Курилка Яндекса
21.04.202512:25
«Яндекс» продолжает развивать игровое направление: компания приобрела права на платформу, разработанную провайдером облачных бизнес-решений ITKey и стартапом в области облачного гейминга Drova. Специальная версия программного обеспечения будет использоваться в игровых проектах «Яндекса», а именно в «Плюс Гейминге». Сумма сделки, как водится, не раскрывается. Стороны договорились о том, что ITKey и Drova сохраняют права на базовую версию продукта и продолжают работу с клиентами в России и мире.
Напомним, что «Плюс Гейминг» — игровой облачный сервис интернет-холдинга, который с прошлой весны находился на стадии закрытого бета-тестирования. Он позволяет запускать более 170 популярных игр из Steam, Epic Games Store и лаунчера Lesta Games, включая новые релизы (Split Fiction, Monster Hunter: Wilds, Kingdom Come: Deliverance 2 и другие). В бесплатные игры может играть любой пользователь сервиса, а для доступа к платным проектам необходимо сначала купить их в Steam или EGS и связать эту учётную запись с «Плюс Геймингом».
Кроме того, «Яндекс» начал развивать интеграцию других своих сервисов с играми. Недавно разработчики ИИ-помощника «Алиса» рассказали, что он сможет в реальном времени распознавать, что происходит на экране, определять контекст игры и давать подсказки. Например, она подскажет, какую стратегию выбрать или как пройти новый уровень. В основе нового навыка «Алисы», по словам разработчиков, мультимодальная нейросеть Яндекса (Visual Language Model, VLM).
Судя по всему, в этом году «Яндекс» намерен громко заявить о своем выходе на рынок гейминга. Осенью компания намерена возродить фестивали «Комиккон» и «Игромир».
Напомним, что «Плюс Гейминг» — игровой облачный сервис интернет-холдинга, который с прошлой весны находился на стадии закрытого бета-тестирования. Он позволяет запускать более 170 популярных игр из Steam, Epic Games Store и лаунчера Lesta Games, включая новые релизы (Split Fiction, Monster Hunter: Wilds, Kingdom Come: Deliverance 2 и другие). В бесплатные игры может играть любой пользователь сервиса, а для доступа к платным проектам необходимо сначала купить их в Steam или EGS и связать эту учётную запись с «Плюс Геймингом».
Кроме того, «Яндекс» начал развивать интеграцию других своих сервисов с играми. Недавно разработчики ИИ-помощника «Алиса» рассказали, что он сможет в реальном времени распознавать, что происходит на экране, определять контекст игры и давать подсказки. Например, она подскажет, какую стратегию выбрать или как пройти новый уровень. В основе нового навыка «Алисы», по словам разработчиков, мультимодальная нейросеть Яндекса (Visual Language Model, VLM).
Судя по всему, в этом году «Яндекс» намерен громко заявить о своем выходе на рынок гейминга. Осенью компания намерена возродить фестивали «Комиккон» и «Игромир».
16.04.202507:33
«Алиса» поможет проходить игры в реальном времени. Об этом вчера рассказали разработчики ИИ-помощника в рамках его большого обновления. Ассистент сможет в реальном времени распознавать, что происходит на экране, определять контекст игры и давать подсказки. Например, она подскажет, какую стратегию выбрать или как пройти новый уровень. В основе нового навыка «Алисы», по словам разработчиков, мультимодальная нейросеть Яндекса (Visual Language Model, VLM).
Новость в мировом тренде развития ИИ-агентов. Недавно мы писали, что Microsoft выпускает ИИ-агента для гейминга. Речь идет о разработке Copilot for Gaming от Xbox. ИИ-помощник призван стать своего рода игровым напарником для пользователей Xbox и улучшать их игровой опыт. Для игроков он может давать советы и подсказки.
Также вчера «Яндекс» рассказал о планах по развитию голосового управления телевизором. Уже в этом году пользователи ТВ Станции смогут управлять голосом любым разделом интерфейса без пульта даже при обращении к сторонним приложениям — Rutube, VK, Wink, IVI, Кинопоиску или Premier. Голосовое управление заработает на языковой модели YandexGPT с технологией вызова функций.
Новость в мировом тренде развития ИИ-агентов. Недавно мы писали, что Microsoft выпускает ИИ-агента для гейминга. Речь идет о разработке Copilot for Gaming от Xbox. ИИ-помощник призван стать своего рода игровым напарником для пользователей Xbox и улучшать их игровой опыт. Для игроков он может давать советы и подсказки.
Также вчера «Яндекс» рассказал о планах по развитию голосового управления телевизором. Уже в этом году пользователи ТВ Станции смогут управлять голосом любым разделом интерфейса без пульта даже при обращении к сторонним приложениям — Rutube, VK, Wink, IVI, Кинопоиску или Premier. Голосовое управление заработает на языковой модели YandexGPT с технологией вызова функций.
11.04.202510:31
Большие языковые модели больше не требуют мощных серверов: разработчики сделали прорыв в оптимизации LLM. Ученые Yandex Research, НИУ ВШЭ, MIT, KAUST и ISTA разработали специальный метод квантизации HIGGS (от англ. Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS) для сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для их работы достаточно смартфона или ноутбука, что делает генеративные нейросети доступными для небольших организаций, стартапов и исследователей.
Сейчас основная сложность в использовании больших языковых моделей заключается в том, что они требуют значительных вычислительных ресурсов. Это касается и опенсорс-моделей. Например, DeepSeek-R1 не помещается даже на дорогостоящих серверах, предназначенных для работы с ИИ. Новый метод успешно протестирован на моделях Llama 3 и Qwen2.5, и он показал лучшее соотношение качества к размеру среди существующих методов. HIGGS не требует дополнительных данных или сложной оптимизации, что делает его удобным для использования в условиях ограниченных вычислительных мощностей.
Метод уже доступен разработчикам на Hugging Face и GitHub, а научная статья о нем опубликована на arXiv. Кроме того, ее приняли на одну из крупнейших в мире конференций по искусственному интеллекту — NAACL (The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics), которая в конце апреля пройдет в США. Вместе "Яндекса" в конференции будут участвовать Google, Microsoft Research, Гарвардский университет и другие.
Напомним, что ранее команда Yandex Research разработала методы, сокращающие расходы на вычислительные ресурсы до 8 раз и позволяющие запускать модели с 8 миллиардами параметров на обычных устройствах через браузер.
