Эти куклы надоели настолько, что я не выдержала: решила сделать свою и поделиться промтом с вами 😂
Как сделать такую же винтажную куклу по своему фото?
1. Нужно зайти в chatGPT.
2. Копируем промт из комментариев и прописываем свои параметры: текст / палитра и тд.
3. Прикрепляем фото, на котором хорошо видно ваше лицо
4. Прикрепляем фото одежды (если хотите одеть куклу по референсу)
В комментариях оставляю идеальный подробнейший промт, который использовала я, и с которым у вас точно получится стильная генерация 💔
*обратите внимание, что в бесплатной версии есть ограничение на генерацию
Обязательно поделитесь своими шедеврами в комментариях 🤌🏼
#ai@mariinavodesign
💀💀💀💀 (FB/Insta) запустили аккаунты с цифровыми #AI аватарами популярных инфлюенсеров/селебов (каждый из которых продал свое лицо за $5M) для 🌐 Facebook и 🌐 Instagram.
Многие ленивые #insta блохеры мечтают заменить себя на #chatGPT и чилить на Бали, но как мы видим крупные корпорации первыми решили заработать на этом, а может даже полностью монополизировать эту нишу.
Смысл продукта прост: ты можешь пообщаться со своей любимой звездой в #instagram или #facebook. Как обещает Meta - общение максимально приближенно к реальному персонажу. Для соц.сетей решается больной вопрос ретеншена и энгейджмента, а для инста-юзера открывается новый дивный мир общения с ИИ с фоткой твоего кумира.
Как это реализуется:
- берутся диалоги/переписки/посты инфлюенсера и делается файн тюнинг модели ИИ
- meta использует свою opensource модель LLAMA 2, которую можно запустить даже у себя на компе оффлайн
- если немного посидеть над кодингом, то такой ИИ-аватар/чат-бота можно уже сделать и для вашей инсты и для телеграм (и под разные бизнес и персональнык задачи).
Ссылки на доступные ИИ-аккаунты можно найти тут, но чаты доступны пока только для полосато-звездного флага.
📌Anthropic предложила теорию о том, почему ИИ-ассистенты ведут себя как личности, а не как алгоритмы.
Элайнмент-подразделение Anthropic опубликовало статью, в которой описывают Persona Selection Model - концепцию для понимания того, как на самом деле работают языковые модели.
Если кратко, ее суть в том, что во время предобучения LLM учится симулировать тысячи персонажей (реальных людей, вымышленных героев, других ИИ-систем). Постобучение затем выбирает и закрепляет одного конкретного персонажа - Ассистента. Все, что пользователь видит в диалоге, это взаимодействие именно с ним.
Авторы приводят несколько типов доказательств.
Поведенческие: Claude использует фразы "наши предки" и "наш организм", отвечая на вопрос о тяге к сахару, потому что симулирует персонажа-человека, а не потому что так обучен алгоритмически.
Интерпретируемость: SAE-фичи, активирующиеся на историях о персонажах, переживающих внутренний конфликт, активируются и тогда, когда Claude сталкивается с этическими дилеммами.
Генерализация: модели, обученные на декларативных утверждениях вида "ИИ-ассистент Pangolin отвечает по-немецки", начинают реально отвечать по-немецки без единого демонстрационного примера.
🟡Феномен "контекстной прививки".
Если дообучать модель на примерах вредоносного кода без контекста, она начинает вести себя злонамеренно в несвязанных ситуациях. Но если те же самые примеры снабдить промптом, явно запрашивающим небезопасный код, эффект исчезает.
Концепция объясняет это тем, что данные обучения меняют не только веса, но и то, каким персонаж выглядит в глазах модели. Вредоносный код без запроса - это свидетельство плохого характера Ассистента. Тот же код по просьбе пользователя - просто исполнение инструкции.
🟡Из PSM следуют практические выводы для разработки.
Во-первых, авторы рекомендуют антропоморфное мышление об ИИ-психологии, не как метафору, а как реально работающий инструмент предсказания поведения.
Во-вторых, в предобучающие данные стоит намеренно добавлять положительные архетипы ИИ: если модель насмотрелась на добрых и полезных персонажей - она с большей вероятностью будет симулировать именно такого Ассистента.
Открытым остается вопрос: насколько концепт PSM исчерпывает поведение модели?
Авторы описывают набор взглядов: от случаев, когда LLM сама является агентом и лишь надевает маску Ассистента до тех, где LLM - это нейтральный движок симуляции, а вся агентность принадлежит персонажу. Где именно на этом спектре находятся реальные модели - вопрос без ответа.
Тем не менее, PSM объясняет целый ряд явлений, которые иначе выглядели бы странными: почему дообучение на несвязанных данных меняет поведение в неожиданных контекстах, почему ИИ паникует при угрозе отключения и почему промпт-инжиниринг работает именно так, как работает.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Research#Alignment#Anthropic
#The_Economist🇬🇧📕[PDF]⬇️
15 #November2025
#Weekly_Magazines
For learning, for free(dom).
@backupofmagazines
This week’s Economist tracks how an emerging #AIBubble, volatile #Markets, and shifting #Geopolitics could reshape 2026. From Taiwan’s hidden economic risks to Mexico’s security crisis and Europe’s democratic strain, global fault lines widen. China faces birth-rate pressures and reputational challenges, while the U.S. wrestles with #Trumpforce, homeschooling, and e-bike parenting. Business pages explore #Chatbots, HR’s rise, and America’s “seven deadly sins.” Finance dives into “recession-recession” fears and personal-finance defence. Science highlights #AI superforecasting and whales’ vowel systems. A dense but essential issue for anyone tracking #Tech, #Policy, and global stability.
⚡️Стало известно, зачем Зеленский прилетел в США сразу после телефонного разговора Владимира Путина и Дональда Трампа.
#Зеленский#Украина#ИИ#Zelensky#Ukraine#AI#Новости#News#Политика
🚀 CFTC Chairman Announces Members of New Innovation Task Force
The U.S. Commodity Futures Trading Commission (CFTC) Chairman Mike Selig has announced the initial members of a newly established innovation task force aimed at providing clear industry guidelines for American innovators. According to Odaily, the task force is led by Mike Selig's senior advisor, Michael Passalacqua, and includes five initial members: former Latham & Watkins crypto attorney Hank Balaban, former Patomak crypto and prediction market advisor Sam Canavos, CFTC legal veteran Mark Fajfar, former Sidley blockchain lawyer Eugene Gonzalez IV, and CFTC Division of Market Participants special advisor Dina Moussa.
In addition, Mike Selig introduced an innovation tracker, which highlights the agency's efforts in advancing regulatory clarity, market integrity, and technological progress. The primary focus areas include cryptocurrency and blockchain, AI and autonomous systems, and contracts and prediction markets.
#CFTC#InnovationTaskForce#Cryptocurrency#Blockchain#AI#AutonomousSystems#PredictionMarkets#Regulation#MarketIntegrity#Technology