Baki

В этом руководстве мы рассмотрим, как обучить ChatGPT на своих данных: собственных текстах, статьях и контенте сайта с помощью gLoRA. Это позволит вам преодолеть ограничения стандартной базы знаний, поскольку обычный ChatGPT отвечает только на запросы в рамках заранее обученной модели. Обучая ИИ своими материалами, вы сможете создать собственную базу знаний и настроить его так, чтобы он отвечал на более широкий круг вопросов по вашим темам и продуктам. Алгоритм gLoRA (GPT Low Rank Adaptation) — это способ дообучения и адаптации нейронной сети ChatGPT под свои данные, который можно применять для различных задач. Он может учиться на статьях давать ответы на вопросы, тренироваться генерировать подсказки для нейросетей, которые создают изображения из текстовых описаний, а также использовать тексты из переписки техподдержки компании для генерации ответов клиентам. Алгоритм имеет широкий спектр потенциальных применений, а его практическое применение может определить пользователь. Как работает gLoRA: обучение ChatGPT на своих данных и ссылках с сайта Алгоритм gLoRA позволяет обучать модель ChatGPT, предоставляя интернет‑ссылки в качестве учебных материалов. Фактически вы обучаете ChatGPT на контенте сайта, статьях и других текстах, и после этого модель отвечает на запросы на основе этой информации. Когда вы отправляете запрос @yes_ai_bot вместе с уникальным номером вашей модели gLoRA, система проводит тщательный поиск и анализ, чтобы предоставить точный ответ через нейронную сеть ChatGPT. Если у модели нет ответа, бот сообщит вам об этом, и у вас будет возможность продолжить обучение модели, предоставив больше материалов, что сделает ее полезной для создания базы знаний по конкретным темам или компаниям. Еще один способ обучения ChatGPT с помощью gLoRA Обучение модели на обширных документах и текстах с помощью Telegram‑бота @yes_ai_bot в мессенджере. Это позволяет вам создать локальную базу знаний на основе ваших документов, чтобы затем задавать вопросы ChatGPT и получать ответы из этой базы, преодолевая ограничение на отправку больших сообщений для оперативных ответов от нейронной сети ChatGPT. С помощью этого метода количество текстового материала, который вы можете использовать, практически безгранично. Чтобы обучить ChatGPT с помощью страниц сайта в Интернете, выполните следующие действия: Откройте мессенджер Telegram и найдите бота @yes_ai_bot В меню внизу нажмите на "нейросеть: [изменить]" и в новом сообщении выберите нейронную сеть «ChatGPT» Включите опцию «+WEB», чтобы предоставить ChatGPT доступ к Интернету Отправьте боту следующую команду: --glora-urls link1 link2 link3 (замените «link1 link2 link3» на фактические URL‑адреса страниц сайта, которые вы хотите использовать для обучения ChatGPT на контенте вашего сайта, разделив их пробелами) Подождите, пока бот подтвердит, что модель gLoRA прошла обучение по предоставленным ссылкам. Вы получите уникальный ключ в формате <glora:XXXX>, который вы сможете использовать в режиме «+WEB» для получения ответов, включающих информацию с обученных сайтов ПРИМЕЧАНИЕ. Для обучения модели gLoRA необходимо использовать действительные ссылки, ведущие на веб-страницу, отображающую текстовую информацию, содержащую минимум 60 слов полезного содержания. В настоящее время документы PDF, Google Таблицы и Документы не поддерживаются. Однако, наша система может обучать gLoRa с помощью видеороликов YouTube, просто укажите ссылку на нужное видео YouTube в качестве URL-адреса. ПРИМЕЧАНИЕ. Настоятельно рекомендуется как можно скорее сохранить полученные ключи gLoRA, поскольку попытка найти их в будущей переписке с ботом может оказаться трудоемкой и сложной задачей. Обучение gLoRA для одной ссылки стоит 1 🔅 монету в @yes_ai_bot. Если вы предоставите 35 ссылок, общая стоимость обучения составит 35 монет, при этом оплата потребуется только один раз. Мы не берем монеты за ссылки, которые невозможно открыть в процессе обучения. Чтобы генерировать ответы на запросы с использованием обученной модели gLoRA в ChatGPT, выполните следующие действия: Запустите бота @yes_ai_bot в Telegram В меню внизу нажмите на "нейросеть: [изменить]" в новом сообщении выберите нейросеть