В этом посте я расскажу о том, как начала работу над визуальной частью игры, посвящённой приключениям девушки‑самурая.

Моя задача — подготовить концепт‑арты персонажей, локаций и интерфейса. В работе мне помогают Chat‑GPT 4 и Clip Studio Paint.

Крупные языковые модели (LLM) вошли в число самых многообещающих изобретений в области искусственного интеллекта (ИИ). Впечатляющие возможности GPT-4 заставили многих восторженно говорить о появлении сильного искусственного интеллекта (AGI). При этом GPT-4 и другие LLM пока показывают очень слабые результаты на наборе данных ARC, состоящем из визуальных головоломок. Почему тест Тьюринга - плохой инструмент для определения AGI? В чем разница между узким и общим интеллектом? Насколько люди умнее GPT-4 по результатам тестов на ARC? В статье ответы на эти и другие вопросы.

Некоторое время назад я собирал информацию о том, как ИИ можно применить во внешнеэкономической деятельности. И нашёл несколько статей и даже монографий. Во всех были примерно одни и те же мысли: в теории искусственный интеллект займётся рутинными задачами, ускорит работу, упростит взаимодействие и так далее. Но при этом — ни слова о практике.

Такая же картина и в других областях. 

Чтобы завязать полезное знакомство, иногда достаточно правильно поприветствовать собеседника. Обозначить возможную пользу, но при этом не быть навязчивым, брутальным и не спамить какими-то «ценными предложениями». Однако в мире интровертов не все могут соблюсти тактичность и правильно начать диалог. У кого-то есть данный навык, а кому-то написать пару правильных предложений – уже «задачка на подумать».

И мы решили помочь предпринимателям начать деловое общение, которое было бы построено на анализе их бизнес-профилей, обозначенных интересах и перечисленных компетенциях. Разумеется, с помощью ИИ. За небольшой промежуток времени перешли от объёмных линейных запросов к запросам с многоэтапной структурой, а потом от дорогой Chat GPT-4 к новой и интересной по цене GPT-4o, где проявились свои тонкости. 

Все подробности под катом вместе с примерами промптов и оценкой затрат.

Прогнозам первых юзеров чата GPT о том, что нейросети скоро полностью заменят разработчиков, вряд ли суждено сбыться. Даже наоборот, искусственный интеллект сейчас экономит программистам время и дает им возможность закрывать больше тикетов на радость менеджеру проекта.

По популярности лидирует нашумевший Chat GPT, но в России сервис не работает без VPN. Как тебе такое, Илон Маск? Неудобство? — Да. Разочарование? — return false; Давно есть решение — Телеграм-боты со встроенным GPT для кода и борьбы с багами.

Салют, Хабр! Прошедший сезон оказался богат на релизы: ровно год назад мы делились новостями о GigaChat Pro, затем весной рассказали об увеличении контекста и улучшении возможностей модели, а совсем недавно завершили обучение GigaChat Vision: мы научили GigaChat понимать картинки и уже пишем про это статью.

Наши модели непрерывно развиваются, обретая всё больше новых функций, и сегодня повод рассказать о них. Встречайте наш новый GigaChat MAX!

Интересный факт: GPT-4o взимает по 170 токенов за обработку каждого тайла 512x512 , используемого в режиме высокого разрешения. При соотношении примерно 0,75 токенов на слово можно предположить, что картинка стоит примерно 227 слов, что всего в четыре раза меньше, чем в поговорке «картинка стоит тысячи слов».

(Кроме того, взимается 85 токенов за master thumbnail низкого разрешения каждого изображения, а изображения более высокого разрешения разбиваются на множество таких тайлов 512x512, но давайте ограничимся одним тайлом высокого разрешения.)

Но почему же 170? Необычное число, неправда ли? В своих ценах OpenAI указывает округлённые числа, например, $20 или $0,50, а в своих внутренних размерностях — степени двойки и тройки. Почему же в этом случае выбрано число 170?

Числа, которые без объяснений вставляют в кодовую базу, называют в программировании «магическими числами», и 170 кажется очевидным магическим числом.

