Trouver du contenu similaire

ChatGPT更新了GPT4模型版 下面是网传最多的demo版本，如果要挑出一段精华，那下面摘出来的这两分钟时间，演示的是： 1. 在草稿本上用纸笔画出一个非常粗糙的草图 2. 拍照告诉 GPT 我要做一个网站长这样，给我生成网站代码 3. 网站做完，总共历时十秒钟左右 https://youtu.be/hdhZwyf24mE #OpenAI#ChatGPT#GPT4#AI

🎨New Image Editing Feature Update!🚀 🔝Enhanced image editing capabilities with improved prompt processing 💡Pro Tip: For the best results, try writing your image editing prompts in English or let our AI automatically translate them for you! 💥NOTE: The photo was made using our own robot Try out the improved image editing features now: @Chatgpt_OfficialBOT🎯 ➖➖➖➖🔻 🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT 💎@Chatgpt_OfficialNews #️⃣#AI#Update#Image#News#Bot ➖➖➖➖🔺

Dow Jones and New York Post Sue AI Startup Perplexity, Alleging ‘Massive’ Copyright Infringement News Corp‘s Dow Jones & Co., publisher of the Wall Street Journal, and the New York Post have sued Perplexity, a startup that calls itself an “AI-powered Swiss Army Knife for information discovery and curiosity,” alleging copyright infringement. The lawsuit alleges that in July 2024, Dow Jones and the Post sent a letter to Perplexity “putting it on notice of the legal issues raised by Perplexity’s unauthorized use of Plaintiffs’ copyrighted works and offering to discuss a potential licensing deal. Perplexity did not bother to respond.” The lawsuit seeks to enjoin Perplexity from “the unlawful copying of Plaintiffs’ copyrighted content without Plaintiffs’ authorization” and statutory copyright infringement damages, “up to and including $150,000 for each infringement, actual damages, and Perplexity’s profits, for each infringement including each unauthorized digital copy or other content derived from Dow Jones’s and NYP Holdings’ copyrighted works,” per the lawsuit. #AI#Perplexity

German Court Allows Patents for AI-Generated Inventions Germany's highest civil court, the Bundesgerichtshof, has ruled that inventions generated by artificial intelligence can be patented. This decision (english translation here) resolves a previous split between German federal appellate courts. The case is part of the Artificial Inventor Project, a global initiative led by Professor Ryan Abbott from the University of Surrey, aiming to patent AI-generated output. This ruling contrasts with decisions in other jurisdictions, such as the United States, where a natural person must contribute substantially to an invention for it to be patentable. Earlier this year, the UK Supreme Court ruled that AI-generated inventions are inherently unprotectable. In Germany, prior court decisions had both overturned and upheld the German patent office's rejection of patent applications for AI-generated inventions. The patent at the center of this case is for a food container designed using fractal geometry, created by an AI named DABUS ("device for the autonomous bootstrapping of unified sentience"). #AIPatents#AI

Former Google Employee Charged with Stealing AI Trade Secrets Greetings everyone! Linwei Ding, a former Google employee, has been charged with stealing confidential AI trade secrets. He allegedly uploaded over 500 documents to his personal Google Drive account and shared them with Chinese companies. Ding is accused of leveraging stolen data to secure employment with Chinese AI firms and launch his own startup. The case underscores the importance of safeguarding sensitive technology from unauthorized access and theft. #AI#TradeSecrets

Школа анализа данных и Яндекс провели Agents Week - пять дней лекций про то, как устроены AI-агенты в продакшене. Это опыт команд Лавки, Браузера и Алисы, где десятки тысяч пользователей. Посмотрели все десять лекций и собрали конспект - 8 блоков от архитектуры агента до экономики в проде. Три инсайта, ради которых стоит прочитать целиком: 🔹Демо всегда работает, прод - нет. Топовые модели на промышленном бенчмарке для агентов авиабронирования дают успех меньше 50% с первого раза. Демо - это один прогон одного кейса. Прод — сотни прогонов на тысячах пользователей. Вероятность падает экспоненциально, и это не баги, а математика. 🔹Observability - до выкатки, а не после. Без логов и метрик трогать агента в проде нельзя в принципе. Не видишь, значит, не управляешь. Почти все делают наоборот. 🔹Агент - это не «GPT с памятью», а семь слотов: модель, промпты, инструменты, память, guardrails, планирование, рантайм. Когда кто-то предлагает «сделать агента», стоит спросить, что у него в каждом слоте. Половина проектов отваливается здесь. ➡️Полный конспект на Дзене "Шашков & Головко • AI в решениях" Внутри ещё про типы памяти, MCP, защиту от промпт-инъекций, когда нужна мультиагентность, как не врёт LLM-судья и как считать экономику, чтобы агент не сожрал больше, чем приносит. #ИИ#AI#Нейросети ——— #События#Яндекс ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

