Навязчивая капча которую вы так не любили — на самом деле обучала нейросети. И вы помогали бесплатно
Вы вводили размытые буквы. Кликали на все светофоры. Выбирали велосипеды, автобусы, пешеходные переходы. Злились. Промахивались. Проходили заново.И всё это время — обучали искусственный интеллект.Без согласия. Без оплаты. Миллиарды раз по всему миру.Это не теория заговора. Это задокументированная история одного из самых масштабных краудсорсинговых проектов в истории человечества. Просто вам об этом не сказали.
Суд в Китае постановил, что компании не могут увольнять сотрудников из-за внедрения ИИ
Посетители с роботом-регулировщиком на Пекинском автосалоне
Пример n8n workflow для задачи объективного выбора лучшего из двух вариантов
Для человека с большим профессиональным опытом в ИТ совершенно ясно, что уровень развития языковых моделей произвел революцию в мире информационных технологий. Появились новые информационные инструменты и, связанные с ними, новые прикладные разделы науки. Грядет пересмотр основ представления об информации, переоценка приоритетов и смыслов.
SD Studio: свой Midjourney на своей видеокарте с LLM-помощником
Сперва — откуда взялась идея? Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны. Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте. Первые шаги с Stable Diffusion
Apple убрала с официального сайта возможность купить Mac mini M4 с памятью 256 ГБ
На этой неделе Apple прекратила предлагать Mac mini с 256 ГБ памяти по всему миру. В результате начальная цена настольного компьютера выросла.
Робот, способный создать себя сам. Режим «Инженера» в робототехнике
Футурологи часто предвещали будущее, в котором роботы способны сами проектировать и создавать себе апгрейды, прошивать новые модули, настраивать стороннюю технику и даже создавать себе подобных. Насколько это близко к реальности? С текущим темпом развития ИИ вопросы отпадают всё быстрее. Вряд ли кто-то сегодня усомнится, что ИИ способен написать код, самостоятельно отладить и протестировать его. Но с какими ограничениями и рисками придётся столкнуться на практике? Расскажу на примере реализации в проекте OpenGrall.
Intel Core Series 3 (Wildcat Lake): новые бюджетные чипы для ноутбуков и мини-ПК
Intel выпустила мобильные процессоры Core®
