🤖 НейроСинтез: Погружаемся в мир ИИ!

🎯 Всё о нейросетях простыми словами
💡 Лайфхаки и секреты работы с искусственным интеллектом
🎨 Крутые фишки для творчества, бизнеса и повседневных задач
✨ Только полезные и понятные инструкции без сложных терминов

🔥 Разбираем популярные нейросети и новинки AI-мира
🎁 Делимся готовыми промтами и проверенными настройками
🚀 Показываем, как автоматизировать рутину с помощью ИИ
💪 Учимся использовать нейросети на максимум

👉 Подписывайся - будет интересно и полезно! ⚡️

https://www.tgoop.com/gptnovostii

🔎 Открой для себя мир промптов! 📚 Библиотека промптов для ChatGPT содержит сотни проверенных запросов для разных задач и профессий. 🚀

🌟 Что внутри?
🔹 Задания для домашнего обучения
🔹 Инструменты для маркетинга
🔹 Решения для разработки

⚡️ Библиотека постоянно обновляется, чтобы вы могли использовать самые свежие идеи и решения. Доступ ко всему этому богатству вы найдёте по ссылке - Нейрон.

💾 Сохраняйте и пользуйтесь на здоровье!

​​🎥 Исследуй мир видеогенерации с Mochi 1 от Genmo! 🚀 Это опенсорс-инструмент, который превращает ваши текстовые подсказки в видеоролики длительностью до 5 секунд с частотой 30 FPS и разрешением 480p. Фотореализм и чёткость движений делают каждый ролик настоящим произведением искусства. 📽

🌐 Как это работает?
🔹 Отличное понимание промптов
🔹 Высокая чёткость движений

🛠 На сайте можно зарегистрироваться и создавать до 2 видео в день. Не упустите шанс попробовать: Genmo.

🔗 Дополнительные ресурсы:
- GitHub: Исходный код
- Hugging Face: Модель

Погрузитесь в творчество и создайте уникальные видео вместе с Mochi 1! 🌟

​​🚀 Новинка от Stability: Stable Diffusion 3.5 Medium! 🤖

🤩 Основные преимущества:
1. Компактность: Модель такого же размера, как SDXL, и подходит для 10 ГБ VRAM, а с оптимизациями — даже для 8 ГБ! Ознакомьтесь с уже оптимизированной версией здесь: Hugging Face.
2. Скорость: В 3–4 раза быстрее, чем Stable Diffusion 3.5 Large, при этом качество остается на высоте.

🎨 Другие плюсы:
- Лицензия: Настоящее открытие!
- Разрешение: Поддержка до 2 мегапикселей (1440x1440).
- Гибкость в обучении: Проста в настройке и поддерживает предсказуемую тренировку. Надеемся на улучшенные файнтюны для еще лучшего понимания промптов благодаря enhanced MMDiT-X!

🔍 Читайте больше: Comfy

🎯 Где попробовать:
- Попробуйте сами тут: Hugging Face Space
- Ознакомьтесь с моделью подробно: Модель на Hugging Face
- Academic: Архив
- Исходный код: GitHub

🔥 Для всех, кто ищет мощные технологии без H100! 👀 💡 Время протестировать!

​​🔧 Prefect.io: Airflow, адаптированный для ML! 🤖
Мощный оркестратор, который сделает ваш MLOps проект ещё проще и эффективнее. 🚀 Prefect сочетает в себе все преимущества, такие как планирование на основе Cron и повторные попытки, но при этом предлагает безсерверную инфраструктуру и облачный UI интерфейс. ☁️

💡 Почему Prefect?
- Есть условно бесплатный тариф.
- Удобный облачный UI.
- Простой переход на ML оркестрацию.
Подробнее о сравнении с Airflow: Prefect vs. Airflow.

👨‍💻 Ресурсы:
- GitHub репозиторий с более чем 17K звёздами: GitHub
- Изучите применение на практике: Case Study

🎥 Быстрое введение: Узнайте, как превратить ваш Python скрипт в конвейер данных за 4 минуты. Подключение к Prefect Cloud, создание потоков, добавление задач и планирование: Введение в оркестрацию.

Начните прямо сейчас, зарегистрировав бесплатный аккаунт: Prefect Cloud.

Стимпанк-дирижабль и опасные викторианские девушки в короткометражном видео, созданном с помощью искусственного интеллекта - «Механические сумерки».
Стимпанк, который мы заслужили.
https://youtu.be/tqo0GBYHCVg?si=-wDF555eHC_hVpQf

🎤 Создай свою AI-певицу: музыка и клипы с нуля! 🎶

В этом видео вы узнаете, как создать уникальную AI-модель для вокала, написать музыку, анимировать рендеры и собрать всё это в стильный музыкальный клип. 🎬

🎛 Инструменты для творчества:
- 🔧 Генератор промптов: AI Photo Sales
- 🎨 Рендеринг: Rendernet
- 🔄 AI-музыка: Flux
- 🎵 Музыкальная платформа: Suno
- 🖌 Анимация и визуализация: Kling