Сейчас основная сложность в использовании больших языковых моделей заключается в том, что они требуют значительных вычислительных ресурсов. Это касается и опенсорс-моделей. Например, DeepSeek-R1 не помещается даже на дорогостоящих серверах, предназначенных для работы с ИИ. Новый метод успешно протестирован на моделях Llama 3 и Qwen2.5, и он показал лучшее соотношение качества к размеру среди существующих методов. HIGGS не требует дополнительных данных или сложной оптимизации, что делает его удобным для использования в условиях ограниченных вычислительных мощностей.
Метод уже доступен разработчикам на Hugging Face и GitHub, а научная статья о нем опубликована на arXiv. Кроме того, ее приняли на одну из крупнейших в мире конференций по искусственному интеллекту — NAACL (The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics), которая в конце апреля пройдет в США. Вместе "Яндекса" в конференции будут участвовать Google, Microsoft Research, Гарвардский университет и другие.
Напомним, что ранее команда Yandex Research разработала методы, сокращающие расходы на вычислительные ресурсы до 8 раз и позволяющие запускать модели с 8 миллиардами параметров на обычных устройствах через браузер.
08.04.202507:20
Стендфордский университет в восьмой раз выпустил Artificial Intelligence Index Report на более чем 400 страницах. Пока мы осилили только первую часть про исследования и разработки, выбрали для вас самое интересное:
✅Лидерство промышленности в разработке значимых ИИ-моделей, отмеченное в двух предыдущих отчётах AI Index, стало ещё более очевидным: почти 90% значимых моделей в 2024 году (по сравнению с 60% в 2023 году) были разработаны в промышленности.
✅Китай лидирует по общему количеству публикаций в области исследований ИИ, в то время как США лидируют по числу исследований, имеющих большое влияние.
В 2023 году в Китае было опубликовано больше публикаций об ИИ (23,2%) и больше цитирований (22,6%), чем в любой другой стране. За последние три года институты США внесли свой вклад в 100 самых цитируемых публикаций об искусственном интеллекте.
✅США продолжают оставаться ведущим источником известных моделей искусственного интеллекта. В 2024 году американские организации создали 40 известных моделей ИИ, что значительно превосходит 15 моделей, созданных в Китае, и 3 модели, созданные в Европе. За последнее десятилетие в США было создано больше известных моделей машинного обучения, чем в любой другой стране.
✅Вычислительные ресурсы, необходимые для обучения известных моделей ИИ, удваиваются примерно каждые пять месяцев, объемы наборов данных для обучения больших языковых моделей — каждые восемь месяцев, а мощность, необходимая для обучения, — ежегодно. Крупномасштабные инвестиции в индустрию продолжают способствовать масштабированию моделей и повышению их производительности.
✅Модели ИИ становятся всё более доступными для использования. Стоимость запроса к модели ИИ, которая набирает столько же баллов, сколько GPT-3.5 (64,8) по MMLU, популярному тесту для оценки производительности языковых моделей, снизилась с 20 долларов за миллион токенов в ноябре 2022 года до всего 0,07 доллара за миллион токенов к октябрю 2024 года (Gemini-1.5-Flash-8B) — более чем в 280 раз за примерно 18 месяцев. В зависимости от задачи цены на вывод данных LLM снижались от 9 до 900 раз в год.
✅Количество патентов на ИИ растёт. Только за последний год количество патентов на ИИ выросло на 29,6%. По состоянию на 2023 год Китай лидирует по общему количествупатентов в области ИИ, на его долю приходится 69,7% всех патентов, в то время как Южная Корея и Люксембург лидируют по количеству патентов в области ИИ на душу населения.
✅Аппаратное обеспечение ИИ становится быстрее, дешевле и энергоэффективнее: производительность аппаратного обеспечения машинного обучения, измеряемая в 16-битных операциях с плавающей запятой, ежегодно растёт на 43%, удваиваясь каждые 1,9 года. Производительность улучшилась, затраты снизились на 30% в год, а энергоэффективность выросла на 40% в год.
✅Выбросы углекислого газа при обучении ИИ неуклонно растут. При обучении ранних моделей ИИ, таких как AlexNet (2012), выбросы углекислого газа былинезначительными — 0,01 тонны. Более поздние модели имеют значительно более высокие выбросы при обучении: GPT-3 (2020) — 588 тонн, GPT-4 (2023) — 5184 тонны, Llama 3.1 405B (2024) — 8930 тонн. Для сравнения: среднестатистический американецвыбрасывает 18 тонн углерода в год.
✅Лидерство промышленности в разработке значимых ИИ-моделей, отмеченное в двух предыдущих отчётах AI Index, стало ещё более очевидным: почти 90% значимых моделей в 2024 году (по сравнению с 60% в 2023 году) были разработаны в промышленности.
✅Китай лидирует по общему количеству публикаций в области исследований ИИ, в то время как США лидируют по числу исследований, имеющих большое влияние.
В 2023 году в Китае было опубликовано больше публикаций об ИИ (23,2%) и больше цитирований (22,6%), чем в любой другой стране. За последние три года институты США внесли свой вклад в 100 самых цитируемых публикаций об искусственном интеллекте.
✅США продолжают оставаться ведущим источником известных моделей искусственного интеллекта. В 2024 году американские организации создали 40 известных моделей ИИ, что значительно превосходит 15 моделей, созданных в Китае, и 3 модели, созданные в Европе. За последнее десятилетие в США было создано больше известных моделей машинного обучения, чем в любой другой стране.
✅Вычислительные ресурсы, необходимые для обучения известных моделей ИИ, удваиваются примерно каждые пять месяцев, объемы наборов данных для обучения больших языковых моделей — каждые восемь месяцев, а мощность, необходимая для обучения, — ежегодно. Крупномасштабные инвестиции в индустрию продолжают способствовать масштабированию моделей и повышению их производительности.
✅Модели ИИ становятся всё более доступными для использования. Стоимость запроса к модели ИИ, которая набирает столько же баллов, сколько GPT-3.5 (64,8) по MMLU, популярному тесту для оценки производительности языковых моделей, снизилась с 20 долларов за миллион токенов в ноябре 2022 года до всего 0,07 доллара за миллион токенов к октябрю 2024 года (Gemini-1.5-Flash-8B) — более чем в 280 раз за примерно 18 месяцев. В зависимости от задачи цены на вывод данных LLM снижались от 9 до 900 раз в год.
✅Количество патентов на ИИ растёт. Только за последний год количество патентов на ИИ выросло на 29,6%. По состоянию на 2023 год Китай лидирует по общему количествупатентов в области ИИ, на его долю приходится 69,7% всех патентов, в то время как Южная Корея и Люксембург лидируют по количеству патентов в области ИИ на душу населения.
