#искусственные_нейронные_сети — Public Fediverse posts

Цифровая муза: искусство в эпоху нейросетевой революции

Угадаете, какое изобретение кардинально изменило жизнь человечества? Культура никогда не стоит на месте. Искусство, в частности живопись, графика и скульптура, долгое время были плодом человеческого ума и вдохновения. И внутри него постоянно менялись язык и инструменты, благодаря которым художник мог выразить себя, своё ощущение исторического момента или же показать уровень достатка и интеллекта заказчика. Не будем забывать, что искусство долгое время было развлечением для аристократии (элиты, олигархии, буржуа - подставьте тот вариант, что вам ближе). Но постепенно всё начало меняться. Искусство становилось ближе к народу благодаря одному инструменту, который переломил историю человечества на до и после. И нет, это не искусственный интеллект. Это печатный станок Гутенберга. Меня зовут Артур Вартанян, я ведущий контент-менеджер в компании RUTUBE, арт-энтузиаст и бывший журналист. В этой статье я вам расскажу, как искусственный интеллект повлиял на нашу культуру и при чем тут изобретение немецкого книгопечатника.

https://habr.com/ru/companies/habr_rutube/articles/1026620/

#нейросеть #нейросети_для_генерации_изображений #нейросеть_для_изображений #нейросеть_для_фото #дизайн #дизайнеру #искусство #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #матрица

Цифровая муза: искусство в эпоху нейросетевой революции

Угадаете, какое изобретение кардинально изменило жизнь человечества? Культура никогда не стоит на месте. Искусство, в частности живопись, графика и скульптура, долгое время были плодом человеческого ума и вдохновения. И внутри него постоянно менялись язык и инструменты, благодаря которым художник мог выразить себя, своё ощущение исторического момента или же показать уровень достатка и интеллекта заказчика. Не будем забывать, что искусство долгое время было развлечением для аристократии (элиты, олигархии, буржуа - подставьте тот вариант, что вам ближе). Но постепенно всё начало меняться. Искусство становилось ближе к народу благодаря одному инструменту, который переломил историю человечества на до и после. И нет, это не искусственный интеллект. Это печатный станок Гутенберга. Меня зовут Артур Вартанян, я ведущий контент-менеджер в компании RUTUBE, арт-энтузиаст и бывший журналист. В этой статье я вам расскажу, как искусственный интеллект повлиял на нашу культуру и при чем тут изобретение немецкого книгопечатника.

https://habr.com/ru/companies/habr_rutube/articles/1026620/

#нейросеть #нейросети_для_генерации_изображений #нейросеть_для_изображений #нейросеть_для_фото #дизайн #дизайнеру #искусство #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #матрица

Цифровая муза: искусство в эпоху нейросетевой революции

Угадаете, какое изобретение кардинально изменило жизнь человечества? Культура никогда не стоит на месте. Искусство, в частности живопись, графика и скульптура, долгое время были плодом человеческого ума и вдохновения. И внутри него постоянно менялись язык и инструменты, благодаря которым художник мог выразить себя, своё ощущение исторического момента или же показать уровень достатка и интеллекта заказчика. Не будем забывать, что искусство долгое время было развлечением для аристократии (элиты, олигархии, буржуа - подставьте тот вариант, что вам ближе). Но постепенно всё начало меняться. Искусство становилось ближе к народу благодаря одному инструменту, который переломил историю человечества на до и после. И нет, это не искусственный интеллект. Это печатный станок Гутенберга. Меня зовут Артур Вартанян, я ведущий контент-менеджер в компании RUTUBE, арт-энтузиаст и бывший журналист. В этой статье я вам расскажу, как искусственный интеллект повлиял на нашу культуру и при чем тут изобретение немецкого книгопечатника.

https://habr.com/ru/companies/habr_rutube/articles/1026620/

#нейросеть #нейросети_для_генерации_изображений #нейросеть_для_изображений #нейросеть_для_фото #дизайн #дизайнеру #искусство #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #матрица

Цифровая муза: искусство в эпоху нейросетевой революции

Угадаете, какое изобретение кардинально изменило жизнь человечества? Культура никогда не стоит на месте. Искусство, в частности живопись, графика и скульптура, долгое время были плодом человеческого ума и вдохновения. И внутри него постоянно менялись язык и инструменты, благодаря которым художник мог выразить себя, своё ощущение исторического момента или же показать уровень достатка и интеллекта заказчика. Не будем забывать, что искусство долгое время было развлечением для аристократии (элиты, олигархии, буржуа - подставьте тот вариант, что вам ближе). Но постепенно всё начало меняться. Искусство становилось ближе к народу благодаря одному инструменту, который переломил историю человечества на до и после. И нет, это не искусственный интеллект. Это печатный станок Гутенберга. Меня зовут Артур Вартанян, я ведущий контент-менеджер в компании RUTUBE, арт-энтузиаст и бывший журналист. В этой статье я вам расскажу, как искусственный интеллект повлиял на нашу культуру и при чем тут изобретение немецкого книгопечатника.

https://habr.com/ru/companies/habr_rutube/articles/1026620/

#нейросеть #нейросети_для_генерации_изображений #нейросеть_для_изображений #нейросеть_для_фото #дизайн #дизайнеру #искусство #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #матрица

От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуру ИИ-проекта для… Часть 1: Что я хотел видеть дома в 2021

Понимание сложности интеграции Я понимал, что технологии, которые я запланировал, требуют много работы и много навыков в различных отраслях. Это не просто нейросеть, которая распознаёт команды — это целая экосистема взаимодействующих систем. "Чтобы управление от устройства понимания, в котором расположены веса модели и алгоритм отправки команды, имело механическое действие — необходимо согласование этих механизмов."

