Искусственный интеллект Сбера теперь доступен во всех умных устройствах Sber под управлением ОС Салют ТВ. Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS. Главные новости Новости науки Новости образования Новости ректора Новости институтов Акции, мероприятия Студенческая жизнь Международное сотрудничество Абитуриенту Выпускнику Новости клиники Новости лицеев. На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась главная дискуссия «Революция генеративного ИИ: новые возможности». В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации.
На пути к цифровому кодексу РФ: искусственный интеллект требует особого внимания
Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам.
Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно?
Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Производители телефонов привносят эту революцию в свои устройства, предлагая совершенно новый набор персонализированных функций, которые расширяют границы потребительского опыта. Появление искусственного интеллекта меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями и друг с другом, переопределяя границы между цифровым и физическим мирами. На Всемирном мобильном конгрессе в Барселоне в этом году репортер Кристина Гинер приехала, чтобы узнать, как разработчики мобильных устройств интегрируют искусственный интеллект в свои устройства, чтобы персонализировать пользовательский опыт и сделать смартфоны более удобными и интуитивно понятными. Одной из таких разработок производителя мобильных телефонов HONOR является технология отслеживания взгляда, позволяющая управлять телефоном, не касаясь экрана.
В этом выпуске Sci-Tech Кристина также встречается с отраслевыми экспертами, чтобы обсудить преимущества искусственного интеллекта для связи и важность укрепления доверия к искусственному интеллекту при обеспечении конфиденциальности пользователей.
А в бизнесе, например, в ритейле, видеоаналитика определяет количество посетителей, места наибольшего скопления покупателей, их путь, продуктовую корзину. На основе этих данных можно построить «тепловые карты», что помогает бизнесу выстраивать грамотную логистику и более эффективно применять маркетинговые инструменты. Перечисленные решения предоставляют многие компании. В чем ваше преимущество? Наше преимущество заключается в опыте и экспертизе накопленной за более чем 15 лет работы. Как на вашей компании отразилась пандемия? Но появились альтернативные актуальные на сегодняшний день технологии. Так, мы выпустили решение для отслеживания социальных контактов, нарушения социальной дистанции, улучшили модуль по распознаванию лиц, добавили возможность обнаружения наличия медицинской маски.
Плохая приверженность лечению — боль медицины, ведь нарушения режима и небрежный прием препаратов замедляют выздоровление.
Особенно это касается людей с хроническими заболеваниями. Чат-боты для пациентов призваны поддерживать пациентов информационно и морально: разъяснять механизм болезни, напоминать о приеме лекарств, давать инструкции по образу жизни. Управление здравоохранением ИИ хорошо анализирует огромные массивы данных и выявляет взаимосвязи, которые человек мог пропустить либо физически не успел бы проанализировать. Доступ к информации о пациентах позволяет органам здравоохранения прогнозировать эпидемии, управлять поставками лекарств, выявлять ранее неизвестные связи между заболеваниями и факторами риска работой, местом жизни — и предлагать людям дополнительные меры профилактики. Создание 3D-моделей «Просто визуализируй», — этот прием особенно хорош в областях медицины, где дело касается внешнего вида.
AI что значит
ChatGPT на Дзене Искусственный интеллект, Нейронные сети, Stable Diffusion, ChatGPT, Дзен, Яндекс Дзен. Искусственный интеллект — Каналы Сервисы искусственного интеллекта уже вовсю используются в медицине и помогают по десяткам направлений, местами даже превосходя врачей в скорости и точности. Эксперт в области искусственного интеллекта, CEO компании One Green Monkey Отари Меликишвили считает, что большие языковые модели "Яндекса" и Сбера сравнимы по уровню, но будущее не за общими генеративными нейросетями. Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи.