✅Аппаратное обеспечение ИИ становится быстрее, дешевле и энергоэффективнее: производительность аппаратного обеспечения машинного обучения, измеряемая в 16-битных операциях с плавающей запятой, ежегодно растёт на 43%, удваиваясь каждые 1,9 года. Производительность улучшилась, затраты снизились на 30% в год, а энергоэффективность выросла на 40% в год.
✅Выбросы углекислого газа при обучении ИИ неуклонно растут. При обучении ранних моделей ИИ, таких как AlexNet (2012), выбросы углекислого газа былинезначительными — 0,01 тонны. Более поздние модели имеют значительно более высокие выбросы при обучении: GPT-3 (2020) — 588 тонн, GPT-4 (2023) — 5184 тонны, Llama 3.1 405B (2024) — 8930 тонн. Для сравнения: среднестатистический американецвыбрасывает 18 тонн углерода в год.
04.04.202509:15
ИИ-агент от Google DeepMind находит алмазы в популярной игре Minecraft без обучения. Система Dreamer, разработанная в рамках проекта DeepMind, достигла важной вехи развития ИИ: она может воображать последствия своих возможных решений. Благодаря этому впервые в истории система ИИ научилась собирать алмазы в видеоигре Minecraft — сложной задаче, требующей выполнения нескольких последовательных шагов — без необходимости демонстрировать ей, как играть.
Создатели Dreamer утверждают, что это важный шаг на пути к созданию машин, способных обобщать знания, полученные в одной области, и применять их в новых ситуациях, что является главной целью ИИ.
В Minecraft игроки исследуют виртуальный трёхмерный мир, наполненный разнообразными ландшафтами, включая леса, горы, пустыни и болота. Они используют ресурсы мира для создания предметов, таких как сундуки, заборы и мечи, а также для сбора ценных ресурсов, среди которых самыми редкими являются алмазы.
Важно отметить, что в Minecraft нет двух одинаковых игр. «Каждый раз, когда вы играете в Minecraft, это новый, случайно сгенерированный мир», — говорит Даниджар Хафнер, учёный из Google DeepMind. Это делает игру особенно полезной для тестирования ИИ-систем, которые должны уметь обобщать свои знания из одной ситуации в другую. «Вы должны действительно понимать, что перед вами; вы не можете просто запомнить конкретную стратегию», — подчеркивает он.
Исследователи ИИ сосредоточились на поиске алмазов, поскольку это требует выполнения ряда сложных действий, включая поиск деревьев и их рубку для получения древесины, которую игроки могут использовать для создания верстака.
По словам Хафнера, ключ к успеху Dreamer заключается в том, что он создаёт модель окружающей среды и использует эту «модель мира» для «представления» будущих сценариев и принятия решений. Подобно нашим собственным абстрактным мыслям, модель мира не является точной копией окружающей среды. Однако она позволяет ИИ-агенту Dreamer пробовать новые действия и прогнозировать потенциальную выгоду от различных стратегий, используя меньше вычислений, чем потребовалось бы для выполнения этих действий в Minecraft. «Модель мира действительно наделяет систему ИИ способностью представлять будущее», — говорит Хафнер.
Эта способность также может помочь в создании роботов, которые смогут учиться взаимодействовать в реальном мире, где стоимость проб и ошибок гораздо выше, чем в видеоигре, подчеркивает Хафнер.
Создатели Dreamer утверждают, что это важный шаг на пути к созданию машин, способных обобщать знания, полученные в одной области, и применять их в новых ситуациях, что является главной целью ИИ.
В Minecraft игроки исследуют виртуальный трёхмерный мир, наполненный разнообразными ландшафтами, включая леса, горы, пустыни и болота. Они используют ресурсы мира для создания предметов, таких как сундуки, заборы и мечи, а также для сбора ценных ресурсов, среди которых самыми редкими являются алмазы.
Важно отметить, что в Minecraft нет двух одинаковых игр. «Каждый раз, когда вы играете в Minecraft, это новый, случайно сгенерированный мир», — говорит Даниджар Хафнер, учёный из Google DeepMind. Это делает игру особенно полезной для тестирования ИИ-систем, которые должны уметь обобщать свои знания из одной ситуации в другую. «Вы должны действительно понимать, что перед вами; вы не можете просто запомнить конкретную стратегию», — подчеркивает он.
Исследователи ИИ сосредоточились на поиске алмазов, поскольку это требует выполнения ряда сложных действий, включая поиск деревьев и их рубку для получения древесины, которую игроки могут использовать для создания верстака.
По словам Хафнера, ключ к успеху Dreamer заключается в том, что он создаёт модель окружающей среды и использует эту «модель мира» для «представления» будущих сценариев и принятия решений. Подобно нашим собственным абстрактным мыслям, модель мира не является точной копией окружающей среды. Однако она позволяет ИИ-агенту Dreamer пробовать новые действия и прогнозировать потенциальную выгоду от различных стратегий, используя меньше вычислений, чем потребовалось бы для выполнения этих действий в Minecraft. «Модель мира действительно наделяет систему ИИ способностью представлять будущее», — говорит Хафнер.
Эта способность также может помочь в создании роботов, которые смогут учиться взаимодействовать в реальном мире, где стоимость проб и ошибок гораздо выше, чем в видеоигре, подчеркивает Хафнер.
Қайта жіберілді:
о гпт
01.04.202507:43
OpenAIпривлекла $40 млрд при оценке $300 млрд. Это самая крупная инвестиция в частную технологическую компанию.
21.04.202507:08
15.04.202509:47
В «Алисе» появились рассуждения. Как мы и предполагали, «Яндекс» планомерно внедряет рассуждающие модели в свои сервисы. Новый режим в чате с Алисой так и называется — «Рассуждать».
Теперь перед ответом на вопрос «Алиса» анализирует его и выстраивает логическую цепочку рассуждений — следить за ходом её мысли можно в реальном времени. При подключении режима «Поиска» «Алиса» сможет использовать не только свои знания, но и сведения из других релевантных источников в интернете. Пока режим работает в бета-версии.
Помимо этого на смартфонах появился Live-режим с «Алисой»: можно навести камеру на объект и спрашивать о нём голосом. Помощник распознает объект, опишет его, расскажет необходимые детали. Еще «Алиса» умеет работать с файлами и поможет разобраться с содержимым фото и документов.
И это еще не все, команда «Алисы» представила пачку обновлений: AI-ассистент теперь еще свободно и без акцента говорит по-английски. Например, он справится со скороговоркой «Betty Botta bought some butter». Ассистент можно просить писать и редактировать статьи, переводить тексты и формулировать вопросы на английском. В ходе беседы AI-ассистент легко переходит с одного языка на другой.