https://habr.com/ru/articles/1001512/

#искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум

От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуру ИИ-проекта для… Часть 1: Что я хотел видеть дома в 2021

Понимание сложности интеграции Я понимал, что технологии, которые я запланировал, требуют много работы и много навыков в различных отраслях. Это не просто нейросеть, которая распознаёт команды — это целая экосистема взаимодействующих систем. "Чтобы управление от устройства понимания, в котором расположены веса модели и алгоритм отправки команды, имело механическое действие — необходимо согласование этих механизмов."

https://habr.com/ru/articles/1001512/

#искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум

От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуру ИИ-проекта для… Часть 1: Что я хотел видеть дома в 2021

Понимание сложности интеграции Я понимал, что технологии, которые я запланировал, требуют много работы и много навыков в различных отраслях. Это не просто нейросеть, которая распознаёт команды — это целая экосистема взаимодействующих систем. "Чтобы управление от устройства понимания, в котором расположены веса модели и алгоритм отправки команды, имело механическое действие — необходимо согласование этих механизмов."

https://habr.com/ru/articles/1001512/

#искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум

От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуру ИИ-проекта для… Часть 1: Что я хотел видеть дома в 2021

Понимание сложности интеграции Я понимал, что технологии, которые я запланировал, требуют много работы и много навыков в различных отраслях. Это не просто нейросеть, которая распознаёт команды — это целая экосистема взаимодействующих систем. "Чтобы управление от устройства понимания, в котором расположены веса модели и алгоритм отправки команды, имело механическое действие — необходимо согласование этих механизмов."

https://habr.com/ru/articles/1001512/

#искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум

«Мы не догоняем Intel». Как в России создают нейроморфный процессор «Алтай»

Пока кто-то спорит, догонит ли Россия Intel и AMD в гонке нанометров, небольшая команда в Новосибирске идёт другим путём. Они создают процессор, который потребляет в 1000 раз меньше энергии, чем современные GPU, не использует ни одного зарубежного IP-блока и может работать автономно — от протезов до дата-центров. В стриме телеграм-канала AI4Dev — AI for Development мы поговорили с Валерием Канглером, техническим директором компании «Мотив НТ», о том, как нейроморфный чип «Алтай» бросает вызов архитектуре фон Неймана, почему трансформеры — это не вершина эволюции, и когда в России появится серийное производство процессоров, работающих по принципам человеческого мозга.

https://habr.com/ru/articles/997052/

#нейроморфный_чип #разработка_электроники #процессоры #искусство #искусственные_нейронные_сети #компьютерное_железо #процессоры_intel #нейросети #gpu_вычисления #нейробиология

«Мы не догоняем Intel». Как в России создают нейроморфный процессор «Алтай»

Пока кто-то спорит, догонит ли Россия Intel и AMD в гонке нанометров, небольшая команда в Новосибирске идёт другим путём. Они создают процессор, который потребляет в 1000 раз меньше энергии, чем современные GPU, не использует ни одного зарубежного IP-блока и может работать автономно — от протезов до дата-центров. В стриме телеграм-канала AI4Dev — AI for Development мы поговорили с Валерием Канглером, техническим директором компании «Мотив НТ», о том, как нейроморфный чип «Алтай» бросает вызов архитектуре фон Неймана, почему трансформеры — это не вершина эволюции, и когда в России появится серийное производство процессоров, работающих по принципам человеческого мозга.

https://habr.com/ru/articles/997052/

#нейроморфный_чип #разработка_электроники #процессоры #искусство #искусственные_нейронные_сети #компьютерное_железо #процессоры_intel #нейросети #gpu_вычисления #нейробиология

«Мы не догоняем Intel». Как в России создают нейроморфный процессор «Алтай»

Пока кто-то спорит, догонит ли Россия Intel и AMD в гонке нанометров, небольшая команда в Новосибирске идёт другим путём. Они создают процессор, который потребляет в 1000 раз меньше энергии, чем современные GPU, не использует ни одного зарубежного IP-блока и может работать автономно — от протезов до дата-центров. В стриме телеграм-канала AI4Dev — AI for Development мы поговорили с Валерием Канглером, техническим директором компании «Мотив НТ», о том, как нейроморфный чип «Алтай» бросает вызов архитектуре фон Неймана, почему трансформеры — это не вершина эволюции, и когда в России появится серийное производство процессоров, работающих по принципам человеческого мозга.

https://habr.com/ru/articles/997052/

#нейроморфный_чип #разработка_электроники #процессоры #искусство #искусственные_нейронные_сети #компьютерное_железо #процессоры_intel #нейросети #gpu_вычисления #нейробиология

«Мы не догоняем Intel». Как в России создают нейроморфный процессор «Алтай»

Пока кто-то спорит, догонит ли Россия Intel и AMD в гонке нанометров, небольшая команда в Новосибирске идёт другим путём. Они создают процессор, который потребляет в 1000 раз меньше энергии, чем современные GPU, не использует ни одного зарубежного IP-блока и может работать автономно — от протезов до дата-центров. В стриме телеграм-канала AI4Dev — AI for Development мы поговорили с Валерием Канглером, техническим директором компании «Мотив НТ», о том, как нейроморфный чип «Алтай» бросает вызов архитектуре фон Неймана, почему трансформеры — это не вершина эволюции, и когда в России появится серийное производство процессоров, работающих по принципам человеческого мозга.

https://habr.com/ru/articles/997052/

#нейроморфный_чип #разработка_электроники #процессоры #искусство #искусственные_нейронные_сети #компьютерное_железо #процессоры_intel #нейросети #gpu_вычисления #нейробиология

Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта . Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования. Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

https://habr.com/ru/articles/969704/

#большие_языковые_модели #большие_данные_и_машинное_обучение #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #промышленная_автоматизация #промышленный_интернет_вещей #прогнозная_аналитика #прогнозирование

Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта . Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования. Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

https://habr.com/ru/articles/969704/

#большие_языковые_модели #большие_данные_и_машинное_обучение #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #промышленная_автоматизация #промышленный_интернет_вещей #прогнозная_аналитика #прогнозирование

Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта . Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования. Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

https://habr.com/ru/articles/969704/

#большие_языковые_модели #большие_данные_и_машинное_обучение #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #промышленная_автоматизация #промышленный_интернет_вещей #прогнозная_аналитика #прогнозирование

Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта . Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования. Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

https://habr.com/ru/articles/969704/

#большие_языковые_модели #большие_данные_и_машинное_обучение #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #промышленная_автоматизация #промышленный_интернет_вещей #прогнозная_аналитика #прогнозирование

Этические аспекты использования искусственного интеллекта в промышленности

Аннотация. Статья посвящена анализу этически вызовов, возникающих при интеграции систем искусственного интеллекта (ИИ) в промышленность. На основе ключевых международных и национальных документов — Рекомендации по этике ИИ ЮНЕСКО, Спецификации этики искусственного интеллекта нового поколения Китая, Закона Европейского Союза об искусственном интеллекте и российского Кодекса этики в сфере ИИ — рассматриваются основные риски и принципы, которые должны лежать в основе проектирования, внедрения и эксплуатации промышленных ИИ-систем на всех этапах их жизненного цикла. Особое внимание уделяется вопросам безопасности, прозрачности, объяснимости и подконтрольности человеку промышленных ИИ-систем в контексте Индустрии 4.0. Введение. Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью современной промышленности, открывая новые возможности для повышения ее эффективности, снижения затрат и улучшения качества выпускаемой продукции и услуг. Однако внедрение ИИ также поднимает важные этические и регуляторные вопросы, которые необходимо учитывать для обеспечения ответственного и устойчивого использования прорывных технологий [ [i] , [ii] ]. На сегодняшний день, цифровая трансформация промышленности, или Индустрия 4.0, немыслима без использования искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения оптимизируют производственные процессы и цепочки поставок, системы компьютерного зрения контролируют качество продукции с точностью, недоступной человеческому глазу, а прогнозируемая или предписывающая аналитика предсказывает вероятные отказы оборудования за дни или недели до их наступления, предотвращая многомиллионные убытки и техногенные катастрофы.

https://habr.com/ru/articles/957802/

#этика #этика_ии #этика_цифровых_технологий #этика_искусственного_интеллекта #автоматизация #автоматизация_предприятий #автоматизация_процессов #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети

Что выяснили про ChatGPT: первые реальные данные несколько удивляют

OpenAI впервые раскрыла реальную статистику использования ChatGPT: 73% запросов не связаны с работой Компания OpenAI опубликовала первое масштабное исследование поведения пользователей ChatGPT, проанализировав 1,5 миллиона реальных диалогов за период с мая 2024 по июнь 2025 года. Результаты оказались неожиданными и развенчали многие мифы об использовании ИИ. Ключевые выводы: 700 млн пользователей в неделю — каждый десятый взрослый житель планеты 73% запросов личные , только 27% связаны с работой (год назад было 50/50) Женщины обогнали мужчин — 52% vs 48% пользователей Программирование — всего 4,2% от всех запросов (а не основное применение, как многие думали) Три главные категории : практические советы (29%), поиск информации (24%), создание текстов (24%) Неожиданные факты: → В развивающихся странах ChatGPT растет в 4 раза быстрее, чем в богатых → 10% всех обращений — это обучение и репетиторство → Больше половины "письменных" задач — редактирование существующих текстов, а не создание нового контента Исследование показало, что ChatGPT превратился из нишевого инструмента для программистов в массовый помощник для повседневных задач — от рецептов до домашних заданий.

https://habr.com/ru/articles/947598/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Что выяснили про ChatGPT: первые реальные данные несколько удивляют

OpenAI впервые раскрыла реальную статистику использования ChatGPT: 73% запросов не связаны с работой Компания OpenAI опубликовала первое масштабное исследование поведения пользователей ChatGPT, проанализировав 1,5 миллиона реальных диалогов за период с мая 2024 по июнь 2025 года. Результаты оказались неожиданными и развенчали многие мифы об использовании ИИ. Ключевые выводы: 700 млн пользователей в неделю — каждый десятый взрослый житель планеты 73% запросов личные , только 27% связаны с работой (год назад было 50/50) Женщины обогнали мужчин — 52% vs 48% пользователей Программирование — всего 4,2% от всех запросов (а не основное применение, как многие думали) Три главные категории : практические советы (29%), поиск информации (24%), создание текстов (24%) Неожиданные факты: → В развивающихся странах ChatGPT растет в 4 раза быстрее, чем в богатых → 10% всех обращений — это обучение и репетиторство → Больше половины "письменных" задач — редактирование существующих текстов, а не создание нового контента Исследование показало, что ChatGPT превратился из нишевого инструмента для программистов в массовый помощник для повседневных задач — от рецептов до домашних заданий.

https://habr.com/ru/articles/947598/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Что выяснили про ChatGPT: первые реальные данные несколько удивляют