ChatGPT и включите режим «+WEB» Введите запрос и укажите ключ gLoRA в следующем формате: <glora:****>, где **** представляет собой уникальный идентификатор модели gLoRA, которую вы хотите использовать Например, чтобы спросить о создании промтов для аниме-картинок, вы должны отправить: <glora:1263> как написать качественную подсказку для аниме-картинок ПРИМЕЧАНИЕ. Разрешено включать до двух ключей <glora:****> в один запрос. Когда используются два ключа, нейронная сеть будет одновременно искать ответы в двух отдельных моделях gLoRA. ПРИМЕЧАНИЕ: стоимость запросов будет варьироваться в зависимости от объема предоставленного контекста и длины ответа от нейронной сети ChatGPT. Конкретную стоимость в токенах за использование нейросети ChatGPT можно узнать, отправив команду /prices на @yes_ai_bot. За использование gLoRA не взимается дополнительная плата; с вас будет взиматься плата только за токены, использованные для отправки и получения данных из нейронной сети ChatGPT. ПРИМЕЧАНИЕ: gLoRA доступен для использования с моделями ChatGPT 4 turbo и 3.5 turbo. Чтобы переключаться между ними, выберите опцию «GPT 4» в нижнем меню @yes_ai_bot. Имейте в виду, что хотя модель ChatGPT 4 может обеспечивать более точные ответы, она требует более высокой стоимости токенов. Чтобы обучить gLoRA с помощью поискового запроса, введите следующую команду: --glora-search [ваш поисковый запрос здесь] Замените [ваш поисковый запрос здесь] фактическим текстом, который вы хотите использовать для сбора данных из результатов поисковых систем. Например: --glora-search лучшие практики для SEO Это обучит нейронную сеть, используя контент с верхних страниц, которые появляются в результатах поисковых систем по запросу «лучшие практики для SEO». Чтобы определить, на чем была обучена конкретная модель gLoRA, вы можете использовать следующую команду: --glora-about [номер модели] Замените [номер модели] фактическим номером интересующей вас модели gLoRA. Например, если вы хотите узнать, чему была обучена модель gLoRA номер 1263, вы должны отправить команду: --glora-about 1263 Затем вы получите ответ с описанием данных обучения и назначения модели gLoRA номер 1263. Описание gLoRA 1263: Эта модель подчеркивает важность создания промтов для платформы Midjourney путем использования нейронных сетей и технологии ChatGPT. Он предлагает подробное руководство по формулированию промтов для нейронных сетей, повышению качества промтов, а также удобное для новичков руководство по созданию увлекательного контента в Midjourney. Что нужно сделать, чтобы обучить ChatGPT (модель gLoRA) по всем страницам вашего сайта Чтобы обучить модель gLoRA с использованием всех страниц определенного сайта, вы можете использовать наш специализированный алгоритм, который автоматически находит все страницы, перечисленные в карте сайта. Этот подход эффективен для сайтов, предоставляющих карту сайта. Чтобы инициировать процесс обучения gLoRA с помощью карты сайта, используйте следующую команду: --glora-sitemap URL Замените «URL» ссылкой на домашнюю страницу сайта, текстовые данные которого вы хотите использовать для обучения нейронной сети. ПРИМЕЧАНИЕ: По умолчанию наша система обрабатывает не более 300 уникальных ссылок из карты сайта. Однако вы можете настроить количество обрабатываемых URL-адресов, используя следующую команду: --glora-sitemap URL --maxlinks XX В этой команде замените «URL» ссылкой на карту сайта, которую вы хотите использовать для обучения gLoRA, и замените «XX» числом от 10 до 1000, чтобы установить максимальное количество страниц веб-сайта, которые будут использоваться для обучения модели gLoRA. Если вам требуется помощь в обучении модели gLoRA с картой сайта, содержащей более 1000 страниц, обратитесь в нашу службу технической поддержки через мессенджер Telegram @yes_ai_support, и мы предоставим персональную помощь. ПРИМЕЧАНИЕ: Обучение модели gLoRA займет больше времени, если необходимо проанализировать больше страниц. Например, анализ 100 страниц сайта займет около 10 минут. РЕКОМЕНДАЦИЯ: Чтобы обучить свою модель gLoRA с помощью текстовых документов, которых нет в Интернете, вы можете загрузить их на сайт, позволяющий создавать статьи, например teletype.in или telegra.ph. После загрузки всех ваших документов используйте команду: --glora-urls ссылка1 ссылка2 ссылка3 ...