Теперь перед ответом на вопрос «Алиса» анализирует его и выстраивает логическую цепочку рассуждений — следить за ходом её мысли можно в реальном времени. При подключении режима «Поиска» «Алиса» сможет использовать не только свои знания, но и сведения из других релевантных источников в интернете. Пока режим работает в бета-версии.
Помимо этого на смартфонах появился Live-режим с «Алисой»: можно навести камеру на объект и спрашивать о нём голосом. Помощник распознает объект, опишет его, расскажет необходимые детали. Еще «Алиса» умеет работать с файлами и поможет разобраться с содержимым фото и документов.
И это еще не все, команда «Алисы» представила пачку обновлений: AI-ассистент теперь еще свободно и без акцента говорит по-английски. Например, он справится со скороговоркой «Betty Botta bought some butter». Ассистент можно просить писать и редактировать статьи, переводить тексты и формулировать вопросы на английском. В ходе беседы AI-ассистент легко переходит с одного языка на другой.
11.04.202507:00
📱 ЦБ зарегистрировал допэмиссию акций «Яндекса», размещаемых по закрытой подписке, об этом сообщается на сайте регулятора
03.04.202508:47
«Яндекс» составил конкуренцию NotebookLM от Google, Perplexity Spaces, Projects в ChatGPT. Компания запустила в бета-тест платформу для работы с документами, презентациями, аудио- и видеофайлами, ссылками из интернета, таблицами. Сервис получил название «Нейроэксперт», он может создавать удобную базу знаний из загруженных материалов, проанализировать и пересказать документы, сделать выводы или написать на основе данных тексты, создать презентации.
Базы знаний в сервисе похожи на папки в облачных хранилищах, ими также можно делиться по ссылке. Сейчас пользователи могут добавлять до 25 файлов и ссылок, а после окончания бета-теста их число увеличится. Очевидно, что сервис пригодится людям, которые в силу профессии или обучения должны обрабатывать большой объем данных: это могут быть студенты, преподаватели, журналисты. Из неочевидного – можно, например, делать сравнения товаров, загружая ссылки на них или обзоры.
Использовать «Нейроэксперт» должно быть удобно: по всей загруженной информации пользователь может задавать вопросы в режиме диалога как с чат-ботом. Он подготовит ответ только на основе источников пользователя, не будет ничего добавлять от себя. Это, думаем, повысит доверие к ИИ.
В компании говорят, что планируют выпустить и версию для бизнеса, которая сможет работать с внутренней базой данных и оптимизировать процессы. Сейчас на российском рынке нет решений, которые объединяют возможности работы с корпоративными массивами данных и генерацию ответов из ссылок. Из-за рисков безопасности и сложности получения доступа наш бизнес не очень заинтересован в зарубежных решениях. Всё это играет на руку «Яндексу», который может занять лидирующую роль в новом сегменте.
Возникает логичный вопрос монетизации, но в компании и это продумали: зарабатывать планируется двумя способами. Первый, наиболее логичный, это подписка с расширенными возможностями. Второй способ – продажа решений on-premise бизнесу, то есть интеграция «Нейроэксперта» в IT-контур компании-заказчика. Оба способа уже отработаны на других продуктах «Яндекса».
Рискнем предположить, что в ближайшее время количество продуктов «Яндекса» с припиской «Нейро» будет только расти. В целом название уже стало нарицательным.
Базы знаний в сервисе похожи на папки в облачных хранилищах, ими также можно делиться по ссылке. Сейчас пользователи могут добавлять до 25 файлов и ссылок, а после окончания бета-теста их число увеличится. Очевидно, что сервис пригодится людям, которые в силу профессии или обучения должны обрабатывать большой объем данных: это могут быть студенты, преподаватели, журналисты. Из неочевидного – можно, например, делать сравнения товаров, загружая ссылки на них или обзоры.
Использовать «Нейроэксперт» должно быть удобно: по всей загруженной информации пользователь может задавать вопросы в режиме диалога как с чат-ботом. Он подготовит ответ только на основе источников пользователя, не будет ничего добавлять от себя. Это, думаем, повысит доверие к ИИ.
В компании говорят, что планируют выпустить и версию для бизнеса, которая сможет работать с внутренней базой данных и оптимизировать процессы. Сейчас на российском рынке нет решений, которые объединяют возможности работы с корпоративными массивами данных и генерацию ответов из ссылок. Из-за рисков безопасности и сложности получения доступа наш бизнес не очень заинтересован в зарубежных решениях. Всё это играет на руку «Яндексу», который может занять лидирующую роль в новом сегменте.
Возникает логичный вопрос монетизации, но в компании и это продумали: зарабатывать планируется двумя способами. Первый, наиболее логичный, это подписка с расширенными возможностями. Второй способ – продажа решений on-premise бизнесу, то есть интеграция «Нейроэксперта» в IT-контур компании-заказчика. Оба способа уже отработаны на других продуктах «Яндекса».
Рискнем предположить, что в ближайшее время количество продуктов «Яндекса» с припиской «Нейро» будет только расти. В целом название уже стало нарицательным.
31.03.202511:56
«Яндекс» расширил возможности для опенсорс-разработки ИИ: сегодня компания выложила в открытый доступ YandexGPT 5 Lite Instruct. Она относится к последнему и самому мощному семейству нейросетей компании. Первой в доступе появилась pretrain-версия модели YandexGPT 5 Lite, и за месяц ее, по заявлению компании, уже скачали более 15 тысяч раз.
Примечательно, что Instruct-версия прошла дополнительный этап настройки — alignment, в результате она способна решать конкретные задачи по промптам — запросам или инструкциям. Это отличает ее от другой открытой версии YandexGPT 5 Lite — Pretrain. Instruct-версия также имеет базовые этические настройки. Разработчики могут улучшить их, чтобы модель соответствовала конкретным требованиям.
Важно, что Instruct-модель не слишком требовательна к вычислительным ресурсам, и ее можно протестировать на личном компьютере без спецоборудования. На фоне дефицита вычислительных мощностей и тренда на снижение стоимости разработки ИИ, который берет начало в Китае, новая модель может оказаться более чем востребованной.
Обновленная лицензия позволит внедрять модель как в некоммерческих, так и в коммерческих проектах, но в пределах объема выданных токенов – 10 млн в месяц. С одной стороны кажется, что это мало, но на самом деле вполне хватит, например, для создания чат-ботов для небольших сайтов или генерации товаров в интернет-магазинах с небольшим ассортиментом или анализа отзывов пользователей.