OpenAI впервые раскрыла реальную статистику использования ChatGPT: 73% запросов не связаны с работой Компания OpenAI опубликовала первое масштабное исследование поведения пользователей ChatGPT, проанализировав 1,5 миллиона реальных диалогов за период с мая 2024 по июнь 2025 года. Результаты оказались неожиданными и развенчали многие мифы об использовании ИИ. Ключевые выводы: 700 млн пользователей в неделю — каждый десятый взрослый житель планеты 73% запросов личные , только 27% связаны с работой (год назад было 50/50) Женщины обогнали мужчин — 52% vs 48% пользователей Программирование — всего 4,2% от всех запросов (а не основное применение, как многие думали) Три главные категории : практические советы (29%), поиск информации (24%), создание текстов (24%) Неожиданные факты: → В развивающихся странах ChatGPT растет в 4 раза быстрее, чем в богатых → 10% всех обращений — это обучение и репетиторство → Больше половины "письменных" задач — редактирование существующих текстов, а не создание нового контента Исследование показало, что ChatGPT превратился из нишевого инструмента для программистов в массовый помощник для повседневных задач — от рецептов до домашних заданий.

https://habr.com/ru/articles/947598/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Что выяснили про ChatGPT: первые реальные данные несколько удивляют

OpenAI впервые раскрыла реальную статистику использования ChatGPT: 73% запросов не связаны с работой Компания OpenAI опубликовала первое масштабное исследование поведения пользователей ChatGPT, проанализировав 1,5 миллиона реальных диалогов за период с мая 2024 по июнь 2025 года. Результаты оказались неожиданными и развенчали многие мифы об использовании ИИ. Ключевые выводы: 700 млн пользователей в неделю — каждый десятый взрослый житель планеты 73% запросов личные , только 27% связаны с работой (год назад было 50/50) Женщины обогнали мужчин — 52% vs 48% пользователей Программирование — всего 4,2% от всех запросов (а не основное применение, как многие думали) Три главные категории : практические советы (29%), поиск информации (24%), создание текстов (24%) Неожиданные факты: → В развивающихся странах ChatGPT растет в 4 раза быстрее, чем в богатых → 10% всех обращений — это обучение и репетиторство → Больше половины "письменных" задач — редактирование существующих текстов, а не создание нового контента Исследование показало, что ChatGPT превратился из нишевого инструмента для программистов в массовый помощник для повседневных задач — от рецептов до домашних заданий.

https://habr.com/ru/articles/947598/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 2)

Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе. Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре. В этой части переходим к семантическому поиску, контекстному сходству и SentenceTransformer.

https://habr.com/ru/articles/945404/

#искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #обработка_естественного_языка #natural_language_processing #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей #большие_языковые_модели #автоматизация_бизнеса #aiпоиск #aiразработка

Галлюцинации языковых моделей: от математики обмана к честным ИИ

Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ) Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025 Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ — 1. Знакомо? Раньше мы думали: "Ну, технологии, что поделать, дообучат — и все наладится". Оказалось — нет. Галлюцинации — это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения. 4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate" , которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим . В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами: ✅ Почему формула "ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации" объясняет все галлюцинации ✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья ✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании ✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы . Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ — доверие пользователей . Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы? **#ИИ #галлюцинации #OpenAI #ChatGPT #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #нейросети #техногии

https://habr.com/ru/articles/945450/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Галлюцинации языковых моделей: от математики обмана к честным ИИ

Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ) Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025 Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ — 1. Знакомо? Раньше мы думали: "Ну, технологии, что поделать, дообучат — и все наладится". Оказалось — нет. Галлюцинации — это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения. 4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate" , которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим . В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами: ✅ Почему формула "ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации" объясняет все галлюцинации ✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья ✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании ✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы . Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ — доверие пользователей . Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы? **#ИИ #галлюцинации #OpenAI #ChatGPT #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #нейросети #техногии

https://habr.com/ru/articles/945450/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Галлюцинации языковых моделей: от математики обмана к честным ИИ

Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ) Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025 Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ — 1. Знакомо? Раньше мы думали: "Ну, технологии, что поделать, дообучат — и все наладится". Оказалось — нет. Галлюцинации — это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения. 4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate" , которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим . В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами: ✅ Почему формула "ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации" объясняет все галлюцинации ✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья ✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании ✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы . Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ — доверие пользователей . Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы? **#ИИ #галлюцинации #OpenAI #ChatGPT #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #нейросети #техногии

https://habr.com/ru/articles/945450/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Галлюцинации языковых моделей: от математики обмана к честным ИИ

Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ) Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025 Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ — 1. Знакомо? Раньше мы думали: "Ну, технологии, что поделать, дообучат — и все наладится". Оказалось — нет. Галлюцинации — это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения. 4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate" , которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим . В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами: ✅ Почему формула "ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации" объясняет все галлюцинации ✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья ✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании ✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы . Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ — доверие пользователей . Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы? **#ИИ #галлюцинации #OpenAI #ChatGPT #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #нейросети #техногии

https://habr.com/ru/articles/945450/

#эффективность_ии #искусственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #управление_персоналом #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #обучение_ии #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #искусство_обмана

Система генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 1)

Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий, занимаюсь диалоговыми системами, автоматизацией бизнес-процессов, применением Искусственного Интеллекта в бизнесе. Кейсовая задача - создать ассистента оператора службы поддержки, используя существующую историю тикетов.

https://habr.com/ru/articles/938858/

#искусственный_интеллект #python #программирование #искусственные_нейронные_сети #обработка_естественного_языка #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей #natural_language_processing #большие_языковые_модели #автоматизация_бизнеса