И почему затраты на изображения вообще преобразуются в стоимость в токенах? Если бы это нужно было только для определения цены, то разве не удобнее было бы просто указать цену за тайл?

Что если OpenAI выбрала 170 не в рамках своей запутанной стратегии ценообразования, а потому что это в буквальном смысле так? Что если тайлы изображений действительно представлены в виде 170 последовательных векторов эмбеддингов? А если это так, то как реализовано?

GPT стремительно ворвался в нашу жизнь и разделил аудиторию на две неравные части: технооптимистов и технопессимистов. Как ни странно, технопессимисты — это преимущественно профессионалы, способные трезво оценить результат, который демонстрирует GPT. А технооптимисты — люди, не достигшие вершин профессионализма. Их завораживает та лёгкость, с которой GPT генерирует тексты, картинки и видео на самые разные темы.

Споры относительно пользы или вреда от использования GPT не утихают. Я же хочу предложить вашему вниманию альтернативный взгляд: дело не в самом инструменте, а в способах его использования.

В этой статье я расскажу, как профессионалы усиливают свою мощь, задействуя интерактивные возможности GPT.

Представьте себе игру с полностью открытым и бесконечным миром, этот мир живет своей жизнью, и игрок полностью свободен делать всё, что заблагорассудиться, а игра просимулирует результаты его действий. Такой, open world со своей уникальной вселенной. Интересная такая идея для петпроекта, не правда ли? В этой статье я расскажу о своей попытке реализовать подобную игру, по крайней мере её фундамент.

Одноклеточное РНК-секвенирование (scRNA-seq) – метод изучения экспрессионных профилей на уровне отдельных клеток, то есть определения, какие РНК присутствуют в каждой клетке и в каком количестве. Это позволяет ученым понимать, как функционирует каждая клетка и какие функции она выполняет.

Простыми словами: данный метод помогает понять, какие гены в клетке "включены" и "выключены" в данный момент. Это важно, потому что активные гены определяют, как клетка будет себя вести, например, будет ли она здоровой, превратится ли в раковую, поможет ли она иммунной системе бороться с инфекцией и так далее. Таким образом, РНК-секвенирование применяют для разработки лекарств, при изучении болезней и их лечении, а также для того, чтобы понять, как развиваются и функционируют различные живые организмы на уровне их клеток.

Весь процесс достаточно сложный, но как GPT-4 помогает в его осуществлении? Об этом подробно и доступно я расскажу в этой статье!

Приятного прочтения! :)

Технологические гиганты OpenAI, Google и Meta* в погоне за онлайн-данными для обучения своих новейших систем искусственного интеллекта готовы на всё: игнорировать корпоративные политики, менять собственные правила и даже обсуждать возможность обхода законов об авторском праве.

По данным Всемирной организации здравоохранения, черепно-мозговая травма является третьей по значимости причиной смерти во всем мире. Кроме того, ЧМТ является одной из основных причин приобретенной инвалидности. 

Из-за ограниченных регенеративных возможностей нервной системы реабилитация пациентов с черепно-мозговой травмой является длительным процессом, также требующим тщательного и верного подбора, в соответствии с индивидуальными особенностями пациента и течением болезни.

Исследователи опробовали силы GPT-агентов, обученных на медицинских рекомендациях, для обеспечения подбора правильной реабилитации для случаев из существующей практики. Результаты работы будут приведены ниже!

Приятного прочтения :)

Нет времени объяснять! Bytedance тестирует платформу создания АИ ботов, coze.com, в том числе на базе gpt-4/gpt-3.5/Dalle-3 с возможностью интеграции в телеграм/дискорд. На данный момент ограничений практически нет, бесплатный доступ к огромному количеству сервисов, включая платные. Сервис доступен в России и еще в ряде стран.

Есть возможность создавать сложные workflow, добавлять кастомные плагины/апи, да практически что угодно можно сделать. Я покажу на примере нескольких ботов. Простой gpt бот - переводчик, чуть более сложный - для написания кода на питон, с возможностью "гуглить" и очень сложный, для генерации изображений в Dalle, с сложным воркфлоу, кастомными плагинами/вставками кода/условиями и так далее. Поехали!