где "ссылка1 ссылка2 ссылка3" представляет собой URL-адреса загруженных вами текстовых документов. В список можно включить до 50 ссылок. Как дообучить существующую модель gLoRA (ChatGPT) с использованием большего количества данных Если у вас уже есть обученная под ваши данные модель gLoRA для ChatGPT, но вы считаете, что ей не хватает информации для более эффективной работы, вы можете улучшить ее, используя один из методов, упомянутых ранее в этой статье: с помощью поисковых запросов, карт сайта или указанных URL-адресов. Чтобы инициировать процесс переобучения, используйте следующий параметр: --enrich xxxx ...где xxxx представляет номер модели gLoRA, требующей до обучения. После завершения дополнительного обучения вашей обновленной модели gLoRA будет присвоен отдельный номер, который будет включать в себя как знания исходной модели, так и вновь полученные дополнительные данные. За новую информацию, полученную в ходе дополнительного обучения, с вас будет взиматься только 🔅 монеты, без каких-либо затрат за данные, уже присутствующие в исходной модели gLoRA. Запрос на дальнейшее обучение gLoRA на основе поискового запроса: --glora-search --enrich 1008* ...где 1008 представляет собой конкретную модель gLoRA, которую необходимо улучшить. * означает текст поискового запроса для сбора дополнительных данных для обучения. Запрос на дальнейшее обучение gLoRA по нескольким ссылкам URL: --glora-urls --enrich 1008 ссылка1 ссылка2 ссылка3 «ссылка1 ссылка2 ссылка3» — это источники дополнительного текста, используемого для обновления номера модели gLoRA 1008. Запрос на дальнейшее обучение gLoRA по карте сайта: --glora-sitemap --enrich 1008 URL ..где [URL] — это ссылка на карту сайта, которая будет использоваться для расширения возможностей модели gLoRA номер 1008. ПРИМЕЧАНИЕ. Чтобы запросить алгоритм gLoRA, сначала выберите нейронную сеть ChatGPT и активируйте режим «+WEB», который находится в нижнем меню бота @yes_ai_bot в мессенджере Telegram. ПРИМЕЧАНИЕ. Ответы на вопросы с использованием gLoRA будут предоставляться на том же языке, на котором был задан первоначальный вопрос. ПРИМЕЧАНИЕ. Предоставление подробного описания вашего вопроса с использованием gLoRA приведет к более точному ответу нейронной сети. ПРИМЕЧАНИЕ. Если вам требуется доступ к внешнему сайту или нескольким его страницам для единоразового запроса, алгоритм «+WEB» является подходящей альтернативой gLoRA. Этот алгоритм предоставляет нейронной сети ChatGPT временный доступ в Интернет. Для получения дополнительной информации об этом подходе рекомендуем ознакомится со статьей:

Илья Суцкевер, один из основателей и бывший главный научный советник OpenAI, объявил о создании нового ИИ-стартапа под названием Safe Superintelligence (SSI). Главной целью компании является разработка безопасного и мощного искусственного интеллекта. Суцкевер подчеркнул, что в SSI безопасность и возможности ИИ будут развиваться в тандеме, что позволит компании быстро продвигать свои разработки, уделяя особое внимание безопасности системы. В отличие от таких IT-гигантов как Google, Microsoft и OpenAI, SSI не будет подвержена коммерческому давлению и необходимости выпускать продукт за продуктом, что даст возможность сосредоточиться на поэтапном масштабировании технологий при сохранении высочайших стандартов безопасности. Сооснователями SSI стали Даниэль Гросс, бывший руководитель подразделения ИИ в Apple, и Даниэль Левай из технического штата OpenAI. В прошлом году Суцкевер активно выступал за увольнение гендиректора OpenAI Сэма Альтмана, а после своего ухода в мае намекал на запуск нового проекта. Вскоре за ним последовали и другие ведущие сотрудники OpenAI, ссылаясь на проблемы с приоритетностью вопросов этики и ответственности ИИ. SSI пока не планирует никаких партнёрских отношений. Суцкевер чётко обозначил, что единственным продуктом его компании станет безопасный суперинтеллект, и до его создания SSI не будет заниматься ничем другим. Эксперты отмечают, что успех этой инициативы может полностью изменить подходы к разработке ИИ в отрасли.

