Шаришь за ИИ?
Будущее наступило! Меняй свою жизнь с помощью ИИ.
Актуальные новости, и инструменты AI.
ИИ в:
♦️Экономике
♦️Роботизации
♦️Науке
♦️Новейшей медицине
Связь: @bigwaveofai
Актуальные новости, и инструменты AI.
ИИ в:
♦️Экономике
♦️Роботизации
♦️Науке
♦️Новейшей медицине
Связь: @bigwaveofai
Рейтинг TGlist
0
0
ТипПубличный
Верификация
Не верифицированныйДоверенность
Не провернныйРасположение
ЯзыкДругой
Дата создания каналаВер 02, 2024
Добавлено на TGlist
Бер 10, 2025Прикрепленная группа
Рекорды
19.04.202523:59
1.1KПодписчиков31.03.202523:59
100Индекс цитирования18.04.202523:59
324Охват одного поста18.04.202511:04
324Охват рекламного поста25.03.202523:59
9.59%ER18.03.202511:04
57.06%ERRpost.reposted:
Data Secrets
22.03.202512:13
У Google вышло очень занятное исследование: они сравнили, как LLM и человеческий мозг обрабатывают язык
В качестве LM взяли Whisper, а нейронную активность человека записывали с помощью интракраниальных электродов во время спонтанных разговоров. Затем векторы эмбеддингов модельки наложили на векторы паттернов мозга и оценили линейную зависимость. Вот что получилось:
➖ Соответствие удивительно четкое и геометрия эмбеддингов в LLM (то есть отношения между словами в embedding-пространстве) соотносится с представлениями в мозге.
➖ Во время слушания Speech-эмбеддинги явно коррелируют с активностью в слуховой коре (верхняя височная извилина), затем language-эмбеддинги коррелируют с активностью в зоне Брока (нижняя лобная извилина).
➖ Во время говорения – наоборот. Language-эмбеддинги сначала "активируются" в зоне Брока (планирование высказывания), затем speech-эмбеддинги активируются в моторной коре (непосредственно говорение), и в конце снова в слуховой коре при восприятии собственной речи.
Это удивительно, потому что технически мозг и LLM используют разные подходы. Да, и там и там нейроны, но в науке принято считать, что мозг "использует" символьный подход, то есть полагается на четкие семанические структуры, синтаксис и иерархию слов. В модельках такого нет, они понимают язык статистически.
И все-таки получается, что обычный next token prediction оказывается очень похож на реальный нейронный код, и мы неожиданно близко подобрались к моделированию мозга.
research.google/blog/deciphering-language-processing-in-the-human-brain-through-llm-representations/
В качестве LM взяли Whisper, а нейронную активность человека записывали с помощью интракраниальных электродов во время спонтанных разговоров. Затем векторы эмбеддингов модельки наложили на векторы паттернов мозга и оценили линейную зависимость. Вот что получилось:
➖ Соответствие удивительно четкое и геометрия эмбеддингов в LLM (то есть отношения между словами в embedding-пространстве) соотносится с представлениями в мозге.
➖ Во время слушания Speech-эмбеддинги явно коррелируют с активностью в слуховой коре (верхняя височная извилина), затем language-эмбеддинги коррелируют с активностью в зоне Брока (нижняя лобная извилина).
➖ Во время говорения – наоборот. Language-эмбеддинги сначала "активируются" в зоне Брока (планирование высказывания), затем speech-эмбеддинги активируются в моторной коре (непосредственно говорение), и в конце снова в слуховой коре при восприятии собственной речи.
Это удивительно, потому что технически мозг и LLM используют разные подходы. Да, и там и там нейроны, но в науке принято считать, что мозг "использует" символьный подход, то есть полагается на четкие семанические структуры, синтаксис и иерархию слов. В модельках такого нет, они понимают язык статистически.
И все-таки получается, что обычный next token prediction оказывается очень похож на реальный нейронный код, и мы неожиданно близко подобрались к моделированию мозга.
research.google/blog/deciphering-language-processing-in-the-human-brain-through-llm-representations/
post.reposted:
Ai molodca
25.03.202512:45
Вышла новая нейросеть Reve, а это ее художественный тест.
Если коротко: это гибрид FLUX и Идеограма, прекрасно слушает длинные промты, так же прекрасно может в текст (однако немного шакалит лица и детали на крупных планах). Но что самое классное и интересное: отлично знает советское и пост-советское. Панельки, автопром, ковры на стенах. Вот это вот все. Если раньше для этого нужны были отдельные лоры, то теперь можно пользоваться Reve.
