подтверждаются методом перекрестной проверки. Квантовая модель достаточно быстро обучается благодаря возможности эффективного вычисления градиента с использованием необычных свойств квантовых операций», — рассказал Алексей Толстобров (выше на фото), соавтор исследования, сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ.

Мы довольно давно слышим о машинном обучении и к настоящему времени в этой сфере достигнуты впечатляющие результаты. Взять хотя бы ставший популярным ИИ-бот ChatGPT на большой языковой модели GPT. Но у классических компьютеров (суперкомпьютеров) есть свои и довольно ощутимые пределы, преодолевать которые индустрия намеревается с помощью квантовых систем. Работа российских учёных показывает, что квантовые вычислители или, вернее, симуляторы вполне способны создавать обучаемые нейросети и выполнять алгоритмы, что когда-нибудь позволит сделать прорыв в сфере машинного обучения.

Забавно, но сегодня всё больше причин считать, что вычислительная работа головного мозга в своей основе имеет квантовые явления. Может так статься, что в будущем настоящий ИИ будет построен только на квантовой самообучающейся нейросети, что, как считают специалисты, станет концом человечества, но это уже другая история.

Возвращаясь к работе команды физиков МФТИ, уточним, что она провела цикл экспериментов с моделью гибридного классификатора, работу которой ускорил квантовый симулятор. Симулятор же представлял собой цепочку из нескольких сверхпроводящих кубитов. Модель была обучена решать задачи классификации и распознавания изображений. В частности, решались задачи чётности, обнаружения меток рака молочной железы («есть/нет») и типологии различных вин (многозначная классификация по десятку параметров). Помимо этого, было продемонстрировано решение задачи распознавания рукописных изображений цифр.

На следующем этапе учёные увеличат количество кубитов в квантовом симуляторе, что даст возможность решать более сложные задачи классификации, а также протестируют способность системы решать задачи регрессии и, наконец, попытаются перейти от классических данных к квантовым.

В прошлом году Meta✴ Platforms вложила огромные средства в создание метавселенной, а акции компании потеряли более половины своей стоимости. В этом году глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) объявил о реализации новой стратегии «Год эффективности», призванной сократить расходы компании. Похоже, что он готов снизить объём инвестиций в метавселенную, сосредоточившись на развитии продуктов на основе искусственного интеллекта.

Источник изображения: Meta✴

В заявлении для сотрудников компании и общественности Цукерберг заявил, что инвестиции в развитие искусственного интеллекта теперь являются главным приоритетом. «Наша самая крупная инвестиция — это продвижение искусственного интеллекта и его внедрение в каждый из наших продуктов», — написал глава Meta✴ в своём блоге.

Использование нейросетей не является для Meta✴ чем-то новым. Компания достаточно давно использует в своих продуктах рекомендательные механизмы на основе нейросетей. Более года назад Meta✴ объявила о создании суперкомпьютера на базе 16 тыс. ускорителей NVIDIA A100 для центров обработки данных. При этом Цукерберг подчеркнул, что он не намерен отказываться от создания метавселенной. «Наша основная работа по созданию метавселенной и формированию вычислительных платформ следующего поколения также остаётся в центре внимания для определения будущего социальных связей», — сказано в сообщении главы Meta✴.

Похоже, что Meta✴ смещает фокус со стандартных ИИ-алгоритмов, используемых для подбора рекомендаций на основе предпочтений пользователей, на генеративные нейросети, способные создавать контент. Речь идёт о больших языковых моделях, которые становятся всё более популярными. Выбор Meta✴ вполне логичен, особенно если учесть ажиотаж, который за последние месяцы поднялся вокруг чат-бота ChatGPT, в основе которого лежит модель GPT-4 от Open AI. Отметим, что у Meta✴ есть собственная языковая модель под названием LLaMA, но, в отличие от GPT-4, она не предназначена для использования на потребительском рынке.

Сервис «Яндекс.Музыка» предоставил новую возможность пользователям, желающим расслабиться или, наоборот, сосредоточиться под любимые треки. Теперь в настройках «Моей волны», подбирающей музыку под предпочтения пользователей, стала доступной возможность автоматического подбора музыки без слов.

Источник изображения: "Яндекс"

Как сообщает пресс-служба «Яндекса», «Моя волна» уникальна для каждого пользователя, поскольку специальный алгоритм принимает в расчёт всевозможную активность — от лайков до того, какие треки он пропускал и как долго слушал ту или иную композицию.