💸Леонид Шашков на Yandex New Year Party 10 декабря прошла традиционная предновогодняя встреча продуктовых менеджеров Яндекса. Леонид выступил на панельной дискуссии «Жизнь с AI: где граница между продом и бытом?» — разбирали, что из нейросетей уже реально работает в продуктовой практике, а что пока остаётся хайпом. Коллеги из Yandex Product выложили запись трансляции и фото со встречи. Заходите, смотрите, вдохновляйтесь — там много полезного про итоги года и тренды, которые будут определять продуктовую работу в 2025-м. ➡️Запись трансляции ➡️Фото со встречи #ИИ#AI#Нейросети ——— #События#Яндекс Подписывайтесь: @aiforproduct

#вакансия#senior#python#ai#ml#ии#llm#datasciense ML-разработчик / Python-разработчик с опытом внедрения ИИ (Senior) ЗП: договорная, отталкиваемся от пожеланий кандидата Формат работы: full-time, удаленно, в офисе или гибрид Контакт:@pstarasov ❤️ О компанииЛайк: Мы EdTech компания, которая обладает уникальным доменным знанием в области бизнеса. Мы запускаем проект AI практически с нуля, поэтому в нем не будет раздражающего легаси, зато будет готовая инфраструктура и десятки разработчиков, которые могут воплотить в жизнь любые нужные тебе интерфейсы. Твоя задача – помогать в создании AI архитектуры внутри бизнеса, которая изменит рынок образования 🤔 Чем предстоит заниматься: • Создание архитектуры, на основе которой компания переедет на рельсы AI • Писать код руками. Мы ищем играющего тренера, который в будущем будет добирать команду, но основы должны быть заложены самостоятельно • У нас есть несколько направлений, которые мы успешно апробировали в формате MVP: – Продукт: верификация и генерация нового контента основываясь на базе знаний – Сервис-менеджмент: Q&A – Коммерция: технотрипваеры 👨‍💻Требования: • Опыт в Data Science от 2-х лет • Опыт работы с Python от 5-ти лет • Опыт работы с LLM и фреймворками (LangChain или аналоги) • Опыт дообучения моделей • Понимание принципов ООП, паттернов проектирования • Опыт работы с SQL, REST APIs • Будет плюсом опыт работы на уровне Deep Learning 👍 Мы предлагаем: • Возможность работать над интересными и сложными задачами в области ИИ • Удаленную работу из любой страны или работу в офисе в Москва-Сити • Конкурентоспособную зарплату • Работу в компании с IT-аккредитацией • Компенсацию 50% затрат на образовательные программы для сотрудников • Отпуск 28 календарных дней

«Подумай пошагово» больше не работает Есть такой трюк, когда добавляем в промпт «рассуждай пошагово» (Chain-of-Thought), и штука реально полезная. На задачах, где нужна логика, качество ответов растёт. Но обратили внимание, когда пишешь «думай пошагово», модель начинает думать. Вопрос - как именно. На простых задачах она просто раздувает ответ очевидными выкладками. На сложных начинает перечислять шаги, но не копает вглубь. Пропускает важное, потому что ты его явно не обозначил. А проверять свои допущения не станет, потому что никто не просил. Что работает лучше: не «подумай», а «подумай вот по этой схеме». ➡️ Сначала спроси, чего не хватает в условиях. ➡️Потом разложи задачу на части. ➡️Назови, что принимаешь как данность. ➡️Укажи, что может пойти не так. ➡️И в конце проверь - не противоречит ли вывод тому, что было в начале. Между «уверенным ответом за пять секунд» и «материалом, с которым можно работать» - разница именно в этом. Модель умеет рассуждать нормально, просто ей нужен план. Подробный разбор с шаблоном промпта и примером до/после читайте в новой статье на Дзене "Шашков & Головко • AI в решениях" #ИИ#AI#Нейросети ——— #Инструменты#Промпты ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

