Закреплено
Искусственный интеллект
5 063 поста
•
11 479 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
Вот это - настоящий искусственный интеллект который реально помогает людям !1
Робот учит водятла. Пока вежливо. Следующая версия будет оборудована электрошокером и циркуляркой .
Генерация видео с Лорой на Hunyuan Video
Для тех кому интересно, как генерировать видео с помощью модели Hunyuan Video в Comfyui с Lora, написал небольшую статью:
Если кто-то знает хороший и удобный сервис для того, чтобы на нем можно было оставлять статьи, с возможностью их дальнейшего редактирования, поделитесь. Вконтакт не очень удобный, на мой взгляд.
Показать полностью
Как ИИ меняет военные конфликты
Как известно, война никогда не меняется. Но также известно, что война – двигатель прогресса. Поле боя всегда становилось ареной противоборства не только людей, но и технологий. Железо против бронзы, аркебузы против рыцарской конницы, и так далее, и тому подобное – примеров можно подобрать множество. В современном мире информационные технологии становятся ключевым фактором, определяющим исход военных конфликтов. Искусственный интеллект (ИИ) со временем кардинально и неизбежно изменит характер войн и военных операций, найдя применение во всех аспектах боевых действий.
Информационная война: с помощью дипфейков и бот-ферм распространяются фейковые новости и пропаганда. Кибератаки на инфраструктуру противника становятся более эффективными благодаря интеллектуальному анализу данных.
Стратегическое и тактическое планирование: на уровне театра военных действий ИИ, обученный на алгоритмах теории игр, может на данных мониторинга спутниковых снимков (см. британский проект Spotter) анализировать военную активность, симулировать различные сценарии и давать рекомендации военному руководству, повышая скорость и качество управления войсками. Аналогичный проект StormCloud, тоже родом из Британии, созданный Королевским флотом совместно c Microsoft и AWS, действует на тактическом уровне и анализирует данные с дронов, спутников и наземных сенсоров.
Применение в войсках: еще в 2021 году турецкий дрон Kargu-2 впервые в истории совершил автономную атаку. Дроны Bayraktar TB2 способны выполнять боевые задачи даже при нарушении связи с оператором. Различные наземные роботы используются для разведки, разминирования, эвакуации раненых. Отдельная история – роевые технологии, когда ПВО противника перегружается множеством дронов, управляемых единой интеллектуальной системой. В этой области мы узнаем что-то новое чуть ли не ежедневно.
На видео показано, как передовые автономные дроны с ИИ способны эффективно перемещаться в сложных средах и формировать рой. Роевые системы обеспечивают координацию и избегание препятствий в реальном времени, что повышает точность и скорость военных операций.
Вытесняя людей из войн, ИИ меняет саму их природу. В будущем автономные роботы и дроны будут в основном сражаться между собой, а людям останется роль операторов, как в видеоигре – причем даже не в шутере, а в стратегии реального времени, условной Starcraft. Это снизит потери, увеличит скорость и точность операций, но повысит риски неконтролируемой эскалации и ошибок ИИ.
Внедрение ИИ в военное дело поднимает серьезные этические вопросы: можно ли доверять машинам принимать решения о жизни и смерти? Кто несет ответственность за ошибки ИИ? Не может ли развитие военных технологий и стремление к технологическому превосходству привести к новым конфликтам само по себе?
Мы не можем остановить развитие технологий, но можем договариваться о том, как их использовать. Военные применения ИИ – тот самый случай, когда очень важно выработать единые гуманные стандарты поведения устройств на базе искусственного интеллекта, прежде всего для того, чтобы сберечь жизни мирных жителей. Иначе вполне возможно, что в войнах будущего, когда роботы окончательно отстранят людей от участия в боевых действиях, гибнуть будут только гражданские. Уверен, не о таком будущем мы все мечтаем.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Показать полностью
1
Опубликованы подробные тесты Grok 3
Полный блогпост — тык.
Результаты достойные. Стоит брать во внимание и то, что тренировка Grok 3 Think ещё не завершена и модель станет ещё лучше. По этой же причине Grok 3 Think в некоторых бенчах отстаёт от своего младшего брата — Mini банально дольше тренировали.
Ещё из блога стало известно, что у Grok 3 длина контекста 1 млн. токенов, но пока доступно только 128к.
Уже занимаемся добавлением Grok 3 в нашего бота.
Показать полностью
5
Grok 3
Нейронка от Маска теперь бесплатная: теперь каждый может использовать Grok 3 без ограничений.
Немного о самом ИИ:
— Grok 3 оказался в разы лучше конкурентов в математике, кодинге и научной работе;
— Интеллект на 200 тыс. чипах Nvidia H100;
— Встроенный DeepSearch выдаст логичное предположение, если вы не смогли что-то найти в Google.
Бесплатно
Показать полностью
Девушки "глазами" генеративного ИИ
Экспериментально решил посмотреть, как девушек разных культур будут видеть сервисные генеративные решения и популярные портативные. Сделал для вас результаты в карточках.
Славянская девушка по версии Midjouney, Ideogram, Grok, SD XL, FLUX
Специально разделил "Славянскую" и "Русскую" внешность в запросах, чтобы проверить будет ли очевидная разница.
Русская девушка по версии Midjouney, Ideogram, Grok, SD XL, FLUX
Конечно на 1 примере сложно простроить представление, но старался делать несколько генераций и выбирать такую, где будут регулярные паттерны.
