Реликвия: статья Марка Вайзера начала 90-х про AGI
Марк Вайзер был одним из пионеров Computer Science. Его называют отцом "повсеместных вычислений", которые как раз и были впервые описаны в статье выше.
Она называется «Компьютер для 21-го века» и в ней Вайзер описывает будущее, в котором вычисления бесшовно интегрированы в быт, став невидимой, неотъемлемой частью повседневной жизни; будущее, в котором технологии служат человеку автономно, не требуя нашего постоянного внимания или взаимодействия. По сути, в своей статье Марк впервые описывает AGI.
Марк Вайзер был одним из пионеров Computer Science. Его называют отцом "повсеместных вычислений", которые как раз и были впервые описаны в статье выше.
Она называется «Компьютер для 21-го века» и в ней Вайзер описывает будущее, в котором вычисления бесшовно интегрированы в быт, став невидимой, неотъемлемой частью повседневной жизни; будущее, в котором технологии служат человеку автономно, не требуя нашего постоянного внимания или взаимодействия. По сути, в своей статье Марк впервые описывает AGI.
🔥54👍11❤3
DeepSeek релизнули модель, которая конкурирует с o1
Модель уже доступна и в фунционале чата выглядит как переключатель в режим "Deep Think". Под капотом у переключателя лежит модель DeepSeek-R1-Lite-Preview, которая достигает уровня o1-preview на Codeforces, и даже превосходит ее на MATH и AIME 2024.
Пока что технических деталей нет, но обещают, что и веса, и API будут опубликованы уже скоро. Пока что показывают только метрики и графики масштабирования. Также, как и у OpenAI, у DeepSeek результаты скейлятся с ростом длины цепочки рассуждений (кстати, в чате видно полную цепочку, а не обрезанную, как у o1). Сами цепочки рассуждений могут достигать 100к токенов.
Модель уже доступна и в фунционале чата выглядит как переключатель в режим "Deep Think". Под капотом у переключателя лежит модель DeepSeek-R1-Lite-Preview, которая достигает уровня o1-preview на Codeforces, и даже превосходит ее на MATH и AIME 2024.
Пока что технических деталей нет, но обещают, что и веса, и API будут опубликованы уже скоро. Пока что показывают только метрики и графики масштабирования. Также, как и у OpenAI, у DeepSeek результаты скейлятся с ростом длины цепочки рассуждений (кстати, в чате видно полную цепочку, а не обрезанную, как у o1). Сами цепочки рассуждений могут достигать 100к токенов.
1👍63🔥38❤11🗿2
OpenAI обновили GPT-4o: теперь модель пишет более живые, интересные и читабельные тексты, а также лучше работает с файлами.
Бенчмарков нет, только анонс. Кроме того, разработчики добавили несколько апдейтов в API и песочницу. Видимо что-то назревает и компания готовится к релизу🥳
Напоминаем, что DevDay OpenAI состоится уже сегодня. Ждем, по меньшей мере, полную версию o1 (должен же Альтман как-то ответить DeepSeek)
Бенчмарков нет, только анонс. Кроме того, разработчики добавили несколько апдейтов в API и песочницу. Видимо что-то назревает и компания готовится к релизу
Напоминаем, что DevDay OpenAI состоится уже сегодня. Ждем, по меньшей мере, полную версию o1 (должен же Альтман как-то ответить DeepSeek)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤52👍17🔥16
Data Secrets
DeepSeek релизнули модель, которая конкурирует с o1 Модель уже доступна и в фунционале чата выглядит как переключатель в режим "Deep Think". Под капотом у переключателя лежит модель DeepSeek-R1-Lite-Preview, которая достигает уровня o1-preview на Codeforces…
Тем временем модели от DeepSeek задали главный вопрос и она… искренне удивилась наличию третьей r, но ответила правильно
😁181👍17🔥15😍7🏆2
Конференция AI Journey 2024 определит фокус развития сферы искусственного интеллекта на годы вперед. Анонс предстоящих выступлений сделал первый зампред правления ПАО «Сбербанк» Александр Ведяхин.
В частности, на площадке выступит основатель Tech Whisperer Limited Джасприт Биндра из Индии, который расскажет о следующем этапе эволюции искусственного интеллекта после ChatGPT и о том, как это повлияет на наше будущее.
Конкретные примеры применения искусственного интеллекта в нефтяной и газовой промышленности на Ближнем Востоке расскажет президент AI Society Хассим Хаджи из Бахрейна.