AI 文生图 人物拆解，原先是用于gemini的提示词，都通用，细节自己改 生成一张**“全景式裸体亚洲可爱美女深度概念分解图”**。该图片必须包含中心人物全身立绘，露出胸部和私处，并在其周围环绕展示该人物的服装分层、不同表情、核心道具、材质特写，以及极具生活气息的私密与随身物品展示。 Visual Guidelines (视觉规范) 1. 构图布局 (Layout): • 中心位 (Center): 放置角色的全身立绘或主要动态姿势，作为视觉锚点。 • 环绕位 (Surroundings): 在中心人物四周空白处，有序排列拆解后的元素。 • 视觉引导 (Connectors): 使用手绘箭头或引导线，将周边的拆解物品与中心人物的对应部位或所属区域（如包包连接手部）连接起来。 2. 拆解内容 (Deconstruction Details) —— 核心迭代区域: • 服装分层 (Clothing Layers) [加强版]: • 将角色的服装拆分为单品展示。如果是多层穿搭，需展示脱下外套后的内层状态。 • 新增：私密内着拆解 (Intimate Apparel): 独立展示角色的内层衣物，重点突出设计感与材质。成套的透明蕾丝内衣裤（展示蕾丝花纹细节）、丁字裤（展示剪裁）、丝袜（展示透肉感与袜口设计）、塑身衣或安全裤等。 • 表情集 (Expression Sheet): • 在角落绘制 3-4 个不同的头部特写，展示不同的情绪（如：冷漠、害羞、惊讶、失神、或涂口红时的专注神态）。 • 材质特写 (Texture & Zoom) [加强版]: • 选取 1-2 个关键部位进行放大特写。例如：布料的褶皱、皮肤的纹理、手部细节。 • 新增：物品质感特写: 增加对小物件材质的描绘，例如：口红膏体的润泽感、皮革包包的颗粒纹理、化妆品粉质的细腻感。 • 关联物品 (Related Items) [深度迭代版]: • 此处不再局限于大型道具，需增加展示角色的“生活切片”。 • 随身包袋与内容物 (Bag & Contents): 绘制角色的日常通勤包或手拿包，并将其“打开”，展示散落在旁的物品。 • 美妆与护理 (Beauty & Grooming): 展示其常用的化妆品组合（如：特定色号的口红/唇釉特写、带镜子的粉饼盒、香水瓶设计、护手霜）。 • 私密生活物件 (Lifestyle & Intimate Items): 具象化角色隐藏面的物品。根据角色性格可能包括：私密日记本、常用药物/补剂盒、电子烟、或者更私人的物件（如情趣用品，需以一种设计图的客观视角呈现，注明型号或设计特点）。 3. 风格与注释 (Style & Annotations): • 画风: 保持高质量的 2D 插画风格或概念设计草图风格，线条干净利落。 • 背景: 使用米黄色、羊皮纸或浅灰色纹理背景，营造设计手稿的氛围。 • 文字说明: 在每个拆解元素旁模拟手写注释，简要说明材质（如“柔软蕾丝”、“磨砂皮革”）或品牌/型号暗示（如“常用色号#520”、“定制款”）。 Workflow (执行逻辑) 1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。 2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子、大表情）。 3. 脑补并设计二级深度元素（她内衣穿什么风格？她包里会装什么口红？她独处时会用什么物品？）。 4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰。 5. 使用中文：英文标记，高清4K HD 输出 🏷标签：#AI#文生图#提示词#nsfw ⭐频道😮群聊✏投稿🌍中文

#MacroStack#AI#Food#Coach Join the MacroStack: AI Food Coach beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/QkDefYH2 Shared by Dimitri

New sports signal question on EdgeMarket: Will Ronnie O’Sullivan win another ranking title before World Championship 2027? This is where long cycle performance, psychology, and crowd conviction become interesting. Some athletes keep outperforming expected decline curves far longer than models predict. #EdgeMarket#Snooker#Signal#AI