Компания Apple, стремясь повысить продажи компьютеров, готовится к полному обновлению всей линейки Mac с новой серией собственных процессоров, разработанных с акцентом на искусственный интеллект. Компания, выпустившая свои первые Mac с чипами M3 всего пять месяцев назад, уже близка к производству следующего поколения — процессора M4, по словам людей, знакомых с этим вопросом. Новый чип будет представлен как минимум в трех основных вариантах, и Apple планирует обновить каждую модель Mac с его помощью, сообщили источники, пожелавшие остаться анонимными, так как планы еще не были официально объявлены. Эти изменения направлены на улучшение возможностей искусственного интеллекта и улучшение памяти, что должно значительно повысить производительность и функциональность компьютеров Mac. Ожидается, что переход на новые процессоры будет быстрым, что позволит Apple быстрее внедрить новшества и укрепить свои позиции на рынке. Компания надеется, что обновление всей линейки Mac с новыми чипами M4 поможет привлечь больше покупателей и увеличить продажи, которые в последнее время были не такими высокими, как ожидалось. ИСТОЧНИК

SiiPet представила камеру с искусственным интеллектом, способную выявлять болезни у домашних животных. Передовое устройство для мониторинга домашних животных, которое предоставляет владельцам домашних животных непревзойденное понимание их благополучия. Камера оснащена 4K-трансляцией в реальном времени, 360-градусным автоматическим панорамированием, наклоном на 180 градусов и полноцветным ночным видением при низком освещении, что позволяет всесторонне наблюдать и анализировать поведение и здоровье домашних животных. Технология камеры поддерживает распознавание нескольких питомцев, обнаружение аномального поведения и создание ярких моментов и воспоминаний, способствуя более глубокому взаимодействию между питомцами и их владельцами. SiiPet AI Pet Camera была представлена на краудфандинговой платформе, где она значительно превысила свою цель по сбору средств, собрав 31 204 канадских доллара при начальной цели в 1 364 канадских доллара. Кампания на Indiegogo демонстрирует инновационные функции камеры и приглашает потенциальных клиентов внести свой вклад в ее развитие. На момент последнего обновления кампания собрала 2288% от своей цели в 1 000 долларов США, с 123 спонсорами, что свидетельствует о положительном восприятии рынка и ожидании выпуска продукта. А вы бы хотели приобрести такую чудо камеру для своих питомцев?)

Во вторник, 18 июня, Nvidia впервые в истории обошла Microsoft и Apple, став самой ценной компанией в мире. Ранее, в начале июня, производитель чипов уже обогнал Apple по рыночной капитализации. Накануне акции калифорнийской компании выросли на 3,9% до рекордного уровня более 136 долларов, что увеличило рыночную капитализацию до 3,34 триллиона долларов. С конца 2022 года стоимость акций Nvidia выросла более чем в девять раз. Microsoft, с рыночной капитализацией в 3,33 триллиона долларов, теперь занимает второе место среди публичных компаний США. Apple следует на третьем месте с капитализацией в 3,28 триллиона долларов. Рейтинг постоянно меняется: недавно Apple обогнала Microsoft, но теперь Microsoft снова стоит на 25 миллиардов больше, чем Apple. Последний рост акций Nvidia в основном обусловлен продолжающимся ажиотажем вокруг генеративного ИИ (GenAI) и объявлением о партнерстве с Hewlett Packard Enterprise (HPE). Вместе они предлагают услугу "AI Private Cloud" для крупных компаний, которые не хотят запускать свои ИИ-приложения на платформах Microsoft, Amazon Web Services или Google Cloud. Это партнерство позволяет Nvidia конкурировать с крупнейшими технологическими компаниями, которые до сих пор покупали у нее графические процессоры для искусственного интеллекта на миллиарды долларов. Microsoft и Apple уже давно работают над созданием собственных чипов для искусственного интеллекта, чтобы использовать их в своих дата-центрах, но Nvidia по-прежнему доминирует на рынке. Доля компании на рынке графических процессоров составляет 88%, и теперь она может полностью воспользоваться этим преимуществом. Недавно Nvidia представила свою собственную большую языковую модель (LLM) под названием 'Nemotron-4 340B', которая может генерировать синтетические данные для обучения других ИИ-моделей.

