Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 799
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
Нужно просто представлять как происходит обучение с подкреплением. Сеть прокручивает миллионы вариантов и результаты сравниваются с правильными ответами. Чем ближе ответ к правильному, тем больше вознаграждение (вес в общем массиве результатов). Модель пытается увеличить вознаграждение, то есть отбирает лучшие свои же результаты. Сравнимо с оптимизацией.
На бытовом языке это называется "учиться на своих граблях".
например.
У меня почему-то при скроллинге в Хроме этой страницы загрузка CPU зашкаливает.
Нужно просто представлять как происходит обучение с подкреплением. Сеть прокручивает миллионы вариантов и результаты сравниваются с правильными ответами. Чем ближе ответ к правильному, тем больше вознаграждение (вес в общем массиве результатов). Модель пытается увеличить вознаграждение, то есть отбирает лучшие свои же результаты. Сравнимо с оптимизацией.
На бытовом языке это называется "учиться на своих граблях".
У меня почему-то при скроллинге в Хроме этой страницы загрузка CPU зашкаливает.
Да, у меня в файрфоксе тоже.
С каждым новым обновлением ИИ становится всё лучше в математике.
С включенной функцией рассуждения и самопроверки результат улучшается.
И это не калькулятор.
! Я даю гарантию, что когда ИИ в тестах по математике будет иметь результат 100%, хейтеры начнут писать, что в него встроили плагин с кучей калькуляторов, вот поэтому и 100% точность.
Ну а косяки в решениях людей будут считаться преимуществом: "Люди ведь не калькуляторы, а ошибки порой приводят к открытиям".
Так и живём.
С включенной функцией рассуждения и самопроверки результат улучшается.
Только это не касается чатгпт. Сегодня проверил.
Давайте еще раз внимательно разберем.
У Алисы четыре брата и одна сестра. Это значит, всего в семье пять детей: четыре брата и две сестры (Алиса и её сестра)
https://chatgpt.com/share/678b781c-7d5c-800c-bb61-46cc8fa901e4
С каких пор 4+2 равно 5?
Новость, которая промелькнула не так давно, но почему-то малозаметна.
А ведь это сенсационный ИИ.
GitHub - microsoft/mattergen: Official implementation of MatterGen -- a generative model for inorganic materials design across the periodic table that can be fine-tuned to steer the generation towards a wide range of property constraints.Майкрософт опубликовала OpenSource нейронки, которая способна создавать новые материалы по заданным критериям.
Переосмысление инноваций в области материалов с помощью искусственного интеллекта
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mattergen-a-new-paradigm-of-materials-design-with-generative-ai/
Инновации в области материалов
• Открытие оксида лития-кобальта в 1980-х годах заложило основу для современных литий-ионных аккумуляторов.
• Инновационные материалы необходимы для разработки солнечных элементов, аккумуляторов и адсорбентов.
Проблемы поиска материалов
• Поиск материалов требует дорогостоящих и трудоемких экспериментов.
• Компьютерный анализ баз данных материалов ускорил процесс, но все еще требует отбора миллионов кандидатов.
MatterGen: новая парадигма проектирования материалов
• MatterGen генерирует новые материалы на основе подсказок о требованиях к дизайну.
• Модель работает с трехмерной геометрией материалов и обучена на 608 000 стабильных материалах.
Преимущества MatterGen
• Превосходит уровень скрининга, создавая новые материалы с высоким модулем упругости.
• Устраняет композиционный беспорядок, предлагая новый алгоритм подбора структуры.
Экспериментальная проверка
• Подтверждена экспериментальным синтезом нового материала TaCr2O6.
• Структура синтезированного материала соответствует предложенной MatterGen с погрешностью менее 20%.
Эмулятор искусственного интеллекта и маховик генератора
• MatterGen дополняет эмулятор искусственного интеллекта MatterSim, ускоряя моделирование и исследование материалов.
Обеспечение доступности
• Исходный код MatterGen опубликован по лицензии MIT с данными для обучения и тонкой настройки.
Будущее MatterGen
• MatterGen изменит подход к разработке материалов, исследуя больший объем материалов.
• Планируется дальнейшее развитие и валидация технологии с внешними партнерами.
Только это не касается чатгпт.
Какая модель используется?
o1 с рассуждениями - платная
o3 - мощнейшая из всех известных, не доступна широкой публике
//Когда есть DeepSeek с опцией выхода в интернет и функцией рассуждения, нет смысла использовать ChatGPT (т.к. GPT4o по качеству не лучше, судя по тестам). Да, там есть голосовое общение, но у меня не работает. Вот и смысл тогда в нём.