Нейросеть «Моей волны» может выявлять наличие человеческих голосов в аудиотреках. По данным «Яндекса», рекомендации также используют аудиомодель для анализа содержания трека. Благодаря этому «Моя волна» может определять, какое звучание по душе пользователю в настоящий момент. Например, треки в стиле «лоу-фай», «лаунж», «чиллхоп» или «эмбиент» вместе с настроением пользователя могут смениться на инструментальную музыку.

В компании утверждают, что «Моя волна» быстро обучается и предлагает слушателям что-нибудь новое, задавая нужное настроение в нужный момент. Настройка «Моей волны» — «Без слов» в «Яндекс.Музыке» доступна как в приложениях, так и в версии сервиса для настольных компьютеров. Помимо «Моей волны» без слов можно выбрать еще знакомое/незнакомое, настроение и т.п.

Блогер и основатель стартапа neural.love Денис Ширяев решил проверить возможности представленной на днях GPT-4 и попросил новейшую версию языковой ИИ-модели от компании OpenAI создать «простенькую» двухмерную игру на JavaScript по очень специфичному описанию.

Источник изображения: Steam

В качестве описания задачи для GPT-4 Ширяев использовал ставшее мемом письмо некоего Кирилла, попросившего в начале 2000-х российскую студию MiST Land South («Код доступа: РАЙ», «Власть закона») сделать игру в жанре «3Д-экшон» (здесь и далее цитаты с орфографией автора) с возможностью грабить «корованы».

Суть была такова: пользовать мог играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем (у каждого был уникальный геймплей), мир был разделён на четыре зоны, а утраченную в бою конечность (и даже глаз) позволялось заменить протезом или жить дальше без неё. К моменту отправки письма Кирилл хотел такую игру целых «джва года».

GPT-4 на основе всего этого написал код для «почти 2D-экшона». Геймплейного разнообразия или множественных протагонистов из письма Кирилла в проекте нейросети нет, но есть караван (из верблюда, слона и лошади) и разделённое на четыре разноцветные зоны поле.

Управляя зелёной точкой клавишами стрелок на клавиатуре, игрок может гоняться за караваном и стрелять по нему (это действие завязано на пробел), но при попадании он телепортируется в другое место. Отрицательный статус грабежа «корована» в верхней части экрана изменить никак нельзя.

Созданная GPT-4 по запросу Ширяева игра про ограбление «корованов» доступна для бесплатного ознакомления на платформе CodePen. По мнению блогера, последние достижения в сфере искусственного интеллекта сопоставимы по масштабу с «переизобретением электричества».

Стоит отметить, что творение GPT-4 — не первая игра по мотивам легендарного письма. Насколько лет назад студия Digital Nomads якобы при участии того самого Кирилла анонсировала симулятор «К.О.Р.О.В.А.Н.Ы». Релиз ожидался ещё в 2020 году, но этот проект так и не вышел. В отличие от произведения GPT-4.

Ранее на этой неделе компания Open AI официально представила GPT-4 — новую версию своей большой языковой ИИ-модели, которая показывает «производительность на уровне человека» во многих профессиональных задачах. Вслед за этим Microsoft подтвердила, что GPT-4 уже используется в предварительной версии нового поисковика Bing в течение последних недель.

«Мы рады подтвердить, что новый Bing работает на GPT-4, которую мы адаптировали для поиска. Если вы пользовались новой предварительной версией Bing в течение последних пяти недель, вы уже испытали раннюю версию этой мощной модели. По мере того, как Open AI будет вносить изменения в GPT-4 в дальнейшем, Bing продолжит получать выгоду от этих улучшений», — написал в блоге разработчиков Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), вице-президент Microsoft по потребительскому маркетингу. В сообщении также сказано, что желающим испытать новую модуль GPT-4 следует записаться на участие в тестирование новой предварительной версии Bing.

Отметим, что ИИ-модель GPT-4 значительно больше предыдущих версий, а в процессе её обучения использовалось большее количество данных. GPT-4 способна работать не только с текстом, но и с изображениями. Это означает, что алгоритм способен распознавать, что изображено на фото, схеме или рисунке, а также учитывать эту информацию при решении задачи. По словам разработчиков, новая модель будет давать меньше фактически неверных ответов.

