Найти похожее

1250 интервью ИИ-датасет Большое исследование уникальных кейсов использования ИИ в разных областях. Создано Antropic, структурированно Денисом. 😂Прикольно, зайдёт любителям искать идеи для стартапов) #dataset | AcidCrunch

​​Polymathic - междисциплинарный ИИ Ох, какая классная межуниверситетская инициатива - Polymathic🔥. Задача, которую они решают, заключается в создании ИИ моделей, которые используют информацию из наборов данных различных модальностей и разных научных областей, которые не имеют общего представления (например, текста). Такие модели могут использоваться в качестве надежных базовых показателей или можно сделать файн-тьюнинг для конкретных приложений. Такой подход может демократизировать ИИ в науке, предоставляя более сильные априорные модели для общих концепций, таких как причинность, измерение, обработка сигналов, и т.п. В общем история с базовыми и генеративными моделями понемногу адаптируется к научным задачам, за что мы топим тоже 🤘. Реальных проектов пока немного, но есть, например, Multiple Physics Pretraining - подход к разработке больших предобученных физических суррогатных моделей или AstroClip - видимо модель CLIP для астрофизиков. На данный момент кроме команды ученых есть и крутой консультативный совет, например, с Яном Лекуном (Yann LeCun) из Meta AI. #AI#ML

🔍«Глубокий поиск» или 55 источников за один запрос Мы протестировали функцию Deep Research в Perplexity AI. Задача — выяснить, какие тренды ждут рынок ИИ-инструментов для личной эффективности. Ожидали стандартный пересказ очевидных вещей, но получили глубокий разбор рынка, сравнение продуктов и 55 источников. Что выдал Perplexity? 🔹 Никакой воды — только факты и подтвержденные данные. 🔹 Источники из актуальных исследований и профильных статей (2024–2025 гг.). 🔹 Сравнение реальных продуктов, а не абстрактные размышления. 💡Лайфхак: как получить крутой результат от «Глубокого поиска» Первая попытка была неудачной — мы задали слишком длинный запрос, уточняя много деталей. В итоге Perplexity сузил сильно тему и выдал поверхностный ответ. Второй запрос был короче, без лишней воды. Это позволило Perplexity не сдерживать себя и дать развернутый анализ. 📌 Запрос: Проведи анализ рынка и трендов 2025 года в сфере применения ИИ для личной эффективности. Нужны конкретные ИИ-продукты в сравнении, анализ того, чего не хватает или слабо развито. Поэтому чем короче и конкретнее запрос, тем лучше работает «Глубокий поиск». Такой результат вдохновил проверить, как на этот же вопрос ответят другие ИИ-модели: DeepSeek и ChatGPT o1. Они дали интересные выводы, но с совершенно другим подходом! Получился любопытный анализ. 🔥 Посмотрите его у нас в Дзене или в ВК. Уверены, что найдете открытия и для себя! #ИИ#AI#Нейросети#Perplexity ——— #Инструменты#deepresearch ✍️Подписывайтесь: @aiforproduct

#AI Немного ИИ-теории ❗️В недавнем иске против компании OpenAI Илон Маск утверждал, что GPT-4 является ранним AGI, по сути равным человеческому интеллекту. Что же такое AGI и когда он появится? 👤Сэм Альтман, CEO Open AI определяет AGI (artificial general intelligence) как интеллект, равный уровню обычного человека, который можно было бы принять в команду как сотрудника. Также популярно определение AGI как «системы, способной выполнить любую когнитивную задачу, доступную человеку». 📎Для справки: существует несколько видов (уровней развития) ИИ, а именно узкий ИИ (narrow, ANI), общий ИИ (genreal, AGI) и супер ИИ (super AI, ASI). ⏲Исследователи никак не могут прийти к консенсусу относительно даты появления AGI. По результатам Expert Survey on Progress in AI, существует 50% шанс того, что AGI появится до 2059 года. Тем не менее, поле ИИ изменяется постоянно и становится сложным оставаться в курсе событий. ⭐️Для этого мы нашли крупнейшее русскоязычное AGI-сообщество agirussia.org — у них есть канал и группа в Telegram. 🌐еще проходят еженедельные онлайн-семинары по тематике AGI на русском языке, записи семинаров за последние несколько лет доступны на YouTube и их сообществе в ВК. Держим руку на пульсе ИИ⭐ ⭐️Автор, Анна, @qcuqueen

Хакатончик от Xeek Two Birds, One Neural Network - так называется новый хакатон от Xeek в области Generative AI. Звучит как-будто нужно сделать свой Dalle-E2, но на самом деле, задача выглядит немного иначе. По условиям хакатона, участникам нужно сделать нейронную сеть, которая максимизирует разнообразие генерируемых результатов, отвечающих двум условиям. Авторы хакатона проводят параллели с добавлением двух геофизических измерений для ограничения сценариев геологических моделей. Буквально, нужно построить нейронную сеть, которая генерирует разнообразные значения x0, x1, сохраняя при этом их природу в виде нисходящих или восходящих прямых линий, удовлетворяющих заданным функциям y1, y2, как показано на картинке. Более подробное описание - тут. Призовой фонд $40К (первое место $19.5K). #hackathon#AI#ML

#AI Party 🎞🔥👀

Влияние #AI на жизнь и будущее наших детей неоценимо. Восьмилетняя девочка с помощью cursor создает свой первый сайт.

🔥Неделя моды в #AI

Как все было на самом деле 🫡#ai

🤔 Эксклюзив. Интервью Павла Дурова. 🆒 Подписывайся @ilia_plasma#AI

❤️Интервью Павла Дурова на русском в 4k@durov 🎞 Ссылка на Youtube Решил поиграться с нашим #AI и перевести видео с липсинком полностью через бот @plasma_gpt_ai_bot На русский в разы сложнее переводить, чем на английский. Смотрите, что получилось)

Когда #AI озвучка неотличима от оригинала 😤