
Искусственный интеллект
4 нейросети для генерации названия канала (группы)
Решил тут протестировать несколько нейросетей на предмет того, как они справятся с творческой задачей по придумыванию названия для ТГ-канала или паблика.
Задача: Придумай 10 необычных названий для Телеграм-канала про футбол из трёх слов, но не используй слово футбол.
YandexGPT:
Выглядит очень плохо, так как нейросеть Яндекса совсем не учла, что слово футбол нельзя использовать в названии.
GigaChat:
Выглядит лучше и первые варианты вполне можно рассмотреть и докрутить. В остальном также скатывание на слово футбол.
Bing Copilot:
Вот тут намного лучше. Название "Забей и забудь" звучит крайне интересно, хоть и требует доработки.
ChatGPT:
Тут на мой взгляд попёр излишний креатив, но зато очень строго учтены условия задачи - три слова и не использоваться слово футбол.
Интересный получился эксперимент. Получается российские нейросети пока недотягивают до западных прототипов и сложную постановку задачи не учитывают. При этом, ChatGPT наоборот понимает задачу слишком буквально. Наверное выделяется Bing Copilot, которые демонстрирует сбалансированный подход, хотя он вроде работает на базе всё того же ChatGPT.
Больше тестов по генерации названий нейросетями собрал в статье.
Улучшение снимков
С помощью современных нейронных сетей можно достичь идеального качества фотографий, удаляя такие недостатки, как туман, зернистость, темноту, размытость, капли дождя и другие дефекты. Для этого существует инструмент InstructIR, который упрощает процесс улучшения фотографий.
Процесс работы с InstructIR очень прост: загружаем фотографию и указываем, какие дефекты нужно убрать. Фотография, даже если она сделана в плохом разрешении
Источник - @AGE_OF_IT
Нет, это не реальный человек, это работа нейронки
Это не реальное видео, а фотореалистичный 3D-аватар. Морщины, зрачки и прочие мелкие детали были скопированы с настоящего человека.
Ух, какая графика будет в новых играх!
- - -
NeuroTrends 👇:
https://t.me/neuro_trends8/6038
Первые нейросети, MADALINE 1950 -1960
MADALINE одна из первых нейросетей разработанная Бернардом Уидроу и Марсианом Хоффом в конце 1950-х - начале 1960-х годов, когда компьютерная технология только начинала свое развитие.
Нейросеть MADALINE (Multiple ADAptive LInear NEuron) стала первой моделью, успешно примененной к решению реальной проблемы - устранению эха в телефонных линиях.
Суть MADALINE заключается в использовании адаптивного фильтра, способного обнаруживать и устранять эхо в потоке звука.
В процессе разговора возникало эхо, которое сопровождалось фоновыми звуками отраженные от стен. Это все приводило к неприятным эффектам, таким как искажение и шумы во время разговора, что существенно снижает качество связи.
MADALINE использует несколько адаптивных линейных элементов (ADAptive LInear NEurons), каждый из которых обучается распознавать определенные характеристики эха и устранять их. Это достигается путем корректировки весовых коэффициентов входных сигналов на основе обратной связи от выходного сигнала. Таким образом, MADALINE может адаптироваться к различным условиям и эффективно устранять эхо в реальном времени.
С течением времени и развитием технологий машинного обучения MADALINE стала отправной точкой для более сложных и эффективных алгоритмов обработки сигналов, используемых в современных системах связи. Ее вклад в область нейронных сетей подчеркивает значимость исследований, направленных на разработку инновационных методов анализа данных и улучшения качества жизни людей.
Конвертация нецензурной лексикой в уважительный стиль
Angry Email Translator - это интеллектуальный сервис, способный превратить ваши яростные сообщения с угрозами и нецензурной лексикой в деловой и уважительный стиль, сохраняя при этом смысловую нагрузку.
Этот инструмент может помочь вам избежать нежелательных конфликтов и сохранить профессиональный тон в вашем корреспонденции. 😇
Источник - @AGE_OF_IT
ИИ отбирает работу! Кто первый останется без работы?1
Это рейтинг профессий, которые заменит ИИ. Внимательно изучаем, ведь это не очередная пугалка, а топ от авторитетного журнала Job Impact Index.
Прямо сейчас от нейронок больше всего зависят комьюнити-менеджеры, терапевты и клерки — они первые на выход. Певцы, медсёстры, и пожарные — в самом низу и могут выдохнуть.
Оценить степень риска для себя можно тут-https://theresanaiforthat.com/job-impact-index/
А чтобы всегда оставаться в курсе событий в мире ИИ подписывайтесь на наш тг канал- https://t.me/NeuroNet_neuroseti (там ещё много интересных фактов о нейросетях и их работе)
Мощная обнова модели Niji
Мощная обнова модели Niji — новая шестая версия генерит пикчи, которые не отличить от настоящих кадров из аниме. Нейронка лежит внутри Midjourney и работает с разными стилями и рисовками. Только взгляните на этого Тоторо — да, генерации стали настолько фотореалистичными!
Чтобы активировать модель, достаточно добавить в конец промпта параметр --niji 6. Например, вот так: Totoro guiding through an ancient Japanese temple garden --ar 16:9 --niji 6
Превращаемся в Хаяо Миядзаки здесь- https://discord.com/invite/midjourney
А чтобы всегда оставаться в курсе событий в мире ИИ подписывайтесь на наш тг канал- https://t.me/NeuroNet_neuroseti (там ещё много интересных фактов о нейросетях и их работе)
Chat gpt найдёт тебе жену!
Чел женился на девушке по совету ChatGPT, но сначала нейронка отсеяла 5239 (!) претенденток. Нейросеть сделала за парня всё: скопировала его вкус во внешности, вела беседы, приглашала на свидания и даже обещала подарки! Чел настолько прокачал нейронку, что в какой-то момент выбивал по 5 тысяч мэтчей в месяц.
Если вы всё никак не найдёте пару — посмотрите на ситуацию трезво. Даже ChatGPT из 278 мэтчей в Тиндере смог дойти до свидания только с 12.
А чтобы всегда оставаться в курсе событий в мире ИИ подписывайтесь на наш тг канал- https://t.me/NeuroNet_neuroseti (там ещё много интересных фактов о нейросетях и их работе)