NoCode чат-бот платформы — это конструкторы на базе искусственного интеллекта, использующие технологии обработки естественного языка для создания автоматизированных, но индивидуально настраиваемых диалоговых систем. Эти боты используют алгоритмы искусственного интеллекта, зачастую они задействуют API токен от OpenAI, который способен генерировать максимально приближенные к человеческому языку ответы.

С появлением GPT маркетплейса в январе 2023 года, кастомизация чат-ботов получила новый виток развития. Благодаря способности искусственных интеллектов работать с загруженными в них базами данных, стало возможным быстро создавать решения для различных бизнес-сценариев, сократив время разработки в десятки раз без привлечения разработчиков. Конечно, не OpenAi единым, для создания кастомизированных чат ботов использовать можно любую нейросеть — тот же Google Bard или Claude. 

Тем не менее, существуют определенные ограничения. Во-первых, основой часто служит технология Chat GPT. Во-вторых, отсутствует удобная система интеграции с другими инструментами. К тому же, типичные решения предполагают работу с ограниченным количеством текстовых материалов, до 20 единиц, и взаимодействие в рамках этого контента.

Для создания действительно гибких и адаптированных под бизнес-процессы решений требуются кастомные подходы. Это включает разработку API для GPT, настройку серверов, обработку баз данных и разработку пользовательского интерфейса, что может быть затратно и сложно.

К счастью, сегодня доступны платформенные решения, упрощающие запуск чат-ботов. Для кастомизации достаточно иметь API-токен выбранной нейросети и базовое понимание работы с векторными базами данных и потенциальными сценариями использования. Эти решения обеспечивают быстрое и эффективное внедрение индивидуализированных чат-ботов, открывая новые горизонты для бизнеса. Про что в этой статье мы и расскажем!

Мы продолжаем рассказывать вам о уязвимостях LLM. На этот раз давайте поговорим о авторегрессионных моделях и “Token Smuggling”, а также посмотрим, сможет ли GPT-4 выдать нам ответы на опасные вопросы.

Как запустить локально LLM 70B параметров на 1 видеокарте с 24gb? Нужно квантование!

Квантование - это процесс уменьшения битности вычислений в нейронной сети, используемых для представления весов, смещений и активаций. Путем снижения точности мы можем значительно сократить требования к памяти и вычислительной сложности модели.

Впечатления от использования бесплатного помощника генерации кода.

Я уже предпринимал попытки освоить Pinescript года 3-4 назад, когда только увидел всё многообразие торговых индикаторов в TradingView. И я точно помню своё ощущение бессилия, потому что толковых методичек я не нашел. А сегодня, через Ai-помощника смог сделать то что хотел - за несколько промптов, совершенно ничего не зная в языке и как эти индикаторы строятся. Согласитесь, очень странное впечатление, когда пишешь что-то, копируешь, вставляешь, и у тебя ещё и получается! Это ЭКСТАТИЧЕСКОЕ ощущение ?.

В команде исследований Lamoda Tech мы проводим интервью с пользователями: выясняем их потребности и узнаем правду о том, как они используют наши продукты. 

Такие задачи требуют глубокой эмпатии к людям, понимания их психологии и мотивации. Поэтому мне было любопытно, получится ли встроить в нашу работу AI, не потеряв ее ценность и смысл. 

Скажу сразу — далеко не все получилось с первого раза. Но в результате эксперимента я выстроил сценарий исследования и обработал 24 интервью по фреймворку Jobs to be Done, сэкономив целых 6 дней работы!  

В этой статье не будет четкой инструкции, как сделать идеальное исследование силами ChatGPT4. Вряд ли такая инструкция вообще возможна. Я расскажу про свой опыт — местами удачный, местами не очень. Покажу, где ошибался и какие выводы сделал. Надеюсь, это вдохновит вас попробовать искусственный интеллект в своих задачах хотя бы из любопытства.

В общем, я дерзнул, и вот что понял.