Часто новички в мире нейронных сетей Stable Diffusion и Midjourney сталкиваются с одной и той же проблемой — они не знают, как создать промт по картинке или фото с помощью нейросети. Это краткое руководство покажет, как получить промт из изображения (процесс img2txt) и использовать его для генерации новых картинок. Ключ к предлагаемому нами подходу — понять, как нейросеть воспринимает элементы изображения, а затем использовать этот же метод, чтобы автоматически получить промт по картинке. Мы разработали в Telegram‑боте @yes_ai_bot уникальную функцию, которая позволяет отправлять изображения в нейросеть для анализа. Нейросеть сама опишет содержимое картинки и вернёт вам готовый промт по изображению. Выполнив эти простые шаги, вы получите готовый промт (текстовое описание картинки), который потом можно использовать для создания собственных изображений в Stable Diffusion или Midjourney. Однако важно помнить, что распознавание контента нейросетью не всегда даёт описание, которое на 100% совпадает с исходным изображением. Нейросеть, которая описывает картинку (img2txt), может идентифицировать различные аспекты изображений, в том числе: Положение камеры относительно объектов Условия освещения, погода и подобные факторы Цветовая палитра, яркость, контрастность и многое другое Микро- и макроэлементы в изображении Присутствие людей и их эмоций Имя художника и использованный им стиль, которые помогут вам создать нечто подобное Чтобы получить готовый промт из изображения или фотографии с помощью нейросети в Telegram, выполните следующие действия: Откройте мессенджер Telegram и найдите @yes_ai_bot Отправьте боту изображение или фото, для которого вы хотите получить текстовое описание (промт) В появившемся меню выберите пункт «🧠 Распознать промт», чтобы запустить img2txt — распознавание промта по изображению Дождитесь ответа бота с готовым промтом Чтобы отправить фотографию в Telegram, просто коснитесь значка скрепки 📎, расположенного слева от поля ввода текста. Распознавание содержимого изображения может занять несколько минут. В нашем примере нейросеть для описания изображений распознала следующий промт: a man in a suit and tie looking at the camera with a serious look on his face and chest, Anthony Angarola, realistic shaded perfect face, a character portrait, figurativism Перевод: мужчина в костюме и галстуке смотрит на камеру с серьезным выражением лица и груди, Энтони Ангарола, реалистично затененное идеальное лицо, портрет персонажа, фигуративное искусство. Судя по промту, видно, что нейросеть корректно описала фото и создала рабочий текстовый промт по фотографии. Однако можно задаться вопросом: «Кто такой Энтони Ангарола?» поскольку на фото явно актер Кевин Спейси. Объяснение простое: Энтони Ангарола — американский художник, чьи рисунки, по мнению ИИ, стилистически похожи на загруженное изображение. Под текстом, распознанным нейросетью, есть кнопка «👁️ Сгенерировать». Нажатие этой кнопки мгновенно запустит генерацию изображений ИИ на основе полученного промта — вы сразу увидите, как ваш промт по картинке работает в деле. Помните, что на результат генерации влияет не только ваш промт, но и выбранные параметры и стили в нейросети. Настоятельно рекомендуем посмотреть подготовленное нами видео о том, как правильно составлять и улучшать промты для нейросетей по картинке — там есть подробные примеры и разбор.

Американский регулятор подал иск против компании Adobe, обвиняя её в нарушении законов о защите прав потребителей. В жалобе, поданной в Министерство юстиции США, утверждается, что Adobe нанесла ущерб потребителям, усложнив процесс отмены платных подписок и не раскрыв все условия дорогих подписок на свои продукты. Иск утверждает, что Adobe "скрывает" условия годовой подписки за "мелким шрифтом, дополнительным текстом и гиперссылками". Компания также не раскрывает должным образом сборы за досрочное расторжение. Клиенты, пытающиеся отменить свои платные подписки, вынуждены проходить через сложный процесс. Те, кто пытается расторгнуть подписку по телефону или через чат, сталкиваются с аналогичными проблемами: их часто переводят на других сотрудников технической поддержки, и в какой-то момент звонок просто обрывается, из-за чего пользователи вынуждены перезванивать и заново объяснять суть своего запроса. Авторы иска считают, что эта практика нарушает федеральные законы о защите прав потребителей. Иск также направлен против Маниндера Соуни, старшего вице-президента Adobe по цифровым рынкам и продажам, и Дэвида Вадвани, главы цифровых медиа. Официальные представители компании пока не прокомментировали этот вопрос. Adobe заявила, что намерена оспорить иск в суде. Компания утверждает, что ее условия достаточно понятны и прозрачны, а процедура отмены подписки проста.