Публикация в открытом доступе своих моделей для «Яндекса» важна как минимум по двум причинам. Во-первых, это привлечет к разработке больше экспертов, а значит, положительно скажется на развитии всей ИИ-отрасли в России. Во-вторых, повысит интерес малого, среднего, да и крупного бизнеса к сотрудничеству с «Яндексом» по другим B2B-решениям.
Напомним, что ранее «Яндекс» запустил в открытый доступ платформу для совместной разработки SourceCraft – аналог зарубежных репозиториев кода GitHub и GitLab. Ее особенность – умная навигация и встроенный AI-ассистент Code Assistant, который помогает дописывать код. Так компания фактически подбирается к тому, чтобы давать российским разработчикам решение в формате 360: только бери и делай.
Примечательно, что Instruct-версия прошла дополнительный этап настройки — alignment, в результате она способна решать конкретные задачи по промптам — запросам или инструкциям. Это отличает ее от другой открытой версии YandexGPT 5 Lite — Pretrain. Instruct-версия также имеет базовые этические настройки. Разработчики могут улучшить их, чтобы модель соответствовала конкретным требованиям.
Важно, что Instruct-модель не слишком требовательна к вычислительным ресурсам, и ее можно протестировать на личном компьютере без спецоборудования. На фоне дефицита вычислительных мощностей и тренда на снижение стоимости разработки ИИ, который берет начало в Китае, новая модель может оказаться более чем востребованной.
Обновленная лицензия позволит внедрять модель как в некоммерческих, так и в коммерческих проектах, но в пределах объема выданных токенов – 10 млн в месяц. С одной стороны кажется, что это мало, но на самом деле вполне хватит, например, для создания чат-ботов для небольших сайтов или генерации товаров в интернет-магазинах с небольшим ассортиментом или анализа отзывов пользователей.
Публикация в открытом доступе своих моделей для «Яндекса» важна как минимум по двум причинам. Во-первых, это привлечет к разработке больше экспертов, а значит, положительно скажется на развитии всей ИИ-отрасли в России. Во-вторых, повысит интерес малого, среднего, да и крупного бизнеса к сотрудничеству с «Яндексом» по другим B2B-решениям.
Напомним, что ранее «Яндекс» запустил в открытый доступ платформу для совместной разработки SourceCraft – аналог зарубежных репозиториев кода GitHub и GitLab. Ее особенность – умная навигация и встроенный AI-ассистент Code Assistant, который помогает дописывать код. Так компания фактически подбирается к тому, чтобы давать российским разработчикам решение в формате 360: только бери и делай.
21.04.202507:07
Российский рынок кикшеринга за прошлый год составил 31,2 миллиарда рублей и 211,7 миллионов поездок за сезон. Аналитики Трушеринга представили новый отчет. Из него следует, что выручка за одну поездку выросла до 111 ₽, что связано с повышением стоимости услуг. При этом совокупная доля трех ведущих компаний на рынке выросла до 96,8%, а количество поездок за сезон увеличилось на 33,1%.
Основные игроки не менялись:
🔄 Whoosh: около половины поездок на кикшеринге в России происходит на СИМ Whoosh, количество поездок достигло 149,7 млн.
🔄 МТС Юрент: пользователи совершили 100,3 млн поездок, сервис сменил название после сделки с МТС и запустил СИМ в шести новых городах.
🔄 Яндекс Go: парк самокатов превысил 65 тысяч, начал работу в шести новых городах, тестирует опцию автоматического снижения скорости. Сервис развивает новое бизнес-направление по аренде пауэрбанков после приобретения сервиса «Бери заряд!»
Основные проблемы тоже остались прежними:
Слаборазвитая инфраструктура для велосипедов и средств индивидуальной мобильности является основной причиной аварийности. Аналитики подчеркивают, что микромобильности нужна собственная инфраструктура для снижения аварийности. Это позволит снизить пересечение транспортных потоков. Пока в стране развитие велоинфраструктуры и кикшеринга только в планах и обсуждается.
Полный отчет 👇
Основные игроки не менялись:
🔄 Whoosh: около половины поездок на кикшеринге в России происходит на СИМ Whoosh, количество поездок достигло 149,7 млн.
🔄 МТС Юрент: пользователи совершили 100,3 млн поездок, сервис сменил название после сделки с МТС и запустил СИМ в шести новых городах.
🔄 Яндекс Go: парк самокатов превысил 65 тысяч, начал работу в шести новых городах, тестирует опцию автоматического снижения скорости. Сервис развивает новое бизнес-направление по аренде пауэрбанков после приобретения сервиса «Бери заряд!»
Основные проблемы тоже остались прежними:
Слаборазвитая инфраструктура для велосипедов и средств индивидуальной мобильности является основной причиной аварийности. Аналитики подчеркивают, что микромобильности нужна собственная инфраструктура для снижения аварийности. Это позволит снизить пересечение транспортных потоков. Пока в стране развитие велоинфраструктуры и кикшеринга только в планах и обсуждается.
Полный отчет 👇
Қайта жіберілді:
CRAI где живёт AI
14.04.202513:20
В отчёте Стэнфордского университета об искусственном интеллекте снова обратили внимание на тот факт, что при огромных инвестициях и стремительном техническом прогрессе ИИ пока всё ещё приносит очень небольшую отдачу бизнесу.
В 2024 году мировые корпорации инвестировали в ИИ 252,3 миллиарда долларов (рост на 26%). При этом большинство компаний, внедривших технологию, признаются в скромных результатах: экономия затрат менее 10%, рост выручки до 5%. Ситуация подозрительно знакома. Специалисты Стэнфорда замечают, что компании «только в начале пути», только пока никто не видит конца этому «началу».
Одновременно вычислительные мощности для обучения ведущих моделей удваиваются каждые 5 месяцев, размер датасетов – каждые 8 месяцев, а энергопотребление – ежегодно. Это приводит к заметному росту выбросов углекислого газа: если ранняя модель AlexNet десятилетней давности «стоила» всего 0,01 тонны углекислого газа, то Llama 3.1 405B – почти 9000 тонн.
Стоит ли оно того? Вопрос в метриках и ожиданиях. ИИ может не приносить деньги напрямую, но при этом повышать эффективность труда и систематизировать типовые задачи. Например, почти все респонденты используют ИИ для работы с базами данных, написания кода, создания и реализации контент-планов. Многие компании не инвестируют большие деньги в создание продукта с нуля, предпочитая пользоваться готовыми решениями с открытым исходным кодом и дообучать под свои нужды, сильно сокращая затраты.