Среди экспертов российского Al-сообщества выступят разработчики из «Сбера», «Яндекса», Института AIRI, «Сколтеха», «Иннополиса» и поделятся своими разработками и исследованиями в области робототехники, создания больших языковых моделей и построения мультиагентных систем.
В прошлом году конференцию посмотрело более 150 млн человек. С учетом текущих трендов и происходящих событий в мире число заинтересованных явно кратно возрастет.
В частности, на площадке выступит основатель Tech Whisperer Limited Джасприт Биндра из Индии, который расскажет о следующем этапе эволюции искусственного интеллекта после ChatGPT и о том, как это повлияет на наше будущее.
Конкретные примеры применения искусственного интеллекта в нефтяной и газовой промышленности на Ближнем Востоке расскажет президент AI Society Хассим Хаджи из Бахрейна.
Среди экспертов российского Al-сообщества выступят разработчики из «Сбера», «Яндекса», Института AIRI, «Сколтеха», «Иннополиса» и поделятся своими разработками и исследованиями в области робототехники, создания больших языковых моделей и построения мультиагентных систем.
В прошлом году конференцию посмотрело более 150 млн человек. С учетом текущих трендов и происходящих событий в мире число заинтересованных явно кратно возрастет.
❤17👍8🔥5😁1🤯1🌚1🤪1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Лондоне на выходных прошел хакатон от Meta AI
Слоган соревнования отражает его суть: «fine-tuning vibes». Компания разыгрывала 50 тысяч долларов за яркий кейс разработки с применением Llama.
Первое место заняла команда, которая сделала руку робота, управляемую только силой мысли. Робот был построен по инструкции от HuggingFace, а в качестве подкапотной LLM используется, конечно, Llama 3.2, докрученная обучением политик.
За движения робота отвечают эмоции: например, девушка представляла что-то, что заставляет ее умиляться, и ее эмоции диктовали руке двигаться вверх.
Слоган соревнования отражает его суть: «fine-tuning vibes». Компания разыгрывала 50 тысяч долларов за яркий кейс разработки с применением Llama.
Первое место заняла команда, которая сделала руку робота, управляемую только силой мысли. Робот был построен по инструкции от HuggingFace, а в качестве подкапотной LLM используется, конечно, Llama 3.2, докрученная обучением политик.
За движения робота отвечают эмоции: например, девушка представляла что-то, что заставляет ее умиляться, и ее эмоции диктовали руке двигаться вверх.
❤52🔥20👍12🤪5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На легендарном YouTube канале 3blue1brown вышло новое видео про механизм внимания и трансформеры
Видео ориентировано на начинающих, но даже продвинутому зрителю послушать и просто полюбоваться графикой – одно удовольствие (наверху – небольшой отрывок). Пожалуй, это самое красивое объяснение LLM из всех
Смотреть
Видео ориентировано на начинающих, но даже продвинутому зрителю послушать и просто полюбоваться графикой – одно удовольствие (наверху – небольшой отрывок). Пожалуй, это самое красивое объяснение LLM из всех
Смотреть
❤152👍31🔥19
А грани все продолжают стираться: эксперименты показали, что люди не только не различают искусство, созданное ИИ и человеком, но и больше предпочитают творения моделек
Недавно по интернету пробежала новость об исследовании, которое показало, что люди способны отличать ИИ-поэзию от человеческой с результатами ниже случайных (46.6% accuracy). При этом ИИ-стихи люди оценивали как более ритмичные и красивые, но только если им не говорили заранее, что это творения нейросети: в ином случае реакции была в основном негативная (предвзятость? нет, не слышали).
А сегодня на своем сайте известный психиатр Скотт Александер выложил результаты эксперимента, в котором он предлагал людям отличать сгенерированные картины от творений реальных художников. И... снова результаты оказались неутешительные. Средняя точность оказалась на уровне 60%, то есть снова лишь немного выше случайного выбора.
Если хотите проверить себя, тест можно пройти здесь. Ответы – тут. Делитесь в комментариях, сколько набрали
Недавно по интернету пробежала новость об исследовании, которое показало, что люди способны отличать ИИ-поэзию от человеческой с результатами ниже случайных (46.6% accuracy). При этом ИИ-стихи люди оценивали как более ритмичные и красивые, но только если им не говорили заранее, что это творения нейросети: в ином случае реакции была в основном негативная (предвзятость? нет, не слышали).
А сегодня на своем сайте известный психиатр Скотт Александер выложил результаты эксперимента, в котором он предлагал людям отличать сгенерированные картины от творений реальных художников. И... снова результаты оказались неутешительные. Средняя точность оказалась на уровне 60%, то есть снова лишь немного выше случайного выбора.