В этой статье мы обсудим, как настроить температуру в Chat GPT для написания статей и другого текстового контента. Температура в нейросети ChatGPT не связана с градусами Цельсия, она определяет уровень креативности и вариативности при генерации текста (статей, рассказов, докладов и т.д.). Для лучшего понимания отметим, что в боте @yes_ai_bot можно переключиться в режим ChatGPT через нижнее меню. Этот режим позволяет взаимодействовать с нейронной сетью ChatGPT в диалоговом формате, настраивать температуру и использовать ИИ для создания статей и другого текста, предлагая различные возможности, такие как: создание статей на любую тему с помощью ChatGPT генерация текста для стихов и песен предоставление ответов на вопросы в качестве альтернативы поисковым системам и многое другое. Давайте углубимся в то, что такое температура в ChatGPT и как правильно настроить этот параметр для генерации статей. Этот регулируемый параметр температуры находится в диапазоне от 0 до 1: значение 0 сильно ограничивает разнообразие ответов и генераций, а значение 1 обеспечивает более широкий спектр творческих и нестандартных результатов от нейросети ChatGPT. Уточним: когда мы говорим о креативности в нейросети и о том, как температура ChatGPT влияет на текст, мы имеем в виду способность модели использовать синонимы и похожие выражения, чтобы сделать текст более привлекательным и динамичным. Чтобы настроить температуру ChatGPT при взаимодействии с @yes_ai_bot в режиме ChatGPT, просто включите /t X в начале вашего сообщения (промта), где X — это значение от 0 до 1. Например, так выглядит команда с настройкой температуры 0.3 в ChatGPT: /t 0.3 текст вашего сообщения (промта) здесь При настройке температуры 0.1 ChatGPT, скорее всего, будет постоянно называть людей «людьми» в статьях об образе жизни homo sapiens. Однако если вы увеличите температуру до 0.5 или выше, что часто считается более оптимальной температурой для статей, нейросеть может использовать такие синонимы, как «примат» и так далее. Этот принцип применим ко всем словам в статье, более высокая температура приводит к более широкому выбору слов и фраз от ИИ. Преимущество высокой температуры ChatGPT заключается в том, что модель создает более динамичный и увлекательный текст статьи с более яркими и подробными описаниями объектов и событий, а также более творческим использованием языка. Недостатки. При высоких значениях температуры ChatGPT существует повышенный риск того, что модель предоставит неточную информацию, например, исказит факты, исторические события и имена известных людей. Кроме того, в режиме диалога, где нейронная сеть сохраняет контекст, существует тенденция к тому, что разговор отклоняется от темы, если пользователь активно не направляет его. Более того, реакции могут стать слишком абстрактными и менее конкретными при очень высоких температурах. Если вы дважды отправите команду «/t 0 написать статью о зомби» в @yes_ai_bot, вы получите две практически одинаковые статьи: более краткие, точные и предсказуемые по формулировкам. Однако если вы дважды отправите команду «/t 0.5 написать статью о зомби», при температуре 0.5 ChatGPT сгенерирует две разные статьи с иными вариантами слов и предложений. Если вы еще не поняли из содержания статьи, низкие значения температуры в ChatGPT не идеальны для эффективного перефразирования чужой работы (рерайта). Однако эта статья полностью оригинальна, и вы можете использовать ее для практики настройки температуры нейросети ChatGPT — просто отправьте сообщение с промтом в @yes_ai_bot: «/t 0.6 перепишите статью: Как настроить температуру в Chat GPT для написания статей?», а затем повторите попытку с другой настройкой температуры и сравните результаты.