Бесплатно, в день дается n-ое количество генераций на один аккаунт (который можно удалить и зарегистрироваться заново). Приглашаю всех в тесту в комментарии. Помните, что можно кидать картинку в окно промта.
Если коротко: это гибрид FLUX и Идеограма, прекрасно слушает длинные промты, так же прекрасно может в текст (однако немного шакалит лица и детали на крупных планах). Но что самое классное и интересное: отлично знает советское и пост-советское. Панельки, автопром, ковры на стенах. Вот это вот все. Если раньше для этого нужны были отдельные лоры, то теперь можно пользоваться Reve.
Бесплатно, в день дается n-ое количество генераций на один аккаунт (который можно удалить и зарегистрироваться заново). Приглашаю всех в тесту в комментарии. Помните, что можно кидать картинку в окно промта.
23.03.202506:57
Доброе, воскресное утро!
Выходные, не буду вас грузить "тяжёлым" контентом
Да и сам отдохну 🤫
Чисто на лайте сегодня 🤡
Китайцы как всегда впереди планеты всей
Запустили роботов рекламить спортивную одежду.
Лет 5 бы назад, все подумали что видео фейк, но все круто поменялось, и роботами уже никого сильно не удивишь 👀
Жмите реакции🔥
если бы хотели себе такого робота
@sharishzaAI
#спортивныероботы #роботывкитае
Выходные, не буду вас грузить "тяжёлым" контентом
Да и сам отдохну 🤫
Чисто на лайте сегодня 🤡
Китайцы как всегда впереди планеты всей
Запустили роботов рекламить спортивную одежду.
Лет 5 бы назад, все подумали что видео фейк, но все круто поменялось, и роботами уже никого сильно не удивишь 👀
Жмите реакции🔥
если бы хотели себе такого робота
@sharishzaAI
#спортивныероботы #роботывкитае
20.03.202507:29
Робот научился движениям людей
Тут Boston Dynamics, научили своего робота Atlas двигаться как человек.
Обучали этого красавца с помощью ИИ методом RL (обучение с подкреплением) + костюм с захватом движений.
Как робот учился?
Модель (человек) одевает специальный костюм с датчиками, далее он совершает комплекс различных движений, а датчики все фиксируют.
После чего эти данные переносят в виртуальную симуляцию, где уже ИИ повторяетдесятки сотни тысяч раз, эти же действия, но уже виртуально.
Тем самым обучаясь, до тех пор пока не получится идеальное повторение за человеком.
Ну и в итоге, вот такой результат получился. Робот теперь умеет танцевать брейк ✔️
Взяли бы у него, пару уроков танцев?👀
@sharishzaAI
#Bostondynamics #роботы
Тут Boston Dynamics, научили своего робота Atlas двигаться как человек.
Обучали этого красавца с помощью ИИ методом RL (обучение с подкреплением) + костюм с захватом движений.
Как робот учился?
Модель (человек) одевает специальный костюм с датчиками, далее он совершает комплекс различных движений, а датчики все фиксируют.
После чего эти данные переносят в виртуальную симуляцию, где уже ИИ повторяет
Тем самым обучаясь, до тех пор пока не получится идеальное повторение за человеком.
Ну и в итоге, вот такой результат получился. Робот теперь умеет танцевать брейк ✔️
Взяли бы у него, пару уроков танцев?👀
@sharishzaAI
#Bostondynamics #роботы
post.reposted:Data Secrets
27.03.202511:29
Ура, наконец-то не походка Байдена: FigureAI рассказали, как они научили своего робота ходить по-человечески
Естественная ходьба для роботов – это не так просто, как кажется, потому что так намного сложнее контролировать равновесие и перенос веса по сравнению с ходьбой с согнутыми коленями на полной стопе (а именно так сейчас предвигаются почти все гуманоиды).
Но Figure запарились и теперь походка их роботов Helix действительно похожа на человеческую. И снова в основе всего обучения – RL и симуляция, но при этом переход Sim-to-Real в стартапе умудрились сделать в zero-shot, вообще без доп. тюнинга. То есть:
1. Собрали кучу данных (годы в реальной жизни)
2. Смоделировали все в высокоточной физической симуляции буквально за несколько часов
3. Обученные политики напрямую перебросили в реальные экшены робота
Кажется, Figure первые, кому удался такой трюк, и получилось это с помощью двух вещей:
(1) в симулятор добавляли вариативность среды, чтобы модель получилась устойчивой и умела обобщать навыки на разную физику;
(2) во время инференса очень часто и точно трекаются крутящие моменты двигателей. Идея в том, что чем чаще робот получает такой фидбэк, тем быстрее он может заметить и отреагировать на любые отклонения от планового движения.