Как нейросети стали антитрендом

Привет, я Маша, дизайнер в креативной студии Клайбер. В своей работе я часто использую нейросети и стараюсь следить за всеми новостями и тенденциями. Однако в последнее время я заметила, что использование AI в дизайне стало повсеместным и многим уже приелось. Помните, как год-два назад мы удивлялись нейросетям? А сегодня использование ИИ уже всем надоело и почти стало антитрендом. Тогда использование нейросетей в дизайне казалось чем-то новым, неизученным, даже немного пугающим. Владение AI выглядело как супернавык. А теперь нейрокартинки повсюду — в соцсетях, на наружке, в мемах, на аватарках. И именно из-за этого они перестали удивлять. Генерации стали узнаваемыми и однотипными, а нейросети — обыденными. В рекламе такие макеты видно сразу даже обычным людям, не связанным с дизайном. А иногда ИИ и вовсе вводит в заблуждение. Всё это сделало нейросети антитрендом . Сейчас, в 2025 году, для дизайнера важно не то, что он использует нейросети, а то, как и зачем он это делает. Нейросети — крутая штука. Но иногда кажется, что дизайнеры и маркетологи пользуются ими неумело: используют однотипные визуалы или показывают несуществующие товары. Проблема не в нейросетях — они классные. Но не стоит забывать, что они - инструмент, и нужно включать голову. Сейчас покажу примеры, как делать точно не надо. Примечание: далее будут показаны картинки, похожие на те, что я когда-то видела в своем инфополе. Но сгенерировала похожие — чтобы подкрепить свои тезисы примерами и не показывать чужие макеты без согласия авторов.

https://habr.com/ru/articles/938532/

#нейросети #ИИ #графический_дизайн #коммуникационный_дизайн #horeca #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #ретушь #photoshop #midjourney

Испугались?! Угрозы нейросетям: миф или реальность. Что действительно работает

Недавно прочитала утверждение Сергея Брина о том, что нейросети лучше работают, если их припугнуть. Стало любопытно, ведь звучит, как миф или сюжет триллера про искусственный интеллект. Но вдруг это действительно работает, раз уж такую идею озвучил сам сооснователь Google? И тогда мы с коллегами из Центра компетенций по проведению исследований, где я работаю аналитиком, решили проверить это на практике.

https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/936590/

#искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #промптинжиниринг #исследование #технологии #аналитика

Инвесторы избавляются от акций, по которым может ударить развитие ИИ

Влияние искусственного интеллекта на финансовые рынки США очевидно. Nvidia Corp.— самая дорогая компания в мире, её капитализация составляет почти 4,5 триллиона долларов. Стартапы, от OpenAI до Anthropic, привлекли десятки миллиардов долларов. Однако у новой технологии есть и обратная сторона, на которую инвесторы всё чаще обращают внимание: она грозит перевернуть ситуацию в целых отраслях так же, как это сделал интернет. Как пишет Bloomberg, инвесторы начали делать ставки на то, где именно произойдёт этот переворот, избавляясь от акций компаний, которые, по мнению некоторых стратегов, столкнутся с падением спроса по мере внедрения ИИ.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/936052/

#искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум #акции #акции_компаний #акция #акцонеры #акции_биотеха #акционеры

Инвесторы избавляются от акций, по которым может ударить развитие ИИ

Влияние искусственного интеллекта на финансовые рынки США очевидно. Nvidia Corp.— самая дорогая компания в мире, её капитализация составляет почти 4,5 триллиона долларов. Стартапы, от OpenAI до Anthropic, привлекли десятки миллиардов долларов. Однако у новой технологии есть и обратная сторона, на которую инвесторы всё чаще обращают внимание: она грозит перевернуть ситуацию в целых отраслях так же, как это сделал интернет. Как пишет Bloomberg, инвесторы начали делать ставки на то, где именно произойдёт этот переворот, избавляясь от акций компаний, которые, по мнению некоторых стратегов, столкнутся с падением спроса по мере внедрения ИИ.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/936052/

#искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум #акции #акции_компаний #акция #акцонеры #акции_биотеха #акционеры

Инвесторы избавляются от акций, по которым может ударить развитие ИИ

Влияние искусственного интеллекта на финансовые рынки США очевидно. Nvidia Corp.— самая дорогая компания в мире, её капитализация составляет почти 4,5 триллиона долларов. Стартапы, от OpenAI до Anthropic, привлекли десятки миллиардов долларов. Однако у новой технологии есть и обратная сторона, на которую инвесторы всё чаще обращают внимание: она грозит перевернуть ситуацию в целых отраслях так же, как это сделал интернет. Как пишет Bloomberg, инвесторы начали делать ставки на то, где именно произойдёт этот переворот, избавляясь от акций компаний, которые, по мнению некоторых стратегов, столкнутся с падением спроса по мере внедрения ИИ.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/936052/

#искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум #акции #акции_компаний #акция #акцонеры #акции_биотеха #акционеры

Инвесторы избавляются от акций, по которым может ударить развитие ИИ

Влияние искусственного интеллекта на финансовые рынки США очевидно. Nvidia Corp.— самая дорогая компания в мире, её капитализация составляет почти 4,5 триллиона долларов. Стартапы, от OpenAI до Anthropic, привлекли десятки миллиардов долларов. Однако у новой технологии есть и обратная сторона, на которую инвесторы всё чаще обращают внимание: она грозит перевернуть ситуацию в целых отраслях так же, как это сделал интернет. Как пишет Bloomberg, инвесторы начали делать ставки на то, где именно произойдёт этот переворот, избавляясь от акций компаний, которые, по мнению некоторых стратегов, столкнутся с падением спроса по мере внедрения ИИ.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/936052/

#искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственный_разум #акции #акции_компаний #акция #акцонеры #акции_биотеха #акционеры