В этой статье мы кратко разберём, как поднять FPS в видео с помощью нейронных сетей и сделать картинку более плавной. FPS (кадры в секунду) — это количество отдельных изображений, отображаемых за одну секунду воспроизведения видео. Существуют различные стандарты FPS, но главное — чем выше FPS, тем более плавным выглядит движение объектов. Используя современные нейросети, можно увеличить FPS видео и повысить частоту кадров даже у старых роликов, сделав их заметно более комфортными для просмотра. Чтобы увеличить количество кадров в секунду (FPS) в вашем видео, можно использовать нейросеть для повышения FPS видео, которая автоматически дорисовывает недостающие кадры. Один из самых простых способов сделать это онлайн — воспользоваться Telegram‑ботом. Вот как увеличить FPS видео с помощью нейросети в Telegram шаг за шагом: Откройте мессенджер Telegram и запустите бота @yes_ai_bot В нижнем меню нажмите на "нейросеть: [изменить]" и в новом сообщении выберите «Yes Video» Отправьте боту свое видео После сохранения видео выберите опцию «Удвоить FPS», чтобы удвоить FPS вашего видео и повысить частоту кадров Обработка займет несколько минут, после чего вы сможете скачать видео с удвоенным FPS Улучшение плавности особенно заметно в видеороликах с изначально низким FPS — например, 6–12 кадров в секунду можно увеличить до 12–24. Так нейросеть помогает повысить плавность и улучшить качество видео с низким FPS. Однако чем больше раз вы удваиваете FPS, тем менее заметной становится разница. Этот процесс можно применять и к роликам, которые уже один раз прошли удвоение FPS. В среднем человеческий глаз воспринимает около 60 кадров в секунду, хотя это значение зависит от освещения и состояния здоровья человека. Поэтому даже простое увеличение FPS с 12 до 24 или с 24 до 48 кадров в секунду делает видео визуально намного более плавным.

В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта господство GPT-4o как ведущей нейронной сети подошло к концу. NVIDIA представила новую революционную нейронную сеть Nemotron-4 340B, которая сейчас идет по пятам за творением OpenAI. Эта инновационная модель является не только технологическим чудом, но и образцом доступности, поскольку ее исходный код доступен каждому бесплатно. Nemotron-4 340B выделяется в области искусственного интеллекта своей производительностью среди моделей с открытым исходным кодом. Он может свободно общаться на более чем 50 языках и писать код на более чем 40 языках программирования, что делает его универсальным инструментом для разработчиков и исследователей по всему миру. Что отличает Nemotron-4 340B, так это разрешительная лицензия, которая допускает даже коммерческое использование, открывая множество возможностей для бизнеса и предпринимателей. Появление Nemotron-4 340B было встречено всеобщим признанием, многие окрестили его «убийцей GPT-4o». Эта новая нейронная сеть способна произвести революцию в сфере искусственного интеллекта, предлагая возможности, которые ранее были областью проприетарных моделей. Ажиотаж вокруг Nemotron-4 340B ощутим, и сообщество ИИ с нетерпением ожидает его воздействия. Для тех, кто хочет лично ощутить возможности Nemotron-4 340B, модель доступна на специальном веб-сайте. Пользователи могут изучить его функции, протестировать возможности и интегрировать его в свои проекты. Выпуск Nemotron-4 340B знаменует собой важную веху в демократизации технологий искусственного интеллекта, обеспечивая беспрецедентный доступ к передовым инструментам и стимулируя инновации в различных областях. Таким образом, появление Nemotron-4 340B сигнализирует о новой эре в искусственном интеллекте. Благодаря открытым исходным кодом, многоязычному владению и доступности, она призвана бросить вызов доминированию существующих моделей и стимулировать следующую волну достижений в области искусственного интеллекта. Сообщество ИИ и не только находится на пороге перемен благодаря последнему вкладу NVIDIA в эту область.