Здорово, в общем. Напоминаем, что в 2025 Figure планируют запустить целый завод по производству роботов и начать тестировать их в настоящих домах.
Естественная ходьба для роботов – это не так просто, как кажется, потому что так намного сложнее контролировать равновесие и перенос веса по сравнению с ходьбой с согнутыми коленями на полной стопе (а именно так сейчас предвигаются почти все гуманоиды).
Но Figure запарились и теперь походка их роботов Helix действительно похожа на человеческую. И снова в основе всего обучения – RL и симуляция, но при этом переход Sim-to-Real в стартапе умудрились сделать в zero-shot, вообще без доп. тюнинга. То есть:
1. Собрали кучу данных (годы в реальной жизни)
2. Смоделировали все в высокоточной физической симуляции буквально за несколько часов
3. Обученные политики напрямую перебросили в реальные экшены робота
Кажется, Figure первые, кому удался такой трюк, и получилось это с помощью двух вещей:
(1) в симулятор добавляли вариативность среды, чтобы модель получилась устойчивой и умела обобщать навыки на разную физику;
(2) во время инференса очень часто и точно трекаются крутящие моменты двигателей. Идея в том, что чем чаще робот получает такой фидбэк, тем быстрее он может заметить и отреагировать на любые отклонения от планового движения.
Здорово, в общем. Напоминаем, что в 2025 Figure планируют запустить целый завод по производству роботов и начать тестировать их в настоящих домах.
26.03.202509:03
OpenAI выкатили обновленный ChatGPT
Тут за последние сутки OpenAI чуток пошумели, запустили обновление.
Теперь чатgpt умеет работать с изображениями почти как фотошоп: можно задавать мелкие правки и получать результат, который по сути выглядит очень реалистично, с правильной передачей деталей, плюс теперь можно даже генерировать видео через Sora (хоть это и немного тормозит).
Так же ребята поработали над геенерацией текстов, она тоже стала гораздо лучше — тексты получаются понятными и почти без ошибок. Ну и + к этому, модель поддерживает удаление фона, что здорово для создания логотипов или стикеров, и даже справляется с генерацией мемов, комиксов и картинок по коду.
Работает, не плохо. Но пока не идеально.
А параллельно Google удивил всех, представив Gemini 2.5 Pro — модель с контекстом на миллион токенов, которая по бенчмаркам обходит многих конкурентов.
Попробовать можно тут
В общем, и OpenAI, и Google серьезно прокачали свои технологии, и становится интересно, как это повлияет на индустрию и общий прогресс ИИ.
@sharishzaAI
#openai #google #gemini
Тут за последние сутки OpenAI чуток пошумели, запустили обновление.
Теперь чатgpt умеет работать с изображениями почти как фотошоп: можно задавать мелкие правки и получать результат, который по сути выглядит очень реалистично, с правильной передачей деталей, плюс теперь можно даже генерировать видео через Sora (хоть это и немного тормозит).
Так же ребята поработали над геенерацией текстов, она тоже стала гораздо лучше — тексты получаются понятными и почти без ошибок. Ну и + к этому, модель поддерживает удаление фона, что здорово для создания логотипов или стикеров, и даже справляется с генерацией мемов, комиксов и картинок по коду.
Работает, не плохо. Но пока не идеально.
А параллельно Google удивил всех, представив Gemini 2.5 Pro — модель с контекстом на миллион токенов, которая по бенчмаркам обходит многих конкурентов.
Попробовать можно тут
В общем, и OpenAI, и Google серьезно прокачали свои технологии, и становится интересно, как это повлияет на индустрию и общий прогресс ИИ.
@sharishzaAI
#openai #google #gemini
19.04.202515:45
⚡️Google представила Gemma-3 для ПК
Google выпустил новое поколение языковых моделей Gemma-3, которые теперь можно запускать на обычных домашних компьютерах с минимальными системными требованиями.
Флагманская модель Gemma 3 27B теперь требует всего 14 ГБ видеопамяти вместо прежних 54 ГБ, что делает её доступной для значительно более широкого круга пользователей. А компактная версия Gemma 3 1B работает даже на устройствах с объёмом видеопамяти всего 0,5 ГБ, что фактически позволяет запускать её на самом базовом оборудовании.
В основе этого прорыва лежит технология квантования — процесс уменьшения точности числовых значений, которые используются моделью для вычислений и хранения данных. Обычно этот метод приводит к снижению качества работы ИИ, но инженеры Google применили инновационный подход.
