Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 1015
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
С чего начался итальянский брейнрот. Версия ChatGPT
Откровенный бред ИИ. Нет у Николая Корнейчукова в "Тараканище" таких слов.
Добро пожаловать во вселенную "итальянского брейнрота": кто есть кто в этом зоопарке
(от англ. brainrot — «разложение мозга»)
Мем «Бомбардиро Крокодило» породил целую вселенную, наполненную зоопарком мутантов, благодаря нейросетям и фантазии пользователей.
Промптусодрилло или "промптодрила"
С чего начался итальянский брейнрот. Версия ChatGPT
Вот оригинальный текст стихотворения.
Найди слова приписываемые Корнею Чуковскому т.н "ИИ".
На велосипеде.
Задом наперед.
На воздушном шарике.
На хромой собаке.
Львы в автомобиле.
В трамвайчике.
Пряники жуют.
Страшный великан,
Рыжий и усатый
Та-ра-кан!
Таракан, Таракан, Тараканище!
И усами шевелит:
«Погодите, не спешите,
Я вас мигом проглочу!
Проглочу, проглочу, не помилую».
В обморок упали.
Скушали друг друга.
Жабу проглотил.
Так и села на ежа.
Не боятся бою-драки:
Хоть и пятятся назад,
Но усами шевелят
И кричат великану усатому:
Мы и сами усачи,
Можем мы и сами
Шевелить усами!»
И назад еще дальше попятились.
Крокодилам и китам:
И с чудовищем сразится,
Я тому богатырю
Двух лягушек подарю
И еловую шишку пожалую!»
Великана твоего:
Мы зубами,
Мы клыками,
Мы копытами его!»
Звери кинулися в бой.
(Ай-ай-ай!),
Звери дали стрекача
(Ай-ай-ай!).
Тараканьих усов испугалися.
«Что за стыд, что за срам!
Эй, быки и носороги,
Выходите из берлоги
И врага
На рога
Поднимите-ка!»
Отвечают из берлоги:
«Мы врага бы
На рога бы.
Только шкура дорога,
И рога нынче тоже
не дёшевы»,
Под кусточками,
За болотными прячутся
Кочками.
Забилися,
И в канаве слоны
Схоронилися.
Как зубы стучат,
Только и видно,
Как уши дрожат.
Подхватили чемоданы
И скорее со всех ног
Наутек.
Увильнула,
Только хвостиком махнула.
Так и пятится,
Так и катится.
победителем,
И лесов и полей повелителем.
Покорилися звери усатому.
(Чтоб ему провалиться,
проклятому!)
А он между ними похаживает,
Золоченое брюхо поглаживает:
«Принесите-ка мне, звери,
ваших детушек,
Я сегодня их за ужином
скушаю!»
Воют, рыдают, ревут!
В каждой берлоге
И в каждой пещере
Злого обжору клянут.
Согласится отдать
Своего дорогого ребёнка —
Медвежонка, волчонка, слоненка, —
Чтобы несытое чучело
Бедную крошку
замучило!
С малышами навеки
прощаются.
Прискакала кенгуру,
Увидала усача,
Закричала сгоряча:
«Разве это великан?
(Ха-ха-ха!)
Это просто таракан!
(Ха-ха-ха!)
таракашечка,
Жидконогая
козявочка-букашечка.
И не стыдно вам?
Не обидно вам?
Вы — зубастые,
Вы — клыкастые,
А малявочке
Поклонилися,
А козявочке
Покорилися!»
Зашептали: «Что ты, что ты!
Уходи-ка ты отсюда!
Как бы не было нам худа!»
Из-за синего лесочка,
Из далеких из полей
Прилетает Воробей.
Прыг да прыг
Да чик-чирик,
Чики-рики-чик-чирик!
Вот и нету великана.
Поделом великану досталося,
И усов от него не осталося.
Вся звериная семья,
Прославляют, поздравляют
Удалого Воробья!
