искусственный интеллект. - страница 665

Способен ли ИИ «понимать» и как доказать, что Я не «зомби»

Более-менее подробное введение в проблематику показано в этой статье. Там же уютно расположились ссылки на источники. Ну а данная часть являет собой не столько продолжение, сколько дорисовку и, в каком-то смысле, представляет более расширенный и несколько упрощённый взгляд на то же самое. Так что, скорее всего будет понятно и без особой предыстории. Но, если что – ссылка выше.СтруктураКонтекстМысленный эксперимент «Философский Боксёр»Финальный раундИтак...КонтекстНесмотря на то, что у нас тут всё-таки именно

продолжить чтение

OpenAI обещает внести изменения, чтобы предотвратить дальнейшее подхалимство ChatGPT

OpenAI заявляет, что внесет изменения в способ обновления моделей искусственного интеллекта, лежащих в основе ChatGPT, после инцидента, из-за которого платформа стала чрезмерно льстивой для многих пользователей.

продолжить чтение

Как обогнать 99% Python-разработчиков, с фокусом на эру ИИ — по версии ИИ ((гайд) но это не точно)

🔰 ЦЕЛЬ: Создать разработчика, который является архитектором и оптимизатором сложных систем, способным эффективно использовать ИИ как мощный инструмент, но не зависящим от него для критических инженерных решений. НачалоАнтихейт от гиков по версии ИИЭТАП 1: Мастерский Фундамент Core Python и Чистого КодаЭТАП 2: Глубокая Инженерная Оптимизация и Производительность ЭТАП 3:

продолжить чтение

Глубокое Q-обучение (DQN)

вкалывают роботы...Немного контекстаПодходит к завершению серия моих заметок про использование идей искусственного интеллекта для решения задачи коммивояжера (TSP). Я последовательно разобрал некоторые классические решения TSP и далее рассказал

продолжить чтение

Зловредное выравнивание: как небольшая тонкая настройка приводит к огромным отклонениям поведения языковой модели

продолжить чтение

Сравнение нейросетей для создания ПО. Для сканирования хостов и поиска никнеймов

Введение

продолжить чтение

Mem-векторы: как сохранить 1500 токенов в одном векторе и зачем это нужно

От сжатия текста к mem-векторам: новая веха в языковых моделяхКаждый, кто работал с большими языковыми моделями (LLM), знает про ограничение длины контекста: модель не может напрямую обработать текст, превышающий определённое число токенов. Это накладывает ограничения на работу с длинными документами и обширным контекстом. Но что если бы мы могли упаковать длинный текст в один-единственный вектор и скормить его модели как обычный токен? Звучит фантастично, однако свежие исследования показывают, что это возможно – такие “mem-векторы” позволяют сохранить сотни и даже полторы тысячи токенов

продолжить чтение

Apple работает с Anthropic над инструментом кодирования с помощью ИИ для Xcode

Apple и Anthropic создают инструмент кодирования на основе ИИ, который будет работать в Xcode. Новая версия Xcode будет включать модели Claude Sonnet для «написания, редактирования и тестирования кода от имени программистов».

продолжить чтение

R-Style Softlab представил ПО для организации мобильного офиса и другие решения с применением искусственного интеллекта

продолжить чтение

Stable Diffusion WebUI Forge: Шаг 8. Txt2img. Скрытые возможности Hires.fix

Как мы с вами усвоили из прошлого урока, основная задача функции Hires.fix – не увеличение разрешения изображения, а улучшение качества мелких деталей финального изображения без изменения композиции.Важно отметить, Hires.fix работает более эффективно, если с улучшением деталей вы одновременно увеличиваете разрешение изображения.Но у Hires.fix есть и некоторые скрытые возможности, которые могут помочь изменить какую-то важную деталь нашего исходного изображения.Давайте узнаем, как нам это сделать.Для этого:·         Переходим на закладку «Settings».·         Находим слева в списке раздел «UI alternatives».

продолжить чтение

Rambler's Top100