🎥 Стоковые видео для ваших проектов:
1. 📹 UnlimVideos: AppSumo
2. 💻 Canva: Canva

Откройте для себя возможности AI в создании музыки и видеоконтента! 🌟

​​🚀 Современный алготрейдинг с ChatGPT: как искусственный интеллект меняет трейдинг 🤖📈

Погружаемся в глубины алготрейдинга, исследуя роль ChatGPT в данной сфере. Перед вами множество возможностей для оптимизации и улучшения инвестиционных стратегий с помощью AI. 📊

🔍 Ключевые темы обсуждения:
- Новые решения для всех: Современные подходы делают алготрейдинг доступным не только для профессионалов, но и для широкой аудитории.
- Проблемы существующих решений: Время, деньги, посредники и котировки — основные препятствия на пути к эффективной торговле.
- Преимущества новых технологий: Экономьте время и средства, получая более точные котировки и избавившись от лишних посредников.
- Роль ИИ в трейдинге: Узнайте, как искусственный интеллект помогает оптимизировать торговые стратегии и автоматизировать процессы.
- Практическое использование ChatGPT: Используйте AI для точных и целенаправленных действий в разработке стратегий.
- Создание эффективных стратегий: От идеи до реализации — как с использованием AI можно создать мощные торговые алгоритмы.
- Смещения вероятности: Ключ к успеху в алготрейдинге — понимание и использование различных видов маркеров для построения алгоритмов.
- Тестирование на TradingView: Эффективное использование платформы для максимизации результатов.
- Анализ и автоматизация: Внедрение ChatGPT для автоматизации анализа результатов тестирования.
- Интеграция рыночных фаз: Правильное внедрение фаз рынка в ваши стратегии может существенно повлиять на результаты.
- Основы портфельной торговли: Как строить и управлять эффективными портфелями для достижения финансовых целей.

🌟 Откройте для себя, как AI и технологии могут сделать ваш трейдинг более успешным и доступным!

🔍 Подходы к созданию промптов: от zero-shot до chain-of-thought 🤖✨

Изучаем различные стратегии для взаимодействия с нейросетями, чтобы добиться максимальной эффективности в генерации ответов! 📈

## Zero-shot подход ⚡
- Описание: Без примеров, полагаясь на обученные данные и навыки нейросети.
- Как это работает: Вы даёте straightforward запрос, и нейросеть отвечает, используя свои алгоритмы и контекст.
- Пример:
- Запрос: «Проведи анализ настроения текста: "Карбонара в этом ресторане была посредственной."»
- Ответ: «Настроение: негативное.».
- 📝 Упоминание: Популярные вступления, такие как «Фламинго — это…», помогут без уточнений.

## One-shot и few-shot подходы 🎯
- Описание: Использование одного или нескольких примеров для достижения сложных результатов.
- Когда полезно: Создание нового слова или работа в узкоспециализированной области.
- Пример:
- Определение: «Гакбакить» — прыгать от радости.
- Запрос: «Напиши свой пример с использованием этого слова.»
- Ответ: «Максим начал гакбакить по всей квартире от радости.»

## Chain-of-thought подход 🧠
- Описание: Подход, при котором нейросеть размышляет над заданием шаг за шагом.
- Как это работает: При помощи фразы «Давай подумаем над этим шаг за шагом» активируется цепочка мыслей.
- Применение: Полезно при решении сложных задач или сценариев.
- Пример задачи:
- Вопрос: «Сергей может ударить 25 раз за минуту. Бой длился 5 раундов по 3 минуты. Сколько ударов нанес Сергей?»
- Ответ: Пошаговая инструкция для вычислений.

Эти подходы помогают не только улучшить точность ответов, но и учат нейросеть мыслить последовательно и глубже анализировать запросы. Используйте их, чтобы раскрыть полный потенциал своих AI-проектов! 🌐💡

🔗 Основная статья здесь

🚀 Создание GPT на NumPy: от основ до генерации текста 🧠📊

Представьте, что вы можете создать собственную версию GPT всего в 60 строках кода с использованием NumPy. Погрузитесь в мир языковых моделей и узнайте, как именно работает GPT! 💻✨

🔗 Полезные статьи:
- Изучите оригинальное руководство: Jay K. Mody
- Интересные статьи на Хабре: Часть 1 и Часть 2

🔥 Основные этапы реализации:
1. Ввод:
- Токенизируйте строку, разделяя её на токены и сопоставляя токены с целочисленными значениями через словарь.
- Применяются методы вроде Byte-Pair Encoding для более сложной токенизации.

2. Вывод:
- Получайте вероятности следующего токена для предсказания.
- Используйте автоагрессию для генерации текста, добавляя токены обратно во ввод.

3. Сэмплирование:
- Внесите элемент случайности в генерацию через методы top-k, top-p и температурное регулирование.
- Эти методы позволят вам экспериментировать с творческими аспектами модели.