AI что значит
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развиваются. Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле. Объемистая статья, подготовленная по итогам таких экспериментов, получила недвусмысленное название «Проблески общего искусственного интеллекта». Специализирующаяся на искусственном интеллекте американская высокотехнологичная компания OpenAI работает над продвинутой моделью, настолько мощной, что она не на шутку встревожила самих разработчиков. С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. Документ также упоминает о наличии ИИ-модуля с производительностью 50 TOPS.
СЕО "Дзен" Антон Фролов стал вице-президентом VK по искусственному интеллекту
Новая возможность искусственного интеллекта, которую собирается взять на вооружение и популяризировать корпорация Apple, сделает мишенью каждого. В основе алгоритмов Дзена лежит искусственный интеллект и работает он на 2 технологиях фильтрации. Искусственный интеллект начал проникать в различные сферы экономики, в том числе в те, которые на первый взгляд не связаны с технологиями.
«Искусственный интеллект vs Человек». Мир будущего обсудили в Научном кафе
Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта "Сбербанка" помогли группе российских и американских ученых натренировать ИИ-модель, предсказывающую расположение в геноме фрагментов зеркального подобия обычной ДНК, известной как Z-ДНК. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Конец года — время подводить итоги. Редакция проекта «Мир 2051» подготовила для вас целую серию видео про технологические достижения, впечатлившие нас в 2023. Вот сегодня и поговорим немного о шокирующем контенте и словарном запасе ИИ Дзена (ИИ — искусственный интеллект). "Будущее браузеров и искусственный интеллект. [NS]: Мы начали разговор с отличной новости, что «Яндекс» вошел в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта.
ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только
Авторы ежегодного доклада AI Index Report 2023 подчеркивают, что искусственный интеллект вступает в новую фазу развития. Ученые из Института Карнеги (США) разработали алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный с высокой точностью отделять современные и ископаемые образцы биогенного происхождения от абиогенных. С тех пор, как представители Дзена сообщили о внедрении нового алгоритма, новостей о появлении какого-то еще искусственного интеллекта от компании не было. Искусственный интеллект спасает человеческий: теперь машина помогает московским врачам находить на снимках МРТ рассеянный склероз.
«Искусственный интеллект никогда не ошибается. За ним будущее»
На конкретных примерах рассмотрели, какие задачи способен выполнить искусственный интеллект, а какие нет. Вместе с экспертом мы также попрактиковались в составлении запросов нейросети, в том числе связанных с системами ЖАТ. Отдельная часть встречи была посвящена кейсам и областям применения технологий искусственного интеллекта в повседневной жизни дома и на работе.
Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов.
На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel.
Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству.
Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи.
Бизнесу это неинтересно, а государства с бюджетами, которыми можно играть в долгую, только гордятся сокращением расходов на фундаментальные науки. Мыслить становится невыгодно. У дураков и политиков мыслит, у ученых нет.
Все эти теории глубокого машинного обучения, то есть обучения машин, ныне базируются на двух китах. Кит первый: гигантский и зачастую некачественный объем информационного пространства: контент соцсетей, современной, прости Господи, «литературы» и журналистики, научные работы, публикуемые по приказу чиновников и прочее, прочее, прочее. Информационный мусор. Кит второй: гигантская скорость обработки этого самого мусора.
Сравнение закономерностей, принятие решений по алгоритму: если выглядит, как утка и крякает, как утка, то значит это утка, зуб даю. Не чучелко утки, а самая настоящая утка.
Улучшение камеры: ИИ может улучшить качество фотографий, оптимизировать параметры съемки и создавать эффекты, такие как распознавание лиц, цветокоррекция и даже портретный режим. Автоматизация задач: ИИ может автоматизировать ряд повседневных задач, таких как управление календарем, напоминания, фильтрация электронной почты и даже управление домашними устройствами через смартфон. Улучшенная безопасность: ИИ может помочь усилить защиту устройства от кибератак, обнаруживая потенциальные угрозы и вредоносное ПО.
Понравилась эта новость? Подпишись на нас в соцсетях!