Козлы бородою дорогу метут,
Бараны, бараны
Стучат в барабаны!
Трубят! Грачи с каланчи
Кричат!
Летучие мыши
На крыше
Платочками машут
И пляшут.
Так отплясывает лихо,
Что румяная луна
В небе задрожала
И на бедного слона
Кубарем упала.
За луной нырять в болото
И гвоздями к небесам приколачивать!
Природа. KLING
Не мог найти шесть фотографических изображений. Вообще, судя по качеству, Идеограм обходит KLING: там и бабы лучше, и природа лучше, и художественные картины лучше, и люди разнообразнее.
На прошлой неделе компания OpenAI анонсировала две новые языковые модели — o3 и o4-mini. Однако первые тесты показали неожиданный результат: эти системы стали чаще «галлюцинировать», то есть выдавать недостоверную или вымышленную информацию.
По данным TechCrunch (1), это противоречит прежней тенденции: с каждой новой версией ИИ OpenAI становился точнее. Теперь же o3 допустила 33% ошибок в тестах на достоверность, что почти вдвое хуже предыдущих моделей. А o4-mini показала еще более тревожный результат — 48%.
Специалисты компании пока не могут точно объяснить причины такого отката. В техническом отчете OpenAI (2) говорится, что «необходимы дополнительные исследования», чтобы понять, почему новые модели работают менее стабильно.
Экспертное мнение (DeepSeek3): что это значит для будущего ИИ?
Возможная спешка с выпуском
Ухудшение качества может говорить о том, что OpenAI торопится выпускать новые модели, не доводя их до нужного уровня. Это может быть связано с давлением конкурентов, таких как Anthropic или Google DeepMind, которые активно развивают свои ИИ-системы.
Проблемы с масштабированием
Вероятно, компания столкнулась с ограничениями текущих архитектур нейросетей. Если просто увеличивать размер модели, но не менять подход к обучению, это может приводить к неожиданным артефактам — например, росту «галлюцинаций».
Скрытые изменения в обучении
Не исключено, что OpenAI тестирует новые методы тренировки ИИ, которые пока дают сбои. Например, если модель учится на менее отфильтрованных данных (скажем, из соцсетей), это может объяснить падение точности.
Пока рано делать окончательные выводы, но если тенденция сохранится, это может подорвать доверие к OpenAI как к лидеру в области ИИ. Компании нужно либо быстро исправлять ошибки, либо честно объяснить, почему новые модели ведут себя иначе. Иначе пользователи начнут сомневаться: действительно ли каждый новый ИИ становится умнее?
Собрались как-то учёные мужи, магистры всех областей.
Им задают задачу:
«Пусть в некой деревне живёт брадобрей, который бреет всех жителей деревни, которые не бреются сами. Бреет ли брадобрей сам себя?»
И вот сидят они толпой, думают-думают, рассуждают-рассуждают, что-то пишут на бумажке.
В результате мнения поделились: половина сказала "Бреет", половина сказала "Не бреет".
А правильный ответ "это парадокс. Здесь нет правильного ответа".
К чему я веду: будь то научное решение, будь то политическое решение (большинства) - оно всегда имеет погрешность. Если это не какое-то точное знание или вопрос строгой логики. Если погрешность накапливает своими размышлениями человеческий мозг, то любая LLM, созданная по его подобию — никогда не станет точной.
Более того, режим ращмышления тоже не может решить проблему (сделать умнее «до конца»). И что самое интересное: даже если потратить ВСЕ ресурсы на генерацию размышления сотен LLM, создать подобие трибуны ООН, где ДипСик, ЧатГПТ, Квен, Грок и все подобные будут усердно спорить и принимать решение большинства - они всё также будут подвержены ошибке.
То есть, по моему мнению, создать 100% умный мозг - не получится из-за природы абстрактного мышления.
В идеале, 100%-ый ИИ-мозг - это такое существо, которое тебе всё время говорит: «Такими словесными категориями мы с тобой не попадём в результат».
Угадайте песню