IT с перцем

Привет, друзья! Попробуйте новый сервис Sonauto, который использует нейросеть для создания музыкальных треков по текстам пользователей, похожий на Suno и т. д. Просто введите текст, выберите стиль и исполнителя, и получите уникальный трек, который можно дополнительно настроить. Бесплатная возможность создания музыки из текста доступна после регистрации. А вы бы хотели видеть в продукте UnlimAI что-то подобное для генерации музыки? 🎶 Ставьте свои реакции, напишите в нашем чате свое мнение и пожелания по этому поводу. 🚀

Когда стараешься избегать упоминания о нескольких огромных исках. П.С. Привет, это Мира Мурати, технический директор OpenAI. Недавно она давала интервью WS о Sora. Несколько ключевых моментов оттуда, помимо сомнительных данных для обучения: - Sora: Планируется выпустить Sora в течение 2024 года. - Быстрое создание видео: Мира отметила, что для создания 20-секундного видео в разрешении 720p требуется всего несколько минут. - Проблема согласованности: Одной из основных проблем AI-генерируемых видео является согласованность между кадрами, и Sora известна своей хорошей работой в этом направлении. - Политика фильтрации контента: Подобно Dall-E, Sora будет подвергаться политике фильтрации контента для борьбы с дезинформацией, включая ограничения на генерацию изображений публичных лиц. Источник: @ai_newz

Релиз нейросети Sora от OpenAI запланирован на текущий 2024 год! Мира Мурати, технический директор OpenAI, поделилась эксклюзивной информацией в интервью для WSJ, где она изложила принципы работы новой нейросети Sora: ее уникальные особенности, причины возможных ошибок и источники данных, на которых она обучалась. Если ты ждешь самую передовую нейросеть этого года, то Sora станет для тебя настоящим открытием! Источник: Neurohub 2077

⚠️ Друзья! Мы бы хотели завершить новогодний январь с очередным позитивом! Только сегодня мы делаем нашего спичбота @speech_unlim_bot, в котором можно скопировать и сгенерировать любой голос, абсолютно бесплатным до 9 часов UTC 31 января! 🙀 Пробуйте, тестируйте, делитесь вашими примерами использования! Команда UnlimAI

⚛️ Квантовые компьютеры VS Искусственный интеллект 🤖 Конкуренция между ИИ и квантовыми вычислениями становится все более очевидной и ИИ может стать последним гвоздем в гроб коммерческого интереса к квантовым вычислениям. Квантовые вычисления чрезвычайно интересны с точки зрения исследований, потому что это совершенно неизведанная территория. Но с коммерческой точки зрения всё сложно: нужно не только, чтобы компьютеры были достаточно большими и достаточно стабильными, чтобы поддерживать хрупкие квантовые состояния, но и продемонстрировать, что они могут делать что-то лучше, чем обычные. Во-первых, нужен алгоритм, который может работать на квантовом компьютере. А во-вторых, это должно иметь вычислительное преимущество перед обычным компьютером для решения какой-то интересной задачи. Наиболее известные квантовые алгоритмы — это те, которые предназначены для решения определенных задач квантовой химии, то есть в основном материаловедения, некоторых проблем в логистике и финансах, а также криптографии. Это довольно ограниченный класс задач. Конечно, компании, которым нужны решения этих проблем, уже имеют довольно хорошие алгоритмы на обычных компьютерах, и теперь они совершенствуются с помощью ИИ, поэтому нынешний бум ИИ — плохая новость для квантовых вычислений. Причина, по которой люди в восторге от квантовых компьютеров, заключается не в том, что они выполняют одну операцию быстрее, а в том, что для получения того же результата им требуется меньше операций. Современные компьютеры работают в диапазоне гигагерц и выше, это более миллиарда операций в секунду. Но для квантовых компьютеров оптимистично, возможно, десять миллионов в секунду. Если увеличить размер задачи, то и обычному компьютеру, и квантовому компьютеру потребуется больше операций и, следовательно, больше времени. Но для квантового алгоритма количество операций увеличивается меньше с размером задачи. То есть теоретически рано или поздно с увеличением размера задачи квантовый компьютер должен превзойти обычный. На практике вопрос в том, где происходит это пересечение, когда квантовый компьютер начинает побеждать. Каждый раз, когда обычные компьютеры становятся быстрее или кто-то придумывает лучший алгоритм, точка, в которой квантовые компьютеры наконец побеждают, отодвигается дальше, к большему числу кубитов. И именно поэтому ИИ становится проблемой для квантовых вычислений. Потому что позволяет получить больше от обычных компьютеров, а количество кубитов, при которых квантовые компьютеры принесут преимущество, может в конечном итоге стать настолько большим, что их использование станет непрактичным или просто непомерно дорогим.

Разбираемся, чего ожидать от нейросетей для генерации изображений. Такие нейросети как Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky могут выдавать отличные изображения на любой вкус. Но нужно понимать, как всё работает с точки зрения пользователя. 1. Они не понимают смысла написанного и команд - только описания объектов и изображений. Например, если прикрепить изображение и написать 'удали с изображения кота' или 'замени фон', то это не сработает. Нейросеть просто возьмет эти слова, прикрепленное изображение и использует их как описание для генерации НОВОГО изображения. Всё, что подается в качестве запроса, используется просто как то, что будет на новой генерации. Запрос 'удали с изображения кота' просто приведет к тому, что на генерации будет изображено некое удаление кота 🙀 или что-то в этом роде. 2. Они не обучены структурированным данным или паттернам. Поэтому они плохо справляются с генерацией текстовых надписей, флагов или лейблов. Они генерируют на основе шума - случайности. На запрос аргентинского флага нейросеть изобразит какой-то флаг с голубым и белым цветом, солнцем, но это будет какой-то несуществующий, выдуманный флаг. 3. Гуляющие по сети изображения с четкими текстами, лейблами и т.п., которые якобы сгенерированы нейросетью, на самом сгенерированы частично - остальное доработано в фотошопе вручную. И это нормально. Нейросети позволяют сделать 90% работы, а что необходимо - подправить в профессиональном редакторе изображений. 4. На данный момент есть одна нейросеть, которая именно понимает смысл запроса: DALL·E 3. Её можно прямо попросить придумать мем про сложности использования нейросетей и получить готовую картинку. Также она лучше других справляется с генерацией текстовых надписей. А всё потому, что в DALL·E 3 изначально запрос обрабатывает GPT-4, переводит его в описание и уже потом передает на генерацию.

Как можно улучшить взаимодействие с лингвистическими моделями, а-ля ChatGPT? Посмотрите несколько подсказок и вариантов промптов для достижения лучших и более эффективных результатов.

Приветствуем в канале Unlim AI Здесь мы пишем, как ИИ может пригодиться вам, наши читатели, а также приводим примеры использования и тренды в мире технологий. 25 лет назад большинство не понимало, как им может пригодиться Excel, а теперь им пользуются все. Но сейчас настало время новых инструментов - присоединяйтесь ! Бот с доступными нейросетями (GPT-4, MidJourney, Dall-e) здесь @gpt3_unlim_chatbot