Искусственный интеллект модифицировал медицину
Правообладатели смогут подавать иски. Если правообладатель обнаружит, что разработчик незаконно использовал его контент для обучения ИИ, он сможет подать иск. Штрафы за нарушение правил. За нарушение правил использования контента для обучения ИИ следует предусмотреть штрафы.
Это станет дополнительным стимулом для разработчиков соблюдать законодательство и уважать авторские права. Технологии искусственного интеллекта средней категории риска необходимо приравнять к объектам критической информационной инфраструктуры Кибербезопасность играет решающую роль в обеспечении устойчивости систем ИИ от преступных действий третьих лиц, использующих уязвимости системы. Чтобы предотвратить возможные негативные последствия, необходимо принять меры по регулированию и контролю за этими технологиями.
Одним из возможных решений является приравнивание технологий ИИ средней категории риска к объектам критической информационной инфраструктуры КИИ. Критическая информационная инфраструктура — это совокупность объектов, которые обеспечивают функционирование ключевых сфер жизнедеятельности государства и общества. К ним относятся, например, системы управления энергетикой, транспортом, связью и другими важными отраслями.
Приравнивание технологий ИИ средней категории риска к объектам КИИ позволит установить более строгие требования к их разработке, тестированию и эксплуатации. Создание нормативной «песочницы» Внедрение новых технологий и продуктов сопряжено с определенными рисками и трудностями, связанными с необходимостью соблюдения законодательства и нормативных требований. Для того чтобы ускорить разработку и внедрение новых продуктов и услуг в сферах применения цифровых инноваций, необходимо создать правовые условия, которые позволят инвесторам и разработчикам экспериментировать с новыми технологиями без риска нарушить закон.
Одним из инструментов, который может помочь в решении этой задачи, является регулятивная песочница РП. Регулятивная песочница — это специальная правовая модель, в рамках которой инвесторы и разработчики могут внедрять новые технологии, не рискуя нарушить закон. Песочница позволяет проводить эксперименты с новыми продуктами и услугами в условиях, максимально приближенных к реальным, но при этом защищенных от возможных негативных последствий.
Для успешной работы регулятивной песочницы необходимо обеспечить участие в ней представителей бизнеса, профильных организаций и технических специалистов.
Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен. Дзен Дзен — это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям — целевой трафик клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике. Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса , а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс. Браузере от любых других браузерных и не только аналогов. Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen.
Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже. В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс. Музыке и Яндекс. Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии. Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так: Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы. С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах.
Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил. Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом». Важно понимать, что Онбординг — это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена.
Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс. Браузера для Android и iPhone. Для Windows станут доступны в ближайшее время а пока можно воспользоваться временным решением. Знания об интересах человека — это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом — формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы.
Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом».
Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея. Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы. Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен.
Дзен Дзен — это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям — целевой трафик клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике. Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса , а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс. Браузере от любых других браузерных и не только аналогов. Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen.
Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже. В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс. Музыке и Яндекс. Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии. Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так: Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы.
С чего начинаются рекомендации Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил.
Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом». Важно понимать, что Онбординг — это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена. Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс. Браузера для Android и iPhone.
Для Windows станут доступны в ближайшее время а пока можно воспользоваться временным решением. Знания об интересах человека — это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом — формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет.
Нет практических результатов. Беда современной науки, когнитивной, в том числе, которая должна отвечать на многие вопросы, связанные с развитием ИИ или ИИС это более точная формулировка в том, что от нее требуют немедленных практических результатов. И ученые выдают сырую прикладуху типа систем распознавания лиц с нигде и никак не доказанной точностью!
Или похожие системы в обучении, медицине, экономике. Всё это выдается за искусственный интеллект и добро пожаловать за новым грантом. Изучение же «черной комнаты», которая называется человеческое мышление и в теории могло бы привести когда-нибудь к созданию действительно настоящего искусственного интеллекта, интеллекта мышления, интеллекта «искры божьей» практически не финансируется. Бизнесу это неинтересно, а государства с бюджетами, которыми можно играть в долгую, только гордятся сокращением расходов на фундаментальные науки. Мыслить становится невыгодно. У дураков и политиков мыслит, у ученых нет.