OpenAI представила GPT-4 — новейшую версию своей большой языковой ИИ-модели, которая, демонстрирует «производительность на уровне человека» во многих профессиональных задачах. GPT-4 намного больше предыдущих версий — она была обучена на большем количестве данных и использует больший объём информации, что делает нейросеть более дорогой в работе. При этом GPT-4 способна работать не только с текстом, но и с изображениями, хотя на выходе она по-прежнему даёт только текст.

Большая языковая модель GPT от OpenAI используется во многих системах искусственного интеллекта, которые поразили людей в технологической отрасли за последние шесть месяцев, включая ChatGPT и поисковик Bing с ИИ. Новейшая GPT-4 — это предварительный просмотр новых достижений, которые могут начать просачиваться в потребительские продукты, такие как чат-боты, в ближайшие недели. ИИ-бот в Bing уже использует GPT-4, сообщила Microsoft во вторник.

Важнейшим нововведением GPT-4 стала поддержка не только текста, но и изображений в качестве вводных. Новая версия нейросети может понимать, что изображено на фото, схеме, рисунке или другом изображении, и учитывать эти данные при решении задачи. Ещё ИИ способно объяснять данные, представленные в виде диаграммы. Но пока что поддержка с изображений проходит закрытое тестирование.

OpenAI утверждает, что новая модель будет давать меньше фактически неверных ответов, реже «сходить с ума» и говорить на запрещенные темы, и даже показывать лучшие результаты, чем люди, во многих стандартизированных тестах. Касательно последнего, по заявлению OpenAI, модель GPT-4 сдала смоделированный адвокатский экзамен лучше 90 % людей, экзамен SAT Reading test (нужно ответить на вопросы по небольшим текстам) — лучше, чем 93 % людей, а экзамен SAT по математике — лучше, чем 89 % людей.

Однако OpenAI предупреждает, что новое программное обеспечение еще не совершенно и что во многих сценариях оно уступает человеку. По словам компании, у модели всё ещё есть серьезные проблемы с «галлюцинациями» (выдумыванием фактов), так что она не является надёжной с точки зрения представления фактов. GPT-4 по-прежнему склонна настаивать на своей правоте, когда ошибается.

«GPT-4 по-прежнему имеет множество известных ограничений, над устранением которых мы работаем, таких как социальные предубеждения, галлюцинации и состязательные подсказки, — говорится в сообщении компании — В обычном разговоре разница между GPT-3.5 и GPT-4 может быть малозаметной. Разница проявляется, когда сложность задачи достигает достаточного порога — GPT-4 более надежен, креативен и способен обрабатывать гораздо более тонкие инструкции, чем GPT-3.5».

В настоящее время многие исследователи в области ИИ считают, что большинство последних достижений в сфере ИИ связаны с запуском все более крупных моделей, обученных на тысячах компьютерных систем. Такое обучение может стоить десятки миллионов долларов. GPT-4 является примером подхода, основанного на увеличении масштаба для достижения лучших результатов.

Microsoft инвестировала миллиарды в OpenAI и для обучения модели GPT-4 использовалась облачная инфраструктура Microsoft Azure. Разработчики не опубликовали подробностей о конкретном размере модели или аппаратном обеспечении, которое они использовали для её обучения и которое может быть применено для воссоздания модели, сославшись на «конкурентную среду».

Новая модель сначала будет доступна платным подписчикам ChatGPT, а также будет доступна в составе API, что позволит сторонним разработчикам интегрировать ИИ в свои приложения. Для доступа к API нужно записаться на лист ожидания. OpenAI будет взимать около 3 центов за примерно 750 слов подсказок и 6 центов за примерно 750 слов ответа.

Стало известно, что российский телеканал СТС снимает сериал, сценарий для которого написала нейросеть. Он будет называться «Сидоровы», а его премьера состоится на платформе «VK Видео ». Об этом пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на данные телекомпании.

Источник изображения: Mohamed Hassan / Pixabay

Согласно имеющимся данным, для создания сценария сериала использовалась нейросеть A.I. TV Script Generator, разработанная студентами платформы Skillbox. В процессе обучения алгоритм изучил несколько отечественных сериалов телеканала СТС — «Родком», «Воронины», «Дылды», «Восьмидесятые» и «Жена олигарха». По словам разработчиков, «тысячи страниц текста позволили задать алгоритмы, максимально приближённые к написанию киносценария». Кроме того, упомянутая нейросеть может использоваться для генерации основных структурных элементов, таких как время и место действия, имена героев, реплики, ремарки.