4. Обучение:
- Используйте градиентный спуск и перекрёстную энтропию для обучения модели в задачах языкового моделирования.

5. Промптинг и in-context learning:
- Модель GPT обучена выполнять задачи с использованием только контекста промпта, без дополнительных настроек.

OpenAI вновь на гребне волны с анонсом своих последних разработок — O3 и O3-mini!
Ждём открытой версии в конце января 2025 года и полной версии O3 в феврале 2025 года.

👥 Ведущие эксперты Sam Altman, Mark Chen, Hongyu Ren и специальный гость Greg Kamradt, президент фонда ARC Prize, представляют это революционное достижение в искусственном интеллекте. O3 может стать настоящим искусственным общим интеллектом (AGI).

🔍 Что нового в O3?

- Превосходит ожидания: O3 не только улучшает задачи, ранее недосягаемые для ИИ, но и может превосходить экспертов в таких областях, как программирование и наука.
- Компактность с мощью: O3-mini сочетает в себе преимущества mini-размера без ущерба в мощности и производительности.

🔐 Безопасность и тестирование: важный шаг на пути к безопасному будущему ИИ. OpenAI призывает всех к участию в тестировании безопасности новых моделей, чтобы гарантировать их надежность и безопасность использования.

📌 Полезные ссылки:
- Официальный сайт OpenAI: openai.com
- Заполните заявку на тестирование: https://openai.com/index/early-access-for-safety-testing/#how-to-apply

🎥 https://www.youtube.com/live/SKBG1sqdyIU?si=niXvy9f4b-r9dTUJ
🎥 https://youtu.be/MggbzUxFVVI?si=5_Y-K-3BTUHySUqN

🎬 Новая эра выразительных портретов с EMO! 🎭

Представляем вам EMO: Emote Portrait Alive — инновационную технологию для создания выразительных портретных видео с использованием аудиовизуальной диффузии. 🎥✨

🔗 Узнать больше:
- Проект EMO
- Подробности в статье

🔍 Почему EMO так важен?
Традиционные методы создания видео часто не улавливают тонкости человеческих эмоций и уникальные черты лиц. EMO решает эту проблему с помощью прямого преобразования аудио в видео, что исключает необходимость в 3D моделях и маркерах. Это позволяет добиваться невероятно реалистичных и выразительных анимаций, обеспечивая сохранение идентичности персонажа и плавность переходов.

🛠️ Как это работает?
1. Кодирование кадров: ReferenceNet извлекает ключевые особенности из изображения и кадров движения.
2. Диффузионный процесс: Аудиоэнкодер обрабатывает аудиоданные, слияя их с многофреймовым шумом для генерации изображения лица.
3. Денойзинг с вниманием: Backbone сеть использует внимание к референции и аудио для сохранения идентичности и управления движением.
4. Модуль времени: Регулирует временные аспекты и скорость движения, чтобы добиться естественного эффекта.

EMO позволяет создавать не только говорящие, но и поющие видео в различных стилях, задавая новые стандарты реализма и выразительности. Попробуйте и вы погрузиться в этот удивительный мир аудиовизуального искусства с EMO! 🎶😍

🎯 Рекомендательные системы от Сбера: RePlay - ваш инновационный проводник в мире рекомендаций! 📈

RePlay — это мощный фреймворк, разработанный специально для создания и оценки рекомендательных систем. Он предоставляет полный набор инструментов для каждого этапа разработки рекоммендационной системы:

🚀 Ключевые возможности:
- Предобработка и разделение данных: обеспечивает оптимальную структуру и формат данных для эффективной обработки.
- Широкий выбор моделей: поддержка как современных, так и стандартных моделей для построения и оценки рекомендаций.
- Оптимизация гиперпараметров: упрощает процесс настройки параметров модели для достижения наилучшей производительности.
- Метрики оценки: включает разнообразные метрики для оценки точности и эффективности рекомендаций.
- Ансамблирование и гибридизация: поддержка объединения прогнозов от различных моделей для улучшения качества рекомендаций.
- Переход от оффлайн к онлайн: легкое переключение между экспериментами и производственными средами, обеспечивая масштабируемость.

💻 Совместимость:
- Поддержка аппаратного обеспечения: совместим с CPU, GPU и Multi-GPU конфигурациями.
- Интеграция с кластерными вычислениями: поддержка PySpark для масштабирования и обработки больших объёмов данных.

✨ Примеры использования:
- Получите базовые знания с 01_replay_basics.ipynb.
- Сравните модели на датасете MovieLens-1M с 02_models_comparison.ipynb.
- Узнайте про предобработку и использование LightFM с 03_features_preprocessing_and_lightFM.ipynb.
- Примените сплиттеры данных с 04_splitters.ipynb.
- Создайте рекомендации для продуктовых категорий с 08_recommending_for_categories.ipynb.

Видео и статьи также помогут углубить ваше понимание возможностей RePlay!

🌟 Заинтересованы в создании своей рекомендательной системы? Пробуйте с RePlay на GitHub и отметьте проект звёздочкой.💚