Здесь возникают другие риски – что люди, наоборот, станут ленивыми и менее продуктивными, у сгенерированного кода будут проблемы, а часть сотрудников уволят – но пока в ближайшее время такие тенденции не прослеживаются.
А есть области применения ИИ, где выручка играет не самую главную роль. Возьмём ту же медицину: модель GluFormer от Nvidia, обученная на более 10 миллионов измерений глюкозы от почти 11 тысяч человек, может прогнозировать здоровье на 4 года вперёд и заранее выявлять случаи диабета и смертей от сердечно-сосудистых заболеваний.
В 2024 году мировые корпорации инвестировали в ИИ 252,3 миллиарда долларов (рост на 26%). При этом большинство компаний, внедривших технологию, признаются в скромных результатах: экономия затрат менее 10%, рост выручки до 5%. Ситуация подозрительно знакома. Специалисты Стэнфорда замечают, что компании «только в начале пути», только пока никто не видит конца этому «началу».
Одновременно вычислительные мощности для обучения ведущих моделей удваиваются каждые 5 месяцев, размер датасетов – каждые 8 месяцев, а энергопотребление – ежегодно. Это приводит к заметному росту выбросов углекислого газа: если ранняя модель AlexNet десятилетней давности «стоила» всего 0,01 тонны углекислого газа, то Llama 3.1 405B – почти 9000 тонн.
Стоит ли оно того? Вопрос в метриках и ожиданиях. ИИ может не приносить деньги напрямую, но при этом повышать эффективность труда и систематизировать типовые задачи. Например, почти все респонденты используют ИИ для работы с базами данных, написания кода, создания и реализации контент-планов. Многие компании не инвестируют большие деньги в создание продукта с нуля, предпочитая пользоваться готовыми решениями с открытым исходным кодом и дообучать под свои нужды, сильно сокращая затраты.
Здесь возникают другие риски – что люди, наоборот, станут ленивыми и менее продуктивными, у сгенерированного кода будут проблемы, а часть сотрудников уволят – но пока в ближайшее время такие тенденции не прослеживаются.
А есть области применения ИИ, где выручка играет не самую главную роль. Возьмём ту же медицину: модель GluFormer от Nvidia, обученная на более 10 миллионов измерений глюкозы от почти 11 тысяч человек, может прогнозировать здоровье на 4 года вперёд и заранее выявлять случаи диабета и смертей от сердечно-сосудистых заболеваний.
10.04.202511:58
На странице технологий «Яндекса» появилась кнопка для регистрации на тестирование рассуждающей модели YandexGPT. Как мы и предполагали, компания работает в этом направлении. По сути, это будет первое в России решение, способное не только создавать тексты, но и проводить глубокий анализ запросов и предоставлять пользователям длинную цепочку логических рассуждений.
По информации инсайдеров, полномасштабный релиз будет в 2025 году, и технология может быть интегрирована в «Поиск с Нейро» или «Алису». Некоторые пользователи подписки «Алиса Про» уже получили доступ к новой функции — в их интерфейсе появилась кнопка «Рассуждай» с пометкой бета-тестирования. Им предоставляется до 10 запросов в день.
Как говорили эксперты Forbes и «Коммерсантъ», рассуждающая нейросеть будет востребована в бизнесе, образовании, customer-сервисе и ИТ-разработке. Скорее всего, модель будет демонстрировать способность анализировать данные, вести диалоги с построением причинно-следственных связей и предлагать нешаблонные решения.
В январе «Коммерсантъ» писал, ссылаясь на исследование компании «Яков и партнеры», что в 2024 году 54% российских компаний (из топ-300) внедрили ИИ-решения хотя бы в одну функцию организации. При этом стоимость разработки ИИ выросла на 20–30%, отмечало издание.
По информации инсайдеров, полномасштабный релиз будет в 2025 году, и технология может быть интегрирована в «Поиск с Нейро» или «Алису». Некоторые пользователи подписки «Алиса Про» уже получили доступ к новой функции — в их интерфейсе появилась кнопка «Рассуждай» с пометкой бета-тестирования. Им предоставляется до 10 запросов в день.
Как говорили эксперты Forbes и «Коммерсантъ», рассуждающая нейросеть будет востребована в бизнесе, образовании, customer-сервисе и ИТ-разработке. Скорее всего, модель будет демонстрировать способность анализировать данные, вести диалоги с построением причинно-следственных связей и предлагать нешаблонные решения.
В январе «Коммерсантъ» писал, ссылаясь на исследование компании «Яков и партнеры», что в 2024 году 54% российских компаний (из топ-300) внедрили ИИ-решения хотя бы в одну функцию организации. При этом стоимость разработки ИИ выросла на 20–30%, отмечало издание.
07.04.202509:10
ИИ может приобрести «интуитивное» понимание физического мира, наблюдая за видео. К такому выводу пришли в Meta*. Исследователи под руководством Яна ЛеКуна использовали методику «нарушения ожидания» из детской психологии, сравнивая свой метод с другими подходами. Дело в том, что интуитивная физика – это врожденное понимание того, как должны вести себя объекты. Такие базовые принципы усваиваются младенцами в первые месяцы жизни. Долгое время считалось, что без врожденного «базового знания» такое понимание невозможно.
В исследовании представлен подход V-JEPA, который учится понимать мир принципиально иначе, чем генеративные ИИ. Сейчас большинство существующих моделей не умеют моделировать физический мир интуитивно. Авторы исследования показывают, что для возникновения интуитивного понимания физики ИИ достаточно учиться предсказывать части видео. При этом можно использовать небольшие наборы обучающих данных (модель демонстрирует понимание физики даже при обучении всего на 128 часах видео).
Отмечается, что модели V-JEPA оказались в 6 раз эффективнее других подходов и превзошли как модели, предсказывающие видео на уровне пикселей, так и LLM с мультимодальными возможностями (Gemini 1.5 pro и Qwen2-VL), несмотря на то, что последние были обучены на гораздо большем объеме данных.
*Деятельность компании по ведению в России соцсетей Facebook и Instagram признана экстремистской и запрещена.
В исследовании представлен подход V-JEPA, который учится понимать мир принципиально иначе, чем генеративные ИИ. Сейчас большинство существующих моделей не умеют моделировать физический мир интуитивно. Авторы исследования показывают, что для возникновения интуитивного понимания физики ИИ достаточно учиться предсказывать части видео. При этом можно использовать небольшие наборы обучающих данных (модель демонстрирует понимание физики даже при обучении всего на 128 часах видео).