ИИ-новации в Сбере: искусственный интеллект и не только
Если нейросеть обучена, то она будет знать языки программирования, если нет — то нет. Без учителя Данный вид процесса обучения предполагает только ввод данных. В таком случае алгоритм изменяется, чтобы значимые и обладающие весом коэффициенты корректировались, а нейронная сеть могла по определенным параметрам схожих данных на «выходе» дать результат, который обнаруживает связи. Также во время этой операции выявляются определенные соответствия между данными.
Так в ходе обучения выделяют параметры, которые свойственны моделям материала обучения, впоследствии этим модели по схожим признакам объединяют в группы. Когда учитель полностью отсутствует, то НС выстраивает целую цепочку, которая состоит из логических решений, также образует определенное понимание, основанное на вводных данных. Такое устройство машинного обучения без учителя применимо в отношении статистических моделей.
Базовый язык нейросети— это язык, на котором система будет осуществлять взаимодействие с человеком. Библиотека языков программирования — это набор операторов языка, которые будут использоваться для обработки данных, поступающих от ИИ. Способность к обучению у нейронных сетей Способность и технология обучения нейронных сетей имеет свои особенности.
Так, одним из наиболее распространенных методов считается Backpropagation, в основе которого заложен алгоритм вычисления градиентного спуска. Если говорить проще, то во время движения по градиенту происходит расчет минимального и максимального значения функции. Для осознания такого способа функцию переводят в график.
Образуется кривая, на которой определяют точки с наименьшим и наибольшим показателем. В это же время графически отображают все веса, и для каждого из них рассчитывают глобальный минимум. Также обучение может происходить по другому направлению — Resilientpropagation.
Альтернатива предыдущей технологии. Если результат нужен здесь и сейчас, то данный способ считается не самым эффективным и удобным. Но в ряде случаев обучение происходит именно по Rprop.
Он основан на принципах epoch, то есть только знаки производного случая применяют с целью корректировки значимых коэффициентов. Другой распространенный метод — генетический алгоритм. По своей сути он напоминает процессы, которые происходят в окружающей среде.
Простыми словами — эволюционные изменения. Это целая наука. Если говорить проще, то осуществляется естественный отбор, в котором конечный результат — продукт с самыми лучшими свойствами.
Они были отобраны с помощью поисковых технологий "Яндекса". В отличие от предыдущих языковых моделей, нейросеть YandexGPT обучили на сотнях тысяч примеров содержательных ответов, написанных людьми. Для этого была задействован краудсорсинг "Яндекса" и команда AI-тренеров. Так как YandexGPT не подключена к интернету, то, соответственно, набор актуальных сведений о мире для нее заканчивается началом 2023 года, но при этом дообучение с помощью AI-тренеров продолжается постоянно. По мнению Алексея Гусакова, руководителя управления машинного интеллекта и исследований "Яндекса", сегодня невозможно добиться качественного скачка в машинном обучении только за счет увеличения размеров нейросетевой модели: "Важно качество датасета, на котором обучается модель и последующее дообучение с привлечением живых людей".
При этом русский язык в ChatGPT поддерживается на достаточно высоком уровне.
Предназначены они для использования в производстве видео и уже угрожают оставить актеров рекламы без работы. Кроме того, стартап признает, что злоумышленники могут производить с ними дипфейки. Подпишитесь , чтобы быть в курсе. В предыдущих версиях продукта аватары разговаривали без каких-либо эмоций, однако перед нынешним релизом стартап тщательно поработал над их динамичностью.
Чип будет поддерживать DisplayPort 2.
Графика будет представлена 20 вычислительными блоками 40 WGP. TDP - от 70 Вт до 130 Вт. AMD планирует выступить с докладом на выставке Computex 2024.