Автоматизация поддержки клиентов на основе контекстной близости вопросов

Кейсовая задача - предоставить клиентам возможность составлять вопрос на естественном языке, а не искать вопрос в списке FAQ-раздела сайта. При этом система должна выдавать ответ из существующей базы знаний "Вопрос-Ответ" существующего FAQ-раздела. Задача реализована с помощью определения контекстной близости вопросов. Получился довольно экономичный и эффективный способ автоматизации поддержки клиентов, позволяющий обеспечивать релевантные и быстрые ответы.

https://habr.com/ru/articles/922726/

#программирование #python #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #векторные_представления #эмбеддинги #embeddings #обработка_естественного_языка #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей

Автоматизация поддержки клиентов на основе контекстной близости вопросов

Кейсовая задача - предоставить клиентам возможность составлять вопрос на естественном языке, а не искать вопрос в списке FAQ-раздела сайта. При этом система должна выдавать ответ из существующей базы знаний "Вопрос-Ответ" существующего FAQ-раздела. Задача реализована с помощью определения контекстной близости вопросов. Получился довольно экономичный и эффективный способ автоматизации поддержки клиентов, позволяющий обеспечивать релевантные и быстрые ответы.

https://habr.com/ru/articles/922726/

#программирование #python #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #векторные_представления #эмбеддинги #embeddings #обработка_естественного_языка #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей

Автоматизация поддержки клиентов на основе контекстной близости вопросов

Кейсовая задача - предоставить клиентам возможность составлять вопрос на естественном языке, а не искать вопрос в списке FAQ-раздела сайта. При этом система должна выдавать ответ из существующей базы знаний "Вопрос-Ответ" существующего FAQ-раздела. Задача реализована с помощью определения контекстной близости вопросов. Получился довольно экономичный и эффективный способ автоматизации поддержки клиентов, позволяющий обеспечивать релевантные и быстрые ответы.

https://habr.com/ru/articles/922726/

#программирование #python #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #векторные_представления #эмбеддинги #embeddings #обработка_естественного_языка #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей

Автоматизация поддержки клиентов на основе контекстной близости вопросов

Кейсовая задача - предоставить клиентам возможность составлять вопрос на естественном языке, а не искать вопрос в списке FAQ-раздела сайта. При этом система должна выдавать ответ из существующей базы знаний "Вопрос-Ответ" существующего FAQ-раздела. Задача реализована с помощью определения контекстной близости вопросов. Получился довольно экономичный и эффективный способ автоматизации поддержки клиентов, позволяющий обеспечивать релевантные и быстрые ответы.

https://habr.com/ru/articles/922726/

#программирование #python #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #векторные_представления #эмбеддинги #embeddings #обработка_естественного_языка #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей

Тот, кто зажигал звёзды (НФ-рассказ)

В детстве я думал, что, когда вырасту, буду зажигать звёзды. Должен же быть на свете какой-то человек, который вечером, когда усталое солнце закатывается за горизонт, потихоньку включает их, а поутру, медленно и аккуратно, по одной, выключает. Когда мне было пять лет, я представлял, что у того самого человека есть в руке пульт с одной большой крутящейся кнопкой. Белая, лакированная кнопка, похожая на ту, около двери, которой родители одновременно зажигали шесть звёзд-светильников в моей комнате. В семь лет я увидел пульт диджея и понял, что у того человека на самом деле должна быть не одна кнопка, а такой же огромный пульт. И он может зажигать и гасить звёзды, как ему вздумается. Столько крутилок, кнопок и рычажков, — подумал я. — А что будет, если тот человек однажды заболеет, запутается в них и не сможет выключить звёзды вовремя? Они же продолжат гореть днём! Солнце и горящие звёзды... Когда я представил эту картину, я впервые за свою недолгую жизнь ощутил подступающий ужас. — Так не бывает! Не должно быть! Неправильно! Нет-нет-нет! Продолжение рассказа

https://habr.com/ru/articles/924462/

#научнаяфантастика #рассказ #рассказы_о_звездах #космос #философия #искусственный_интеллект #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #футурология #будущее_человечества

Тот, кто зажигал звёзды (НФ-рассказ)

В детстве я думал, что, когда вырасту, буду зажигать звёзды. Должен же быть на свете какой-то человек, который вечером, когда усталое солнце закатывается за горизонт, потихоньку включает их, а поутру, медленно и аккуратно, по одной, выключает. Когда мне было пять лет, я представлял, что у того самого человека есть в руке пульт с одной большой крутящейся кнопкой. Белая, лакированная кнопка, похожая на ту, около двери, которой родители одновременно зажигали шесть звёзд-светильников в моей комнате. В семь лет я увидел пульт диджея и понял, что у того человека на самом деле должна быть не одна кнопка, а такой же огромный пульт. И он может зажигать и гасить звёзды, как ему вздумается. Столько крутилок, кнопок и рычажков, — подумал я. — А что будет, если тот человек однажды заболеет, запутается в них и не сможет выключить звёзды вовремя? Они же продолжат гореть днём! Солнце и горящие звёзды... Когда я представил эту картину, я впервые за свою недолгую жизнь ощутил подступающий ужас. — Так не бывает! Не должно быть! Неправильно! Нет-нет-нет! Продолжение рассказа

https://habr.com/ru/articles/924462/

#научнаяфантастика #рассказ #рассказы_о_звездах #космос #философия #искусственный_интеллект #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #футурология #будущее_человечества

Тот, кто зажигал звёзды (НФ-рассказ)