Отмечается, что модели V-JEPA оказались в 6 раз эффективнее других подходов и превзошли как модели, предсказывающие видео на уровне пикселей, так и LLM с мультимодальными возможностями (Gemini 1.5 pro и Qwen2-VL), несмотря на то, что последние были обучены на гораздо большем объеме данных.
*Деятельность компании по ведению в России соцсетей Facebook и Instagram признана экстремистской и запрещена.
02.04.202511:39
Наши любимые милые роботы-доставщики «Яндекса» появились в загородном отеле Pine River в Калужской области. Они доставляют еду по территории комплекса — из ресторана в домики. Рядом нет крупных населенных пунктов, поэтому привычная доставка там недоступна. Отмечается, что доставщики работают в любую погоду, в том числе в дождь и снег. Они даже перебираются по мостику через реку Протву к домикам комплекса, расположенным на другой стороне.
До этого заказы, к слову, приносили курьеры или привозили на электрокарах, но их использование решили сократить из-за шума. Оказалось, что роботы-доставщики значительно тише. Чтобы малыши-роботы ориентировались на территории комплекса, в «Яндексе» создали его высокоточные карты. Кроме того, роботы столкнулись с непростой задачей — им приходится добираться до места по пересечённой местности и передвигаться по гравийным дорожкам, деревянным настилам, песчаным участкам и лесу. И роботов специально учили работать в таких условиях.
До этого заказы, к слову, приносили курьеры или привозили на электрокарах, но их использование решили сократить из-за шума. Оказалось, что роботы-доставщики значительно тише. Чтобы малыши-роботы ориентировались на территории комплекса, в «Яндексе» создали его высокоточные карты. Кроме того, роботы столкнулись с непростой задачей — им приходится добираться до места по пересечённой местности и передвигаться по гравийным дорожкам, деревянным настилам, песчаным участкам и лесу. И роботов специально учили работать в таких условиях.
31.03.202505:34
Важная мировая новость в технологической сфере: Илон Маск продал сам себе свою компанию. Его ИИ-компания xAI приобрела платформу X (экс-Twitter) в рамках сделки с оплатой акциями. Маск говорит, что объединение компаний позволит совместить данные, модели, вычислительные мощности, каналы распространения и таланты.
В этой сделке xAI оценивается в $80 млрд, а X — в $33 млрд (за $45 млрд он купил ранее и минус $12 млрд долга). За 2 года существования xAI стала одной из ведущих ИИ-лабораторий, а у X более 600 миллионов активных пользователей.
В чем практические цели сделки?
Как минимум это увеличение оценки компаний — публичное объявление о том, что xAI оценивается в $80 млрд (всего через два года после основания), а X — в $33 млрд, создает восприятие ценности активов.
Вторая причина — объединение компаний может дать налоговые преимущества, упростить операционную деятельность и снизить административные расходы.
Ну и конечно, здесь важно стратегическое позиционирование — конкурент крупным платформам, интегрирующим ИИ в социальные сети. Это и снятие инвесторов позволит привлечь за счет того, что xAI будет позиционироваться как серьезный игрок на рынке ИИ.
В этой сделке xAI оценивается в $80 млрд, а X — в $33 млрд (за $45 млрд он купил ранее и минус $12 млрд долга). За 2 года существования xAI стала одной из ведущих ИИ-лабораторий, а у X более 600 миллионов активных пользователей.
В чем практические цели сделки?
Как минимум это увеличение оценки компаний — публичное объявление о том, что xAI оценивается в $80 млрд (всего через два года после основания), а X — в $33 млрд, создает восприятие ценности активов.
Вторая причина — объединение компаний может дать налоговые преимущества, упростить операционную деятельность и снизить административные расходы.
Ну и конечно, здесь важно стратегическое позиционирование — конкурент крупным платформам, интегрирующим ИИ в социальные сети. Это и снятие инвесторов позволит привлечь за счет того, что xAI будет позиционироваться как серьезный игрок на рынке ИИ.
17.04.202509:38
Школьники смогут решить задачи по алгебре с помощью ИИ. В «Поиске» Яндекса теперь можно узнать ход решения показательных и несложных тригонометрических уравнений, а также найти предел функции.
И, как вы уже догадались, в основу технологии легла языковая модель YandexGPT 5 Lite. Она больше подходит для решения математических задач, поскольку «Яндекс» обучил её на одном миллионе примеров заданий для старшеклассников. Это, как заявляется, позволило добиться точности ответов в решении задач в 90% случаев.
Теперь «Поиск» может поэтапно объяснить решение задачи, даже если её нет в интернете, и только после этого даст готовый ответ. До этого уже можно было с его помощью решать упражнения для начальной и средней школы, например с уравнениями и неравенствами.
И, как вы уже догадались, в основу технологии легла языковая модель YandexGPT 5 Lite. Она больше подходит для решения математических задач, поскольку «Яндекс» обучил её на одном миллионе примеров заданий для старшеклассников. Это, как заявляется, позволило добиться точности ответов в решении задач в 90% случаев.
Теперь «Поиск» может поэтапно объяснить решение задачи, даже если её нет в интернете, и только после этого даст готовый ответ. До этого уже можно было с его помощью решать упражнения для начальной и средней школы, например с уравнениями и неравенствами.
14.04.202509:38
«Белые» хакеры поищут уязвимости в генеративных нейросетях «Яндекса». Компания на днях запустила новое направление программы — аналога Bug Bounty, «Охоты за ошибками». За найденные уязвимости в семействах моделей YandexGPT, YandexART и инфраструктуре «Яндекс» готов платить до миллиона рублей. Важно, что в программе могут участвовать только отчёты о технических уязвимостях. К ним, например, не относятся сообщения о неточных ответах «Алисы» или некорректных изображениях в «Шедевруме».
Включение проверки генеративных нейросетей в программу важно, поскольку эти технологии всё больше пронизывают сервисы «Яндекса». На сегодня они, по данным компании, используются в более чем 20 сервисах компании: от «Алисы» и Поиска с Нейро до Директа и решений Yandex Cloud. Привлечение «белых» хакеров может стать подспорьем для повышения безопасности. Важно, что сам «Яндекс» регулярно проводит внутренние аудиты для проверки защищённости сервисов. Напомним, что в 2012 году «Яндекс» одним из первых в России запустил программу для премирования этичных хакеров.