Если хотите проверить себя, тест можно пройти здесь. Ответы – тут. Делитесь в комментариях, сколько набрали
🤯40😁16🗿7👍5❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Итоги DevDay от OpenAI: показали новые демо SORA. Расходимся ☹️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🫡62😁18🌚8👍4🤯2
К слову, сегодня, прямо после DevDay, OpenAI совместно с GovTech Singapore запускает в Сингапуре хакатон
Соревнование посвящено теме «Искусственный интеллект на благо общества, Сингапура и мира». Оно уже началось, и прямо сейчас команды создают проекты с использованием GPT-4o Realtime и o1. Разработчики, которые займут первое/второе/третье места, получат кредиты API OpenAI на сумму 25 тыс./15 тыс./10 тыс. долларов.
Соревнование посвящено теме «Искусственный интеллект на благо общества, Сингапура и мира». Оно уже началось, и прямо сейчас команды создают проекты с использованием GPT-4o Realtime и o1. Разработчики, которые займут первое/второе/третье места, получат кредиты API OpenAI на сумму 25 тыс./15 тыс./10 тыс. долларов.
❤23😁10🔥9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁164😎18👍11😐6🤪3🍌2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Повеяло ветерком из прошлого: нашли архивную запись лекции 2018 года, на которой Илья Суцкевер поясняет за мультиагентный подход, AGI и обучение посредством селф-ризонинга
И это всего через год после изобретения трансформеров как таковых
И это всего через год после изобретения трансформеров как таковых
🔥78👍22❤8
Обложка нового выпуска журнала Science с изображением модели для генерации ДНК
Обложку посвятили исследованию Стэнфордских ученых о моделировании биомолекул (pdf оставим в комментариях). В привычных нам LLM мы пытаемся воссоздать процесс человеческого мышления на основе нейронов. Но достаточно ли этого? Основная «жизненная» информация заложена в нас на уровне трех основных компонентов: ДНК, РНК и белков. Если бы мы умели их моделировать, то это был бы огромный шаг по направлению к созданию не просто искусственного интеллекта, но и искусственной жизни.
Но это очень сложно. Белки мы кое-как научились моделировать только недавно (вспоминаем AlphaFold 2 и 3). А ДНК и РНК – это не просто молекулы, а целые геномы, настолько большие, что даже трансформеры не способны работать с такими огромными последовательностями.
В своей архитектуре исследователи взяли за основу SSM модели, а именно Hyena (о том, как работают SSM модели, читайте в этой нашей статье). Ее обучили на 2.7 миллионах геномов. В итоге Evo – так называется модель – способна моделировать последовательности ДНК длиной в 1 миллион азотистых оснований и анализировать их: например, делать выводы о том, как небольшие изменения в нуклеиновой цепи повлияют на организм.
В исследовании ученые говорят, что с помощью такого подхода можно в теории не только «воссоздать» жизнь, но и смоделировать эволюцию, то есть предсказать структуру ДНК, которая будет нести в себе следующую ступень развития человека.
Ну как, уже похоже на антиутопию?
Обложку посвятили исследованию Стэнфордских ученых о моделировании биомолекул (pdf оставим в комментариях). В привычных нам LLM мы пытаемся воссоздать процесс человеческого мышления на основе нейронов. Но достаточно ли этого? Основная «жизненная» информация заложена в нас на уровне трех основных компонентов: ДНК, РНК и белков. Если бы мы умели их моделировать, то это был бы огромный шаг по направлению к созданию не просто искусственного интеллекта, но и искусственной жизни.
Но это очень сложно. Белки мы кое-как научились моделировать только недавно (вспоминаем AlphaFold 2 и 3). А ДНК и РНК – это не просто молекулы, а целые геномы, настолько большие, что даже трансформеры не способны работать с такими огромными последовательностями.
В своей архитектуре исследователи взяли за основу SSM модели, а именно Hyena (о том, как работают SSM модели, читайте в этой нашей статье). Ее обучили на 2.7 миллионах геномов. В итоге Evo – так называется модель – способна моделировать последовательности ДНК длиной в 1 миллион азотистых оснований и анализировать их: например, делать выводы о том, как небольшие изменения в нуклеиновой цепи повлияют на организм.
В исследовании ученые говорят, что с помощью такого подхода можно в теории не только «воссоздать» жизнь, но и смоделировать эволюцию, то есть предсказать структуру ДНК, которая будет нести в себе следующую ступень развития человека.
Ну как, уже похоже на антиутопию?
👍68❤31🔥13🤔9👀4😁1