В детстве я думал, что, когда вырасту, буду зажигать звёзды. Должен же быть на свете какой-то человек, который вечером, когда усталое солнце закатывается за горизонт, потихоньку включает их, а поутру, медленно и аккуратно, по одной, выключает. Когда мне было пять лет, я представлял, что у того самого человека есть в руке пульт с одной большой крутящейся кнопкой. Белая, лакированная кнопка, похожая на ту, около двери, которой родители одновременно зажигали шесть звёзд-светильников в моей комнате. В семь лет я увидел пульт диджея и понял, что у того человека на самом деле должна быть не одна кнопка, а такой же огромный пульт. И он может зажигать и гасить звёзды, как ему вздумается. Столько крутилок, кнопок и рычажков, — подумал я. — А что будет, если тот человек однажды заболеет, запутается в них и не сможет выключить звёзды вовремя? Они же продолжат гореть днём! Солнце и горящие звёзды... Когда я представил эту картину, я впервые за свою недолгую жизнь ощутил подступающий ужас. — Так не бывает! Не должно быть! Неправильно! Нет-нет-нет! Продолжение рассказа

https://habr.com/ru/articles/924462/

#научнаяфантастика #рассказ #рассказы_о_звездах #космос #философия #искусственный_интеллект #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #футурология #будущее_человечества

Тот, кто зажигал звёзды (НФ-рассказ)

В детстве я думал, что, когда вырасту, буду зажигать звёзды. Должен же быть на свете какой-то человек, который вечером, когда усталое солнце закатывается за горизонт, потихоньку включает их, а поутру, медленно и аккуратно, по одной, выключает. Когда мне было пять лет, я представлял, что у того самого человека есть в руке пульт с одной большой крутящейся кнопкой. Белая, лакированная кнопка, похожая на ту, около двери, которой родители одновременно зажигали шесть звёзд-светильников в моей комнате. В семь лет я увидел пульт диджея и понял, что у того человека на самом деле должна быть не одна кнопка, а такой же огромный пульт. И он может зажигать и гасить звёзды, как ему вздумается. Столько крутилок, кнопок и рычажков, — подумал я. — А что будет, если тот человек однажды заболеет, запутается в них и не сможет выключить звёзды вовремя? Они же продолжат гореть днём! Солнце и горящие звёзды... Когда я представил эту картину, я впервые за свою недолгую жизнь ощутил подступающий ужас. — Так не бывает! Не должно быть! Неправильно! Нет-нет-нет! Продолжение рассказа

https://habr.com/ru/articles/924462/

#научнаяфантастика #рассказ #рассказы_о_звездах #космос #философия #искусственный_интеллект #искусственный_разум #искусственные_нейронные_сети #футурология #будущее_человечества

Автоматическая поддержка пользователей на парах Вопрос-Ответ

Автоматическая поддержка пользователей становится все более и более популярной. Довольно часто распространена ситуация, когда на сайте есть раздел FAQ со списком вопросов. Но сейчас пользователю уже не хочется искать свой вопрос по разделу, тем более если это раздел с меню в несколько уровней, пользователь хочет просто задать вопрос - голосом или текстом. На этот случай и рассматриваем автоматическую поддержку пользователей.

https://habr.com/ru/articles/921474/

#python #программирование #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #llm #большие_языковые_модели #поддержка_пользователей #поддержка_клиентов #llmприложения #embeddings

[Перевод] ИИ развивается и меняет наше представление о реальности

На создание данной статьи меня подтолкнул вот этот материал . Эта статья является по большей частью переводом первой части оригинала, которая мне показалась особенно важной и интересной, но всё-таки это не просто перевод, а, скажем так, творческое переосмысление изначально написанного. Перевод я разбавил дополнительными важными на мой взгляд вставками и некоторыми собственными мыслями.

https://habr.com/ru/articles/920144/

#ии #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственная_жизнь #искусственный_разум #физика #математика #математика_и_реальная_жизнь #математика_и_физика #гипотезы

[Перевод] ИИ развивается и меняет наше представление о реальности

На создание данной статьи меня подтолкнул вот этот материал . Эта статья является по большей частью переводом первой части оригинала, которая мне показалась особенно важной и интересной, но всё-таки это не просто перевод, а, скажем так, творческое переосмысление изначально написанного. Перевод я разбавил дополнительными важными на мой взгляд вставками и некоторыми собственными мыслями.

https://habr.com/ru/articles/920144/

#ии #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственная_жизнь #искусственный_разум #физика #математика #математика_и_реальная_жизнь #математика_и_физика #гипотезы

[Перевод] ИИ развивается и меняет наше представление о реальности

На создание данной статьи меня подтолкнул вот этот материал . Эта статья является по большей частью переводом первой части оригинала, которая мне показалась особенно важной и интересной, но всё-таки это не просто перевод, а, скажем так, творческое переосмысление изначально написанного. Перевод я разбавил дополнительными важными на мой взгляд вставками и некоторыми собственными мыслями.

https://habr.com/ru/articles/920144/

#ии #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственная_жизнь #искусственный_разум #физика #математика #математика_и_реальная_жизнь #математика_и_физика #гипотезы

[Перевод] ИИ развивается и меняет наше представление о реальности

На создание данной статьи меня подтолкнул вот этот материал . Эта статья является по большей частью переводом первой части оригинала, которая мне показалась особенно важной и интересной, но всё-таки это не просто перевод, а, скажем так, творческое переосмысление изначально написанного. Перевод я разбавил дополнительными важными на мой взгляд вставками и некоторыми собственными мыслями.

https://habr.com/ru/articles/920144/

#ии #искусственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети #искусственная_жизнь #искусственный_разум #физика #математика #математика_и_реальная_жизнь #математика_и_физика #гипотезы

Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0

"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя." — Рэй Курцвейл. «Эволюция разума». Удивительный мир искусственного интеллекта может нам открыться в полной мере лишь тогда, когда мы с вами cможем увидеть положительные результаты его работы, особенно созданные при нашем непосредственном участии. Эти результаты должны быть понятны и объяснимы каждому человеку, а также они должны быть этичны, непредвзяты и не нарушать закон. На сегодняшний день искусственный интеллект может делать многое, например: написать текст нового стихотворения или даже целого рассказа, воспроизвести его различными голосами знаменитых актеров или музыкантов, проанализировать большое количество числовых данных и составить прогноз на будущее, играть с нами или сразу с тысячью людей в компьютерные игры. Пожалуй, самое впечатляющее, на мой взгляд, то, что может делать искусственный интеллект сегодня – это создавать уникальные и невероятные изображения. Эти изображения могут быть воплощением трехмерного мира фантастического будущего в компьютерной игре или быть виртуальной симуляцией окружающего нас мира. Изображения могут быть трехмерными или двумерными, а также могут быть выполнены в различных стилях живописи знаменитых художников разных периодов времени. Но самое интересное то, что на этих изображениях могут появиться существа или предметы, не существующие в нашем мире.

https://habr.com/ru/articles/916980/

#stable #stable_diffusion #stablediffusion #stable_diffusion_нейросеть #stable_diffuison #stable_diffusion_3 #искусство #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети

Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0

"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя." — Рэй Курцвейл. «Эволюция разума». Удивительный мир искусственного интеллекта может нам открыться в полной мере лишь тогда, когда мы с вами cможем увидеть положительные результаты его работы, особенно созданные при нашем непосредственном участии. Эти результаты должны быть понятны и объяснимы каждому человеку, а также они должны быть этичны, непредвзяты и не нарушать закон. На сегодняшний день искусственный интеллект может делать многое, например: написать текст нового стихотворения или даже целого рассказа, воспроизвести его различными голосами знаменитых актеров или музыкантов, проанализировать большое количество числовых данных и составить прогноз на будущее, играть с нами или сразу с тысячью людей в компьютерные игры. Пожалуй, самое впечатляющее, на мой взгляд, то, что может делать искусственный интеллект сегодня – это создавать уникальные и невероятные изображения. Эти изображения могут быть воплощением трехмерного мира фантастического будущего в компьютерной игре или быть виртуальной симуляцией окружающего нас мира. Изображения могут быть трехмерными или двумерными, а также могут быть выполнены в различных стилях живописи знаменитых художников разных периодов времени. Но самое интересное то, что на этих изображениях могут появиться существа или предметы, не существующие в нашем мире.

https://habr.com/ru/articles/916980/

#stable #stable_diffusion #stablediffusion #stable_diffusion_нейросеть #stable_diffuison #stable_diffusion_3 #искусство #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети

Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0

"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя." — Рэй Курцвейл. «Эволюция разума». Удивительный мир искусственного интеллекта может нам открыться в полной мере лишь тогда, когда мы с вами cможем увидеть положительные результаты его работы, особенно созданные при нашем непосредственном участии. Эти результаты должны быть понятны и объяснимы каждому человеку, а также они должны быть этичны, непредвзяты и не нарушать закон. На сегодняшний день искусственный интеллект может делать многое, например: написать текст нового стихотворения или даже целого рассказа, воспроизвести его различными голосами знаменитых актеров или музыкантов, проанализировать большое количество числовых данных и составить прогноз на будущее, играть с нами или сразу с тысячью людей в компьютерные игры. Пожалуй, самое впечатляющее, на мой взгляд, то, что может делать искусственный интеллект сегодня – это создавать уникальные и невероятные изображения. Эти изображения могут быть воплощением трехмерного мира фантастического будущего в компьютерной игре или быть виртуальной симуляцией окружающего нас мира. Изображения могут быть трехмерными или двумерными, а также могут быть выполнены в различных стилях живописи знаменитых художников разных периодов времени. Но самое интересное то, что на этих изображениях могут появиться существа или предметы, не существующие в нашем мире.

https://habr.com/ru/articles/916980/

#stable #stable_diffusion #stablediffusion #stable_diffusion_нейросеть #stable_diffuison #stable_diffusion_3 #искусство #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети

Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0

"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя." — Рэй Курцвейл. «Эволюция разума». Удивительный мир искусственного интеллекта может нам открыться в полной мере лишь тогда, когда мы с вами cможем увидеть положительные результаты его работы, особенно созданные при нашем непосредственном участии. Эти результаты должны быть понятны и объяснимы каждому человеку, а также они должны быть этичны, непредвзяты и не нарушать закон. На сегодняшний день искусственный интеллект может делать многое, например: написать текст нового стихотворения или даже целого рассказа, воспроизвести его различными голосами знаменитых актеров или музыкантов, проанализировать большое количество числовых данных и составить прогноз на будущее, играть с нами или сразу с тысячью людей в компьютерные игры. Пожалуй, самое впечатляющее, на мой взгляд, то, что может делать искусственный интеллект сегодня – это создавать уникальные и невероятные изображения. Эти изображения могут быть воплощением трехмерного мира фантастического будущего в компьютерной игре или быть виртуальной симуляцией окружающего нас мира. Изображения могут быть трехмерными или двумерными, а также могут быть выполнены в различных стилях живописи знаменитых художников разных периодов времени. Но самое интересное то, что на этих изображениях могут появиться существа или предметы, не существующие в нашем мире.

https://habr.com/ru/articles/916980/

#stable #stable_diffusion #stablediffusion #stable_diffusion_нейросеть #stable_diffuison #stable_diffusion_3 #искусство #искусственный_интеллект #искуственный_интеллект #искусственные_нейронные_сети