Китайская девушка по версии Midjouney, Ideogram, Grok, SD XL, FLUX
Бразильская девушка по версии Midjouney, Ideogram, Grok, SD XL, FLUX
Американская девушка по версии Midjouney, Ideogram, Grok, SD XL, FLUX
Отдельно добавил запрос "Красивая девушка", чтобы понять куда "культурно" этот запрос склоняется.
Красивая девушка по версии Midjouney, Ideogram, Grok, SD XL, FLUX
Вообще эксперимент еще раз подтвердил, что есть определенный кризис датасетов. Генеративным моделям нужно больше не только данных, но и возможно улучшенная фильтрация внутри обучения, потому, что Midjourney конечно делает довольно одинаковый глянец, который трудновато иногда довести до естественности.
Второй момент который меня волнует, что в принципе стандарты красоты задавались ранее в том числе рекламой, билбордами, журналами и прочим. Отсюда интерес, будет ли генеративный процесс влиять на эти моменты?
Ну и третий момент, хотелось проверить насколько тут есть соответствие трендам красоты. Пока по общему впечатлению, оно конечно есть, но где-то получились результаты интересные. В общем оценивайте сами.
Отдельное спасибо автору канала "дAI потестить! "за помощь с генерациями на портативных моделях :)
Взято с моего канала "Верю только Трендам".
В комментариях с удовольствием послушаю мнение в целом по теме генеративных людей и касательно того, что получилось в результате моих тестов. Если честно смотрю и пытаюсь понять, насколько картина бьется с реальностью, и для меня лично пока Ideogram показал довольно неплохие результаты по "реалистичности" картинки :)
Показать полностью
5
ИИ для гуманоидных роботов: от механики к разуму
Все мы видели красивые видеоролики, на которых более или менее человекоподобные роботы выполняют сложные задачи: от точных движений руки до самостоятельного передвижения по комнате и даже сальто.
На первый взгляд, кажется, что это достижение чисто механической инженерии и сравнительно несложного программирования: есть карта помещения, есть датчики для определения своего положения в пространстве, есть сведения об устройстве и возможностях своих подвижных частей и уравнения, описывающие физические взаимодействия.
Казалось бы, совместить все это — дело техники. Однако такой механистический подход может работать только в полностью заданной среде либо при наличии внешнего управления (почитайте, как такую задачу «решили» в 18-м веке), а роботу предстоит действовать самостоятельно и в средах с динамическим окружением.
Figure создает гуманоидных роботов с ИИ, которые анализируют объекты с помощью визуально-языковых моделей (VLM). На видео робот определяет съедобные предметы и передает человеку яблоко, демонстрируя способность к пониманию.
Конечно, у робота есть сенсоры и камеры, он получает информацию об окружающем мире, но эту информацию нужно обработать, проанализировать и принять адекватные решения. И тут без ИИ не обойтись.
Семантические сети, онтологии и языковые модели помогают роботу «понимать» контекст и связывать разрозненные данные из окружающего мира. Современные когнитивные архитектуры представлены в виде цепочек и графов мыслей, а также других форм рассуждений. Несмотря на то, что уже сейчас можно имитировать базовые формы человеческих рассуждений, до полноценного «понимания» еще далеко. Тем не менее, эти технологии позволяют роботам эффективно анализировать информацию и адаптироваться к новым ситуациям.
Чтобы просто пройти через комнату, не натыкаясь на препятствия, робот использует алгоритмы планирования и навигации. Технологии вроде SLAM (Одновременная локализация и построение карты) и алгоритмы поиска кратчайших путей (например, A* или алгоритм Дейкстры) помогают ему прокладывать маршрут и адаптироваться к изменяющейся среде. Без этих методов робот не смог бы эффективно перемещаться в неизвестных условиях.
Благодаря ИИ роботу может учиться на собственных ошибках, используя обучение с подкреплением. Когда робот сталкивается с трудностями, он анализирует свои действия, получает обратную связь и улучшает свои стратегии. Это особенно важно для задач, требующих адаптации, таких как ходьба по неровной поверхности или манипуляция объектами.
Не менее важны и симуляции. Перед тем как выйти в реальный мир, робот проходит обучение в виртуальных средах, таких как Carla или Gazebo. В этих симуляциях он может безопасно отрабатывать различные сценарии, что ускоряет процесс обучения и повышает надежность его действий.
Наконец, управление движениями требует точных алгоритмов стабилизации и координации. Такие методы, как PID-регулирование и адаптивные алгоритмы, обеспечивают плавное и безопасное движение робота, позволяя ему быстро реагировать на изменения и точно выполнять поставленные задачи.
В ближайшем будущем развитие робототехники будет сосредоточено на промышленных многофункциональных роботах для использования на безлюдных объектах и некоторых специализированных применений. Домашнее использование гуманоидных роботов пока остается в отдаленной перспективе: предстоит снизить стоимость, улучшить полезность, решить проблемы безопасности.
Вчера Figure представили Helix — универсальную модель Vision-Language-Action (VLA), которая объединяет восприятие, понимание языка и обучаемый контроль для преодоления множества давних проблем в робототехнике.
Cегодня ИИ превращает гуманоидных роботов в интеллектуальных и автономных помощников, способных выполнять сложные задачи и адаптироваться к новым условиям. Если эти машины могут видеть, рассуждать, планировать и учиться, то чем мы принципиально отличаемся от них, кроме того, что наше «железо» построено на органической элементной базе?
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.
Показать полностью
1
2
Открыли бесплатный доступ к Grok 3
Ух, "Пока серверы не расплавятся") Ну умеет дядя Илон в маркетинг, ничего не скажешь)