Это я еще не все примеры генераций вставил в статью)) пожалел психику форумчан и желудки)

Компания Stability AI выпустила новую модель синтеза изображений Stable Diffusion 3 Medium, которая превращает текстовые подсказки в изображения, созданные ИИ. Однако, релиз вызвал насмешки в интернете из-за проблем с анатомией людей, особенно рук и ног. Пользователи Reddit отмечают, что модель генерирует визуально неправильные изображения, что является шагом назад по сравнению с другими современными моделями, такими как Midjourney или DALL-E 3. Основной причиной называют фильтрацию контента для взрослых из обучающих данных, что негативно сказалось на способности модели точно воспроизводить человеческую анатомию. Проблемы с изображением людей также наблюдались в предыдущих версиях, таких как Stable Diffusion 2.0, но были частично решены в SD 2.1 и SD XL. Пользователи также связывают неудачи с внутренними проблемами компании, включая отставку основателя и генерального директора Эмада Мостака и увольнения ключевых инженеров. Несмотря на это, модель доступна для бесплатного использования под некоммерческой лицензией на платформе Hugging Face и Stability Platform. ИСТОЧНИК

OpenAI и Microsoft объединились с Oracle для увеличения вычислительных мощностей, необходимых для работы ChatGPT. В рамках недавно объявленного партнерства, три компании будут сотрудничать, чтобы OpenAI мог использовать платформу Microsoft Azure AI на инфраструктуре Oracle. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман не скрывает, что его компании требуется значительно больше инфраструктурных ресурсов для своих услуг. Он даже обсуждал возможность привлечения миллиардов долларов для создания собственного AI-чипа. В пресс-релизе по поводу сделки с Oracle на этой неделе, Альтман заявил, что чипы Oracle позволят OpenAI продолжать масштабироваться. До настоящего времени OpenAI полностью полагался на Microsoft для своих вычислительных нужд. В свою очередь, Microsoft инвестировала 13 миллиардов долларов за 49-процентную долю в дочерней компании OpenAI и эксклюзивное право на коммерческое лицензирование её технологий. Однако, как показывает сделка с Oracle, OpenAI нуждается в большем объеме вычислительных мощностей, чем может предоставить одна Microsoft, чтобы справляться с растущим спросом и предотвращать будущие сбои в работе ChatGPT. Microsoft и OpenAI явно обеспокоены тем, как будет воспринята эта сделка с Oracle. В среду OpenAI выпустила дополнительное заявление, в котором говорится, что их стратегическое облачное партнерство с Microsoft остается неизменным, а новое партнерство позволяет OpenAI использовать платформу Azure AI на инфраструктуре OCI для инференса и других нужд. OpenAI также подчеркнула, что предварительное обучение её передовых моделей продолжает происходить на суперкомпьютерах, созданных в партнерстве с Microsoft. Существует еще один уровень неловкости в сотрудничестве OpenAI и Oracle: Oracle также предоставляет инфраструктуру для xAI, конкурента OpenAI, основанного Илоном Маском. ИСТОЧНИК

Apple и OpenAI заключили соглашение о внедрении ChatGPT в устройства Apple, такие как iPhone, iPad и Mac. Финансовые условия сделки не разглашаются, но, по словам осведомленных источников, Apple не будет платить OpenAI за это партнерство. Вместо этого Apple считает, что продвижение бренда и технологий OpenAI на сотнях миллионов своих устройств имеет равную или даже большую ценность, чем денежные выплаты. В рамках соглашения ChatGPT будет интегрирован в Siri и новые инструменты для письма. Это позволит пользователям получать ответы на запросы в простых терминах и использовать продвинутые функции чат-бота бесплатно. Соглашение с OpenAI является частью более широкой стратегии Apple по внедрению искусственного интеллекта. На ежегодной конференции разработчиков компания представила новые AI-функции для своих устройств, которые были разработаны внутренними силами и получили название Apple Intelligence. Хотя на начальном этапе сделка не принесет значительных доходов ни одной из сторон, в будущем возможны изменения. Например, OpenAI может понести дополнительные расходы на хостинг ChatGPT на облачных системах Microsoft Azure, если использование чат-бота значительно возрастет. Apple также рассматривает возможность сотрудничества с другими AI-компаниями, такими как Google и Anthropic, чтобы предложить пользователям широкий спектр AI-сервисов. В конечном итоге Apple планирует зарабатывать на AI, заключая соглашения о разделении доходов с партнерами, которые монетизируют результаты работы чат-ботов на платформах Apple. Компания также стремится расширить доступность Apple Intelligence на другие языки и в другие страны, что может стать вызовом в таких рынках, как Китай, где сервисы ChatGPT и Gemini запрещены. В настоящее время Apple Intelligence доступен только на американском английском, но компания планирует поддерживать больше языков в следующем году. ИСТОЧНИК