Также известно, что главные роли в сериале «Сидоровы» исполнят Георгий Дронов, Алина Алексеева, Татьяна Орлова, Сергей Степин, Александр Новиков и Максим Сушко. Сюжет сериала построен вокруг «среднестатистической семьи Сидоровых». Отец семейства неожиданно замечает, что они не могут выйти из квартиры и постоянно слышат закадровый смех. Когда именно состоится премьера сериала «Сидоровы», пока неизвестно.

В популярных поисковых системах всё чаще появляются функции на основе нейросетей. Разработчики поисковика Brave решили не отставать от этой тенденции и представили инструмент Summarizer, основой которого стали несколько больших языковых моделей (инструмент ChatGPT от Open AI не использовался). Из названия функции можно догадаться, что её назначение заключается в обобщении поисковых запросов, для чего алгоритм обрабатывает данные из разных источников.

Источник изображения: janeb13 / Pixabay

Согласно имеющимся данным, функция Summarizer стала доступна всем пользователям поисковой системы Brave на компьютерах и мобильных устройствах. В примерах, приведённых разработчиками, данный инструмент обобщает информацию по таким запросам как «одинаковы ли ацетаминофен и ибупрофен», используя данные медицинских ресурсов, или «что произошло в Восточной Палестине, штат Огайо» на основе данных новостных сайтов.

«С 22 млн запросов ежедневно поисковик Brave является самой быстрорастущей поисковой системой со времён Bing. В отличие от чат-бота с искусственным интеллектом, который может предоставлять недостоверные ответы, Summarizer создаёт простое резюме в верхней части результатов поиска, объединяя данные из разных интернет-источников и предоставляя атрибуцию источника для прозрачности и подотчётности. Эта открытая система доступна всем пользователям поисковика Brave с сегодняшнего дня, чтобы помочь им ориентироваться в результатах поиска», — сообщил представитель Brave.

Источник изображения: Brave

Отмечается, что на данном этапе ИИ-функция поисковика Brave не генерирует обобщение для любых запросов. В настоящее время такой подход применяется только для 17 % поисковых запросов, но в компании планируют со временем увеличить этот показатель. В основе функции Summarizer находится собственная языковая модель Brave, объединяющая в себе три алгоритма. Первая модель вопросов и ответов позволяет собирать текстовые данные из разных источников. Вторая модель отсеивает спам и информацию, направленную на разжигание ненависти. Третья модель обрабатывает собранную информацию и формирует краткое обобщение, которое и видит пользователь поисковика.

Социальная сеть «ВКонтакте» запустила сервис на основе нейросети, с помощью которого пользователи платформы могут создавать обложки для личных страниц. Нейросеть генерирует несколько вариантов обложки на основе интересов пользователя: их реакций, подписок на сообщества и в целом поведения на площадке.

Источник изображения: vk.com

Чтобы создать обложку для своей страницы достаточно перейти на страницу сервиса «Обложка от ВКонтакте» и нажать кнопку «Начать». После этого нейросеть за несколько секунд сгенерирует шесть обложек в разных стилях с учётом интересов пользователя. Останется лишь выбрать понравившийся вариант и нажать кнопку «Установить обложку», после чего изображение автоматически появится в профиле. Кроме того, результатом работы нейросети можно поделиться через публикации или истории.

Отмечается, сервис может создавать обложки в разных стилях, включая «Супрематизм», «Футуризм», «Пуантилизм», «Мозаика», «Киберпанк» и др. Если алгоритму будет недостаточно информации о человеке, то пользователя попросят добавить больше данных или подписаться на отражающие его интересы сообщества.

«Обложки в профилях помогают подчеркнуть индивидуальность, выделиться и привлечь внимание аудитории к своим увлечениям. Нашим пользователям понравился такой способ самовыражения, они активно добавляют обложки в свои профили. Новая функция дополнительно расширяет возможности творчески оформить виртуальное пространство: сервис предлагает персонализированные иллюстрации для каждого человека. Нейросети "ВКонтакте" позволяют визуально продемонстрировать интересы пользователя, причём делают это стильно, оригинально и точно. На генеративной обложке может быть показано, каким спортом увлекается владелец профиля, его музыкальные предпочтения или в каких играх он проводит время», — прокомментировал запуск нового сервиса технический директор «ВКонтакте» Александр Тоболь.