Включение проверки генеративных нейросетей в программу важно, поскольку эти технологии всё больше пронизывают сервисы «Яндекса». На сегодня они, по данным компании, используются в более чем 20 сервисах компании: от «Алисы» и Поиска с Нейро до Директа и решений Yandex Cloud. Привлечение «белых» хакеров может стать подспорьем для повышения безопасности. Важно, что сам «Яндекс» регулярно проводит внутренние аудиты для проверки защищённости сервисов. Напомним, что в 2012 году «Яндекс» одним из первых в России запустил программу для премирования этичных хакеров.
09.04.202507:42
Одна из ключевых способностей человека, которая способствует его моральному и интеллектуальному развитию — рефлексия — может появиться у искусственного интеллекта (ИИ) раньше, чем ожидалось. Стартап исследователя Ашиша Васвани продемонстрировал, что даже модели, находящиеся на ранних стадиях предварительного обучения, уже обладают минимальным уровнем способности анализировать и исправлять свои собственные рассуждения.
Способность к рефлексии будет только развиваться в процессе обучения, и наблюдается высокая корреляция между точностью рефлексии и объемом вычислительных ресурсов. Это позволяет модели распознавать ошибки в своих рассуждениях и исправлять их.
Развитие рефлексии у ИИ имеет большое значение, так как в будущем это может сократить затраты на его обучение и открыть новые горизонты для разработки новых методов. Исследователи могут создавать специальные методики для стимулирования рефлексивных процессов на ранних этапах обучения.
Авторы исследования подчеркивают, что необходимо дальнейшее изучение того, как эти зачатки рефлексии переходят в более сложные формы рассуждений в процессе дальнейшего обучения. Также предстоит выяснить, какие именно наборы данных и методы обучения наиболее эффективно способствуют развитию рефлексивных способностей. Однако уже сделан первый шаг в этом направлении.
Способность к рефлексии будет только развиваться в процессе обучения, и наблюдается высокая корреляция между точностью рефлексии и объемом вычислительных ресурсов. Это позволяет модели распознавать ошибки в своих рассуждениях и исправлять их.
Развитие рефлексии у ИИ имеет большое значение, так как в будущем это может сократить затраты на его обучение и открыть новые горизонты для разработки новых методов. Исследователи могут создавать специальные методики для стимулирования рефлексивных процессов на ранних этапах обучения.
Авторы исследования подчеркивают, что необходимо дальнейшее изучение того, как эти зачатки рефлексии переходят в более сложные формы рассуждений в процессе дальнейшего обучения. Также предстоит выяснить, какие именно наборы данных и методы обучения наиболее эффективно способствуют развитию рефлексивных способностей. Однако уже сделан первый шаг в этом направлении.
Қайта жіберілді:
вычислить по IP
04.04.202520:24
@yandex берите на работу охранника Роверов. Будет решать проблему вагонетки.
PS жизнь автора началась ночью, когда наконец-то был осилен опросник AIPPI.
PS жизнь автора началась ночью, когда наконец-то был осилен опросник AIPPI.
01.04.202509:49
OpenAI планирует выпустить первую «открытую» языковую модель с момента GPT-2 в ближайшие месяцы. Форма обратной связи на сайте компании уже приглашает разработчиков и исследователей для участия. Компания также планирует проводить мероприятия для разработчиков и демонстрационные прототипы.
Сейчас OpenAI сталкивается с давлением со стороны конкурентов, таких как DeepSeek, которые строят свои модели на открытом коде, предоставляют свои модели сообществу для экспериментов и коммерциализации. Так, DeepSeek быстро собрал обширную базу пользователей и привлек внимание инвесторов. Meta заявляла, что Llama скачали более 1 миллиарда раз.
Сэм Альтман считает, что OpenAI планирует разработать новую стратегию с открытым исходным кодом, но пока это не главный приоритет компании. Уточняется, что будущая открытая модель OpenAI будет обладать возможностями «рассуждения», аналогичными o3-mini.
В России, кстати, тренд на развитие оупенсорса в ИИ набирает все большие обороты. Как мы писали, на днях «Яндекс» выложил в открытый доступ YandexGPT 5 Lite Instruct. Она относится к последнему и самому мощному семейству нейросетей компании.
Сейчас OpenAI сталкивается с давлением со стороны конкурентов, таких как DeepSeek, которые строят свои модели на открытом коде, предоставляют свои модели сообществу для экспериментов и коммерциализации. Так, DeepSeek быстро собрал обширную базу пользователей и привлек внимание инвесторов. Meta заявляла, что Llama скачали более 1 миллиарда раз.
Сэм Альтман считает, что OpenAI планирует разработать новую стратегию с открытым исходным кодом, но пока это не главный приоритет компании. Уточняется, что будущая открытая модель OpenAI будет обладать возможностями «рассуждения», аналогичными o3-mini.
В России, кстати, тренд на развитие оупенсорса в ИИ набирает все большие обороты. Как мы писали, на днях «Яндекс» выложил в открытый доступ YandexGPT 5 Lite Instruct. Она относится к последнему и самому мощному семейству нейросетей компании.
28.03.202511:54
OpenAI внедряет генерацию изображений на основе GPT-4o в свой популярный чат-бот ChatGPT. Функция получила название «Изображения в ChatGPT» и доступна на всех уровнях подписки: Plus, Pro, Team и Free. Бесплатный уровень предлагает лимит использования.
Благодаря улучшенной привязке атрибутов к объектам, генерация изображений стала более точной и надежной. Визуализация текста также была усовершенствована, что значительно облегчает процесс создания связного текста без опечаток. В основе технологии, как уточняется, лежит метод авторегрессии, а не диффузионная модель. Это может способствовать улучшению визуализации текста и возможностей привязки.
Система оснащена надежными средствами защиты от несанкционированного использования. Она предотвращает удаление водяных знаков, блокирует создание сексуальных подделок и отклоняет запросы на создание CSAM. Все изображения включают стандартные метаданные C2PA, что позволяет легко идентифицировать их как созданные OpenAI. В остальном пользователь может свободно использовать изображения в рамках политики использования.
Благодаря улучшенной привязке атрибутов к объектам, генерация изображений стала более точной и надежной. Визуализация текста также была усовершенствована, что значительно облегчает процесс создания связного текста без опечаток. В основе технологии, как уточняется, лежит метод авторегрессии, а не диффузионная модель. Это может способствовать улучшению визуализации текста и возможностей привязки.
Система оснащена надежными средствами защиты от несанкционированного использования. Она предотвращает удаление водяных знаков, блокирует создание сексуальных подделок и отклоняет запросы на создание CSAM. Все изображения включают стандартные метаданные C2PA, что позволяет легко идентифицировать их как созданные OpenAI. В остальном пользователь может свободно использовать изображения в рамках политики использования.
Көрсетілген 1 - 24 арасынан 44
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.