Вместо традиционного метода квантования готовой модели, команда Google интегрировала этот процесс непосредственно в процесс обучения. Технология Quantization-Aware Training позволяет модели адаптироваться к работе с меньшей точностью данных ещё на этапе тренировки, что минимизирует потери в качестве при значительном сокращении требований к аппаратным ресурсам✔️
Благодаря этим инновациям, передовые языковые модели Gemma-3 становятся доступными для энтузиастов и разработчиков с ограниченным бюджетом на оборудование.
@sharishzaAI
#gemma3
Google выпустил новое поколение языковых моделей Gemma-3, которые теперь можно запускать на обычных домашних компьютерах с минимальными системными требованиями.
Флагманская модель Gemma 3 27B теперь требует всего 14 ГБ видеопамяти вместо прежних 54 ГБ, что делает её доступной для значительно более широкого круга пользователей. А компактная версия Gemma 3 1B работает даже на устройствах с объёмом видеопамяти всего 0,5 ГБ, что фактически позволяет запускать её на самом базовом оборудовании.
В основе этого прорыва лежит технология квантования — процесс уменьшения точности числовых значений, которые используются моделью для вычислений и хранения данных. Обычно этот метод приводит к снижению качества работы ИИ, но инженеры Google применили инновационный подход.
Вместо традиционного метода квантования готовой модели, команда Google интегрировала этот процесс непосредственно в процесс обучения. Технология Quantization-Aware Training позволяет модели адаптироваться к работе с меньшей точностью данных ещё на этапе тренировки, что минимизирует потери в качестве при значительном сокращении требований к аппаратным ресурсам✔️
Благодаря этим инновациям, передовые языковые модели Gemma-3 становятся доступными для энтузиастов и разработчиков с ограниченным бюджетом на оборудование.
@sharishzaAI
#gemma3
17.04.202507:13
⚡️Релиз новых моделей O3 и O4 Mini
Тут на очередном стриме OpenAI — Грег Брокман и Марк Чен представили новые модели O3 и O4 Mini
Хотите сэкономить 25 минут жизни, на просмотре подкаста?
Поехали🚀
✔️O3 и 04 mini отлично показали себя в юриспруденции и при проработке архитектуры систем
-«инструменты» (tool-wrapper), которые делают модели значительно умнее и мощнее
✔️Превосходят людей в навигации по большим кодовым базам — вам не послышалось 🫣
✔️Интеграция специальных инструментов серьезно усиливает их способность к анализу и манипуляциям с кодом и изображениями.
✔️O3 решает сложную задачу из области физики. Она анализирует плакат, извлекает необходимые величины и сама сопоставляет свои результаты с актуальными данными из интернета🌐
✔️Становится настоящим помощником, который учитывает ваши предпочтения и делится интересными фактами или новостями. Помогает в поиске материалов, может собрать с утра подборку новостей за сутки, и скинуть вам.
Очень надеюсь, это поможет владельцам телеграм каналов 😳
Думаете все? Не тут то было
✔️Модель O3, помогла в восстановлении коралловых рифов
Исследователи записали «здоровые» звуковые ландшафты рифов и воспроизводят их под водой. Это ускоряет заселение новыми кораллами и рыбой. А ИИ автоматически анализирует собранные данные и генерирует посты в блог о ходе эксперимента.
Презентация O4, агенты, и прокачка в математике
✔️ O3 сильно выросла точность, на стандартных тестах по математике, программированию и естественным наукам. Модели не просто отвечают, но объясняют решение «словами», а затем перепроверяют себя.
✔️O4 mini теперь успешно «думает» над изображениями и текстом одновременно! Демонстрируется впечатляющая производительность в оценке картинок и решении задач, где нужен и текст, и графика.
✔️Новые агенты Codex CLI — программирование будущего.
Позволяет безопасно развёртывать «агентов», которые самостоятельно выполняют код. Приложение умеет создавать файлы, редактировать их и запускать команды в полностью автоматическом и офлайн-режиме.
Надо сказать что все модели обучались почти в 10 раз дольше, чем предыдущие — это напрямую связано с ростом вычислительных мощностей, и с улучшением результатов.
Модели O3, O4 и O4 High уже доступны подписчикам планов Pro, Plus и Team.
Иии внимание‼️ все эти модели будут доступны в опенсорсе!
Фух, кажется все🎉
Как вам новые модельки?
