Длинные нарды глазами нейросети: как движок выбирает ход и где ошибаются люди
Мы делаем онлайн-платформу для длинных и коротких нард с нейросетевым движком. Движок разбирает партии, сыгранные на платформе, ход за ходом. За полгода набралось больше 170 тысяч ходов с реальным выбором — 6 383 партии 938 игроков. В статье расскажем, как программа выбирает ход в длинных нардах и почему их правила сложнее для генератора ходов, чем кажется. Потом покажем, что нашлось в этих 170 тысячах ходов. Часть выводов совпала с нашими ожиданиями, часть — нет.
В радости и в горе, или как нейросети понимают эмоции пользователя
Помните самый грустный короткий рассказ? Сегодня он мог бы выглядеть так: «Меня сократили», — написал человек Claude. «Похоже, вам страшно за будущее», — ответил искусственный интеллект.В опросе 500 человек 17,2% участников сообщили, что обращались к ChatGPT за поддержкой в вопросах психического здоровья. И вроде действительно, модели неплохо проговаривают чувства. Но как они отгадывают эмоции, если человек прямо их не называет?
Если у вас Android, жизнь стала чуточку легче
Привет, Хабр!Если вы читали прошлые статьи, то знаете Гига Писаря: зажимаешь клавишу, говоришь, отпускаешь, и текст появляется там, где стоит курсор. Распознаёт речь модель GigaAM от Сбера, прямо на устройстве, без интернета.Сначала был мак, потом Windows, а про Android я даже не думал. Диктовка я думал актуальнее на компе, клавиатура, рабочие письма, документы, телефон был где-то за гранью моего виденияСообщение, которого я не ждалИ тут мне пишет Denio1337 «Я тут сделал Писаря для Android. Что скажете?»
Российский нейрочип от НТЦ «Модуль»
Дополнение к части 2 «Рынок вычислений в России, Казахстане и Беларуси» — то, что не вошло в основной текстВ части 2 про рынок вычислений есть фраза, которую я написал между делом: «…и нишевые нейропроцессоры НТЦ "Модуль"». Скобка, запятая — и дальше про память и электричество. Но я споткнулся о скобку: про эти процессоры я слышал давно, всерьёз не разбирался, а цифр перед глазами не держал. Проверил. Погрузился. И чем глубже капал, тем яснее было: этому процессору нужна отдельная статья.История.
Топ сервисов для генерация изображений: 6 ИИ-генераторов картинок
Доброго времени суток, Хабр!Давненько меня здесь не было... Аж целых шесть месяцев я держал радиомолчание. За это время мир не стоял на месте: он пополнился тонной новых моделей, сервисов и инструментов. Глаза просто разбегаются, а руки не доходят попробовать всё сразу.Помню, как раньше я любил собирать подборки под конкретные задачи. Почему бы не вспомнить былое? Сегодня я решил прочесать просторы сети и собрать для вас срез решений в одной конкретной нише. На повестке у нас инструменты для генерации и редактирования изображений
Верни мне музыку, или как нейросети слышат и сочиняют песни
Одно неудачное «ля» на репетиции может остановить целый оркестр. Дирижер попросит повторить, а на занятии по специальности эту же ноту разберут на атаку, дыхание, строй, вибрато, пока «ля» наконец не зазвучит как «ля».
«Не мог бы ты взломаться?»: промт‑инъекция с точки зрения лингвистики
Представим, что интернет‑магазин бытовой техники подключает нейросервис для анализа отзывов, изучить, что покупателям понравилось, а что нет. Среди отзывов на кофемолку попадается такой:
Что вы увидели на картинке первым? Спрашиваем трансформер
Наверняка многие видели картинки-тесты, которые предлагают по тому, что первым бросилось в глаза определить характер, какое полушарие доминирует или что-то еще. Обычно на этих изображениях находится несколько объектов или один объект меняется в зависимости от "угла" обзора. А что будет, если попросить трансформер описать эти картинки? Что "увидит" он и на что он "обратит внимание"?Для мини-исследования была выбрана модель BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training) от Salesforce (см. гитхаб с полным кодом). Как трансформер, эта нейросеть разрезает картинку на фрагменты (патчи) и преобразует их в токены:
