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
🚀 AI TRENDS | U.S. Officials Meet Wall Street Leaders Over AI Cyber Risks
U.S. Federal Reserve Chair Jerome Powell and Treasury Secretary Scott Bessent held an urgent meeting with Wall Street leaders this week to address AI-driven cyber risks associated with Anthropic's Mythos model. According to NS3.AI, Anthropic reported that Mythos identified thousands of high-severity vulnerabilities and has restricted access through its Project Glasswing initiative. This meeting follows actions by U.S. agencies to limit the government's use of Anthropic products.
#AI#CyberSecurity#WallStreet#USGovernment#Anthropic#Mythos#ProjectGlasswing#FederalReserve#Treasury#Vulnerabilities
⚡️Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers.
Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами.
Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени.
📘Краткие эускурс:
- Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention.
- Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU.
- Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию.
Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной.
🧠Что изменилось под капотом:
- Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки).
- Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU.
⚙️Что это даёт на практике:
- Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды.
- Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи.
- Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака.
Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers.
Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств.
🟢Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj
@ai_machinelearning_big_data
#ssm#mamba3#llm,#architecture#ai
⚡️Команда Google Research представила технологию живого перевода речи в речь, которая позволяет говорить на одном языке и почти мгновенно слышать перевод на другом.
Раньше процесс проходил через три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез новой речи, из-за чего задержка могла достигать десятков секунд.
Исследователи оптимизировали весь конвейер, сделали обработку более устойчивой и сократили время реакции. Перевод звучит естественнее, меньше «подправляется» в реальном времени, а паузы стали значительно короче.
Технология приближает момент, когда люди смогут свободно общаться, даже если не знают языка собеседника.
https://research.google/blog/real-time-speech-to-speech-translation
@ai_machinelearning_big_data
#Google#AI#Translation#SpeechToSpeech#GoogleResearch