Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 915
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
То, что компилируется - это хорошо. Не каждый код компилируется после правок, но это ещё ничего не говорит об уровне правившего код программиста. Ведь он и до правок компилировался?
Когда я неправильно вставил часть кода и поленился искать недостающую (или лишнюю) фигурную скобку - не компилировался.
Всё верно - может и не так, как я задумал, именно поэтому оно само предложило протестить на исторических данных. А могло бы - и протестило...
Вы за деревьями леса не видите: умирает не просто местное комьюнити, умирает профессия, отрасль... и не одна...
Вы знаете куда пойдёт этот тренд - действуйте!действуйте!
умирает профессия, отрасль..
Alibaba выпустила открытую нейронку Вавилон.
Особенность в том, что она включает 25 языков, что редкость для LLM и охватывает 90% говорящих на планете.
Вторая особенность - она мощнее всех своих LLM собратьев с открытым кодом при тех же параметрах.
https://babel-llm.github.io/babel-llm/
Команда Сезам планирует опубликовать открытый код своих моделей по синтезу разговорной речи.
Чтобы создать ИИ-компаньонов, которые будут по-настоящему интерактивными, генерация речи должна выходить за рамки создания высококачественного звука — она должна понимать контекст и адаптироваться к нему в режиме реального времени. Традиционные модели преобразования текста в речь (TTS) генерируют речь непосредственно из текста, но им не хватает контекстной осведомлённости, необходимой для естественных диалогов. Несмотря на то, что современные модели воспроизводят речь, очень похожую на человеческую, они сталкиваются с проблемой «один ко многим»: существует бесчисленное множество допустимых способов произнести предложение, но только некоторые из них подходят для конкретной ситуации. Без дополнительного контекста, включая интонацию, ритм и историю разговора, моделям не хватает информации для выбора наилучшего варианта. Чтобы уловить эти нюансы, необходимо учитывать множество аспектов языка и интонации.
Чтобы решить эту проблему, мы представляем модель разговорной речи (CSM), которая формулирует проблему как сквозную мультимодальную учебную задачу с использованием трансформаторов. Это позволяет использовать историю разговора для создания более естественной и связной речи. Из нашей работы можно сделать два ключевых вывода. Первый заключается в том, что CSM работает как одноступенчатая модель , тем самым повышая эффективность и выразительность. Второй - это наш набор для оценки , который необходим для оценки прогресса в области контекстуальных возможностей и учитывает тот факт, что общие публичные оценки перенасыщены.
https://www.sesame.com/research/crossing_the_uncanny_valley_of_voice#demo
По тестам видно, что текущие модели обгоняют по качеству ElevenLabs и Open AI.
На графике выше показана доля успешных записей, сделанных людьми, по сравнению с образцами речи, сгенерированными CSM, в обоих исследованиях. Без контекста разговора (вверху) люди, оценивающие записи, не отдают явного предпочтения между сгенерированной и реальной речью, что говорит о том, что естественность не является определяющим фактором. Однако при наличии контекста (внизу) люди, оценивающие записи, неизменно отдают предпочтение оригинальным записям. Эти результаты свидетельствуют о том, что между сгенерированной и человеческой интонацией в разговорной речи сохраняется заметный разрыв.
Арты. Миджорни
Вечерние платья. Midjourney
Природа. Широкоформатное. Миджорни
ChatGPT 4.5 про пельмени в стиле прозы Достоевского
//взято с просторов тг-каналов
Дрожащими пальцами он достал из морозильной камеры пакет с пельменями — твердые, безжизненные кусочки теста, покрытые холодной изморозью, как души, утратившие веру.
Долго смотрел он на воду, медленно закипавшую на плите, будто сомневаясь, достойны ли эти замерзшие комочки спасения в бурлящем, раскалённом аду кастрюли.
Но всё же бросил — бросил решительно, отчаянно, словно хотел бросить туда своё прошлое, сомнения, тоску.
Пельмени сперва погрузились на дно — точно как человек, погружающийся в бездну собственного отчаяния, — но затем стали всплывать, и он, глядя на них, подумал: «Вот и человек так же всплывает из глубин мрака, всплывает неведомой силой надежды и жизни».
Вытащив их из воды, он положил их на тарелку и долго смотрел, будто пытаясь разгадать в них какую-то тайну. Потом вздохнул, добавил сметаны — и с чувством, похожим на раскаяние, принялся за еду.