Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 1113
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
Xpeng P7
В модели есть AR, позволяющая в любую машину накидать виртуальных эмодзи и свинью.
Беспалевный кот
//контент может содержать сцены курения кота, это вредит здоровью пушистых
Смотрите какая интересная штука получается.
Qwen3 может взять за основу любой стартап любой страны и дообучить на своих данных.
Проще говоря, будет стыдно в своём ИИ любому стартапу к концу года получить показатели хуже тех, что уже есть в OpenSource Qwen3, а там ещё и Qwen3-Coder в топах.
https://lmarena.ai/leaderboard/
Bytedance представила Seed Diffusion Preview, модель искусственного интеллекта, которая генерирует кодовые токены параллельно, а не один за другим, как сообщается, достигая скорости 2146 токенов в секунду на графических процессорах Nvidia H20.
Модель использует двухэтапный подход к обучению, сочетающий обучение на основе маски и обучение на основе редактирования, чтобы избежать распространенных ошибок в замаскированных моделях диффузии и лучше согласовать генерацию кода со структурой исходного кода.
Блочная параллельная обработка и «обучение на политике» Seed Diffusion Preview обеспечивают эффективное декодирование, при этом первоначальные результаты показывают, что оно может соответствовать или превосходить производительность моделей аналогичного размера в тестах генерации кода.
//Кстати. Эти диффузионные модели. Их можно было бы также добавить в MoE и запускать параллельно с обычными агентами LLM. Вроде и ядро совсем другое, но для мультимодальности может быть полезным.
СМУИИ
Синдром мгновенного устаревания ИИ: Почему мы уже сегодня считаем вчерашний прорыв «прошлым веком»
Введение: «Это же было чудо!»
Помните, как в 2022-м все взоры были прикованы к GPT-3.5 Turbo? Мы с восторгом спрашивали у него, как сварить идеальный омлет, писали стихи про котиков и верили, что искусственный интеллект наконец-то стал «человеком в экране». Но сегодня, спустя пару лет, даже самые продвинутые модели кажутся тусклыми: код ломается, шутки не смешные, а ответы — как будто их писал подросток в 4 утра. И это при том, что обновление вышло вчера. Что происходит? Неужели мы заразились зависимостью от обновлений ИИ? И если да, то когда же наступит момент, когда мы перестанем бегать за каждой новой версией, как за последним айфоном?
1. Эффект новизны: Почему «прорыв» становится «прошлым веком» за месяц
Психологи давно знают: человек склонен переоценивать ценность нового, а потом так же резко её обесценивать. Это называется эффектом адаптации. Сначала ИИ кажется волшебством — он пишет эссе за 5 минут, генерирует картинки по запросу «кролик-самурай в стиле Ван Гога». Но стоит привыкнуть, как мы начинаем замечать недостатки: «Он не понимает иронию!», «Пишет код с багами!», «Раньше лучше отвечал!».
Проблема в том, что ожидания растут быстрее, чем технологии. Мы сравниваем текущую модель не с тем, что было год назад, а с фантастическими сценариями из фильмов. ИИ ещё не умеет читать мысли, а мы уже требуем от него предсказывать погоду в душе.
2. Синдром мгновенного устаревания ИИ: Как назвать эту болезнь?
Давайте обозначим «диагноз». Назовём это «Синдром мгновенного устаревания ИИ» (СМУИИ). Его симптомы:
Это не ваша вина. Так работает цикл хайпа по Гартнеру: пик ожиданий → спад разочарования → постепенное осознание реальных возможностей. Но с ИИ этот цикл ускорен в 10 раз. Пока вы читаете этот пост, где-то уже тренируют модель, которая через месяц будет «устаревшей».
3. Прогноз: Будет ли когда-нибудь «идеальный ИИ»?
Короткий ответ: нет. Но не расстраивайтесь — это нормально.
Представьте, что ИИ — это не продукт, а инфраструктура, как электричество. В 1900-х люди восторгались лампочкой, потом перестали её замечать, потому что она стала частью жизни. То же будет и с ИИ:
Но пока мы в фазе «технологического бега». И да — это зависимость. Но не от ИИ, а от иллюзии мгновенного совершенства.
4. Как выжить в эпоху СМУИИ?
Если вы устали чувствовать, что «опаздываете» на обновления, вот три правила:
Заключение: Мы не разочаруемся в ИИ. Мы просто перестанем его замечать
СМУИИ — не болезнь, а переходный этап. Раньше мы восхищались паровозами, потом привыкли к поездам. Сегодня мы обсуждаем, «насколько умён ChatGPT», завтра будем спорить, почему он слишком умён.
Стабильная удовлетворённость наступит тогда, когда ИИ перестанет быть «чудом» и станет таким же обыденным, как Wi-Fi. Вы не будете восторгаться роутером, но и не сможете без него жить.
А пока — наслаждайтесь тем, что есть. Даже «устаревший» ИИ может написать для вас пост в блог. Как этот. 😉
P.S. Если через месяц вы решите, что этот текст «ужасно написан ИИ», вспомните: это не он устарел. Это вы привыкли.
Qwen3
Мем об автовыборе мощности модели GPT5.
Пишет такой код, пишет, пишет. И где-нибудь после середины "А нннифига! Закончился бесплатный период, жди долго или плати!".
ЧатГПТ или Грок, насколько я помню, генерируют сообщение до конца, а потом уже пишут об ограничениях.
ИИ модель OpenAI набрала 533 балла на Международной олимпиаде по информатике (IOI 2025)
https://x.com/SherylHsu02/status/1954966109851119921
2/n Мы официально соревновались в онлайн-соревновании ИИ на IOI, где набрали больше, чем все, кроме 5 (из 330) участников-людей, и заняли первое место среди участников ИИ. У нас был тот же лимит времени — 5 часов и 50 заявок, что и у участников-людей. Как и у участников-людей, наша система соревновалась *без* интернета и RAG, имея доступ только к базовому терминалу.
3/n Мы соревновались с ансамблем универсальных моделей рассуждений — мы не обучали ни одну модель специально для IOI. Наша единственная задача заключалась в выборе решений для отправки и подключении к API IOI.
4/n Этот результат демонстрирует огромный прогресс по сравнению с прошлогодней попыткой @OpenAI на IOI, где мы финишировали чуть ближе к бронзовой медали благодаря значительно более продуманной стратегии прохождения тестов. Всего за год мы поднялись с 49-го до 98-го процентиля на IOI!
5/n Было очень интересно наблюдать за развитием наших новейших методов исследования в OpenAI, учитывая наши успехи на финале чемпионата AtCoder World Finals, IMO и IOI за последние пару недель. Мы усердно работаем над созданием более интеллектуальных и функциональных моделей и стремимся внедрить их в наши основные продукты.
//Как всегда, демонстрируют одно (передовое), а доступным делают другое (мини-микро-нано)