Делитесь мнениями ✏️
Если новость зашла, не жалеем 🔥
@sharishzaAI
#o4mini #o3
Тут на очередном стриме OpenAI — Грег Брокман и Марк Чен представили новые модели O3 и O4 Mini
Хотите сэкономить 25 минут жизни, на просмотре подкаста?
Поехали🚀
✔️O3 и 04 mini отлично показали себя в юриспруденции и при проработке архитектуры систем
-«инструменты» (tool-wrapper), которые делают модели значительно умнее и мощнее
✔️Превосходят людей в навигации по большим кодовым базам — вам не послышалось 🫣
✔️Интеграция специальных инструментов серьезно усиливает их способность к анализу и манипуляциям с кодом и изображениями.
✔️O3 решает сложную задачу из области физики. Она анализирует плакат, извлекает необходимые величины и сама сопоставляет свои результаты с актуальными данными из интернета🌐
✔️Становится настоящим помощником, который учитывает ваши предпочтения и делится интересными фактами или новостями. Помогает в поиске материалов, может собрать с утра подборку новостей за сутки, и скинуть вам.
Очень надеюсь, это поможет владельцам телеграм каналов 😳
Думаете все? Не тут то было
✔️Модель O3, помогла в восстановлении коралловых рифов
Исследователи записали «здоровые» звуковые ландшафты рифов и воспроизводят их под водой. Это ускоряет заселение новыми кораллами и рыбой. А ИИ автоматически анализирует собранные данные и генерирует посты в блог о ходе эксперимента.
Презентация O4, агенты, и прокачка в математике
✔️ O3 сильно выросла точность, на стандартных тестах по математике, программированию и естественным наукам. Модели не просто отвечают, но объясняют решение «словами», а затем перепроверяют себя.
✔️O4 mini теперь успешно «думает» над изображениями и текстом одновременно! Демонстрируется впечатляющая производительность в оценке картинок и решении задач, где нужен и текст, и графика.
✔️Новые агенты Codex CLI — программирование будущего.
Позволяет безопасно развёртывать «агентов», которые самостоятельно выполняют код. Приложение умеет создавать файлы, редактировать их и запускать команды в полностью автоматическом и офлайн-режиме.
Надо сказать что все модели обучались почти в 10 раз дольше, чем предыдущие — это напрямую связано с ростом вычислительных мощностей, и с улучшением результатов.
Модели O3, O4 и O4 High уже доступны подписчикам планов Pro, Plus и Team.
Иии внимание‼️ все эти модели будут доступны в опенсорсе!
Фух, кажется все🎉
Как вам новые модельки?
Делитесь мнениями ✏️
Если новость зашла, не жалеем 🔥
@sharishzaAI
#o4mini #o3
14.04.202517:01
Лёгким движением руки, робот превращается...
Есть тут олды, которые помнят фильм "Терминатор"?
Поздравляю, эпоха Скайнета и Терминатора всё ближе, господа.
Ну и также поклонники игры Detroit: Become Human думаю, оценят данный видос.
Для тех, кто не в курсе, в данной игре события происходят в 2038 году. И основной мотив игры в том, что в то время по улицам ходят андроиды (роботы, внешне на 100% похожие на людей), которые впоследствии обретают сознание и требуют прав наравне с людьми. Игра многогранна и очень интересна. А вышла она в 2018 году. Но, на удивление, пока очень чётко сбываются прогнозы из игры: развитие ИИ, рассвет робототехники и т.д.
На видео, конечно, всё далеко от человекоподобных андроидов из вышеупомянутой игры, но, по-моему, движемся мы к этому будущему вполне уверенно✔️
@sharishzaAI
#android #Detroitbecomehuman #terminator
Есть тут олды, которые помнят фильм "Терминатор"?
Поздравляю, эпоха Скайнета и Терминатора всё ближе, господа.
Ну и также поклонники игры Detroit: Become Human думаю, оценят данный видос.
Для тех, кто не в курсе, в данной игре события происходят в 2038 году. И основной мотив игры в том, что в то время по улицам ходят андроиды (роботы, внешне на 100% похожие на людей), которые впоследствии обретают сознание и требуют прав наравне с людьми. Игра многогранна и очень интересна. А вышла она в 2018 году. Но, на удивление, пока очень чётко сбываются прогнозы из игры: развитие ИИ, рассвет робототехники и т.д.
На видео, конечно, всё далеко от человекоподобных андроидов из вышеупомянутой игры, но, по-моему, движемся мы к этому будущему вполне уверенно✔️
@sharishzaAI
#android #Detroitbecomehuman #terminator
Войдите, чтобы разблокировать больше функциональности.
