#gpt4o — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gpt4o, aggregated by home.social.
-
Interview mit einer AI - Ist GPT-4o die Zukunft?
-
OpenAI Denies Liability in Teen Suicide Lawsuit, Blaming Chatbot 'Misuse'
#AI #OpenAI #ChatGPT #AISafety #Lawsuit #MentalHealth #Legal #GPT4o #TeenSafety #Regulation
-
Как убрать жёлтый оттенок у картинок, сгенерированных в ChatGPT?
Открытый в конце ноября 2022 года ChatGPT вскоре перестал быть сервисом только для создания текстов. Ещё 19 октября 2023 в платные тарифы добавили DALL·E 3. 8 августа 2024 года OpenAI расщедрилась : отныне можно было создавать до двух картинок в сутки на бесплатном тарифе ChatGPT. Важно, что это был просто союз с большой языковой моделью: БЯМ переводит нестройную человеческую просьбу в детальный бриф промпта для графического бэкэнда — генеративной нейросети на диффузионных декодерах. 25 марта компания OpenAI объявила , что отныне модель GPT-4o может генерировать картинки. БЯМ способна не только создать новое изображение с нуля по текстовому описанию, но и принять на входе другую картинку с текстовым промптом и сгенерировать что-то на этой основе. Теперь картинки рисовала не чистая диффузия, а авторегрессионный трансформер в связке с мощным декодером, качество поднялось, практическая польза резко выросла. Почти сразу обнаружился огромный недостаток картинок от GPT-4o — лёгкий коричневый оттенок любых результатов, которому в разной степени были подвержены все результаты. Хотя проблема решается тривиально, сегодня существует целая экосистема платного софта для устранения этого эффекта.
https://habr.com/ru/articles/950782/
#ChatGPT #GPT4o #искусственный_интеллект #генерация_изображений #цветокоррекция #ImageMagick #Windows #PowerShell #BAT #Chocolatey
-
OpenAI ugina się pod presją użytkowników. GPT-4o powraca po fali krytyki nowego GPT-5
Kilka dni po premierze swojego najnowszego modelu GPT-5, firma OpenAI podjęła decyzję o przywróceniu dostępu do jego poprzednika, GPT-4o.
Krok ten jest bezpośrednią odpowiedzią na falę głośnej krytyki ze strony użytkowników, którzy po aktualizacji, domyślnie ustawiającej GPT-5, utracili możliwość wyboru starszego modelu.
Problem polegał na tym, że po wdrożeniu GPT-5, który firma określiła jako „najmądrzejszy, najszybszy i najbardziej użyteczny model do tej pory”, wielu subskrybentów uznało jego styl pisania za znacznie gorszy. W mediach społecznościowych i na forach internetowych, takich jak Reddit, pojawiły się liczne skargi, że odpowiedzi nowego AI są „sterylne”, „suche i zwięzłe”. Niektórzy posunęli się nawet do stwierdzenia, że opłakują utratę GPT-4o, którego uważali za swojego „przyjaciela i powiernika”.
Na krytykę zareagował sam prezes OpenAI, Sam Altman. Przyznał, że początkowe problemy z wdrożeniem mogły sprawić, że GPT-5 wydawał się „znacznie głupszy”. W odpowiedzi na głosy użytkowników, Altman ogłosił na platformie X (dawniej Twitter), że subskrybenci usługi Plus ponownie będą mogli wybrać, czy chcą korzystać z GPT-5, czy z GPT-4o. „Z pewnością nie doceniliśmy tego, jak bardzo niektóre rzeczy, które ludzie lubią w GPT-4o, mają dla nich znaczenie, nawet jeśli GPT-5 działa lepiej pod większością względów” – napisał Altman.
Wdrożenie GPT-5 bardziej wyboiste, niż zakładano. Sam Altman przyznaje: „przełącznik się zepsuł”
Powrót GPT-4o został przyjęty z entuzjazmem, jednak nie ma gwarancji, że starszy model pozostanie dostępny na stałe. Sam Altman zaznaczył, że firma będzie obserwować wykorzystanie przywróconego modelu, zastanawiając się, jak długo oferować starsze wersje. Obecnie priorytetem OpenAI jest dokończenie wdrażania GPT-5 i wprowadzenie zmian, które uczynią go „cieplejszym” w odbiorze. Dla użytkowników, którzy zdążyli przywiązać się do GPT-4o, może to być jednak dopiero początek końca.
Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?
#AI #GPT4o #GPT5 #krytyka #modelJęzykowy #news #OpenAI #SamAltman #subskrypcjaPlus #sztucznaInteligencja #technologia
-
Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows
Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).
Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.
Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.
Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.
2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.
Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.
Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?
GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.
STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.
Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.
#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai
-
Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows
Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).
Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.
Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.
Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.
2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.
Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.
Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?
GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.
STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.
Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.
#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai
-
Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows
Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).
Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.
Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.
Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.
2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.
Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.
Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?
GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.
STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.
Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.
#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai
-
Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows
Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).
Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.
Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.
Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.
2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.
Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.
Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?
GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.
STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.
Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.
#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai
-
Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows
Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).
Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.
Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.
Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.
2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.
Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.
Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?
GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.
STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.
Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.
#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai
-
ChatGPT kann jetzt direkt Bilder generieren und bearbeiten.
🧠 #OpenAI hat mit dem neuen #GPT4o-Update die #Designwelt #revolutioniert und ermöglicht nun pixelgenaue #UIMockups per Text-Prompt.
⚡ Das beschleunigt den #Prototyping-Prozess massiv – #Designer .innen könnten künftig hunderte Layout-Varianten in Minuten erzeugen und auswählen lassen. (1/2)
-
Сотрудники покидают OpenAI
-Вчера Мира Мурати, технический директор OpenAI, объявила о своем уходе из компании после шести с половиной лет работы, отметив, что это решение было сложным, но своевременным.
Уход Мурати следует за другими значительными отставками в OpenAI, среди которых выход соучредителя Ильи Сутскевера и бывшего руководителя по безопасности Яна Лейке.
-Сегодня главный научный сотрудник Боб МакГрю и вице-президент по исследованиям Баррет Зоп покинули компанию после объявления об уходе технического директора Миры Мурати.
-Резкие увольнения также были замечены среди других высокопрофильных сотрудников, включая Андреева Карпати и соучредителя Джона Шульмана.
Генеральный директор Сэм Альтман сообщил, что эти увольнения стали логичным продолжением и произошли в дружеской атмосфере, несмотря на их независимость.
src: https://www.cnbc.com/amp/2024/09/25/openai-cto-mira-murati-announces-shes-leaving-the-company.html
https://techcrunch.com/2024/09/25/openais-chief-research-officer-has-left/#ai #openai #chatgpt #gpt3 #GPT_3 #GPT4 #gpt4o #gpt_4 #gpt35
-
🧠 L'integrazione dell'#AI generativa su piattaforme di sviluppo, è ormai considerata "normale".
💡 Dopo aver visto #Gemini su #Colab, ecco un fork di #Jupyter Notebooks che integra la generazione di codice attraverso #Codestral (#Mistral) e #GPT4o.
🚀 Sarà possibile pensare di sviluppare senza supporti di questo tipo in futuro? Forse NO, ma il tema è sempre lo stesso: chi ha le hard skill saprà cosa chiedere e come sfruttare al meglio questi sistemi.🔗 Il progetto: https://github.com/pretzelai/pretzelai