🔥Как работает нейросеть? — [9:59]
Нейросети уже заполонили мир, особенно ChatGPT и Midjourney, поэтому важно приблизительно понимать как они работают. В этом ролике речь пойдёт об общем строении ИИ, что такое нейрон, вес и как подбирается результат.
Перейти к просмотру
#видео#ai
⚡️ Релиз Flux 2
Модель получила значительный апгрейд . Теперь она учитывает до десяти референсов сразу, лучше понимает свет, материалы и оптику, аккуратнее рендерит текст и выдаёт качество до 4k.
Генерации выглядят ровнее и реалистичнее, без пластикового блеска.
Можно генерировать, редактировать и совмещать изображения.
Веса открытые, так что при желании можно запускать локально (65 ГБ).
🟠Demo: https://playground.bfl.ai/image/generate
🟠Weights: https://huggingface.co/black-forest-labs
🟠HF: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Flux2#ImageGeneration#AIGraphics
🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU
Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model).
Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике.
🔬 Как это работает:
1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор.
2. Этот узор загружается на оптический модулятор света.
3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение.
✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации:
- Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога.
- Качество сравнимо с современными диффузионными моделями.
- Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии).
⚡ Чем интересен такой подход
- Подход не требует никакой вычислительной нагрузки.
- Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций.
- Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры.
⚠️ Ограничения:
- Сложно выравнивать оптические системы.
- Ограничения по точности фазовых масок.
- Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина).
Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой.
Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5
@ai_machinelearning_big_data
#AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA
Немного брутальной Белоснежки в стиле Фрэнка Фраззеты и Фрэнка Миллера. Из старого.
By Voodoont
#voodoont
#ai#арт#art#girl#fairy_tales#snow_white#grimm#old_work
Dreams Gallery
📌Адвент-календарь по ML и DL.
Towardsdatascience запустил декабрьский Адвент-календарь "Machine and Deep Learning", котором предлагает разобраться, что под капотом у ML-процессов.
Фреймворки, например scikit-learn, сделали нас ленивыми. Вызов model.fit стал настолько обыденным, что в эпоху Gen AI кажется, будто обучение модели -это просто подбор параметров.
ML-инженеры жонглируют моделями со сложностью, которая растет в геометрической прогрессии, но при этом они не всегда способны вручную пересчитать и объяснить результаты даже самых простых алгоритмов: линейной регрессии или классификатора.
Модели превратились в "черные ящики", и это огромная проблема, ведь знание, что стоит за каждой функцией, критически важно для понимания процесса.
Фишка в том, что весь материал разбирается в Excel. Звучит диковато, но в этом и есть гений. В отличие от кода, где операции скрыты за функциями, в Excel каждая формула, каждое число, каждый расчет - всё на виду. Никаких "черных ящиков".
Уже вышло 7 статей:
🟢День 1 : k-NN Regressor
🟢День 2 : k-NN Classifier
🟢День 4 : GNB, LDA и QDA
🟢День 5 : GMM (Gaussian Mixture Model)
🟢День 6 : Decision Tree Regressor
🟢День 7 : Decision Tree Classifier
Цикл поможет ответить на вопросы, которые часто остаются за кадром: как грамотно обрабатывать категориальные признаки, когда масштабирование не является правильным решением, и как измерять важность признаков, интерпретируя их напрямую с моделью, минуя модель-агностические пакеты LIME и SHAP.
Серия будет полезна студентам для осмысления формул, и менеджерам для понимания какой ML-метод необходим для бизнеса. А для разработчиков это шанс наконец-то понять теорию.
В общем, это маст-рид для тех, кто хочет перестать быть оператором библиотек и по-настоящему понять, как работает ML-движок.
🔜 Мониторить выход новых статей можно тут, обещают публикацию до конца декабря в формате "один день - одна статья".
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#DL#Tutorial#Excel
AI-Video-Transcriber
#AI#Video#Transcriber is a powerful video transcription and summarization tool with support for over 30 platforms such as #YouTube and #TikTok.
It offers multilingual support and intelligent transcription with high accuracy through Faster-Whisper.
The tool also provides automatic text optimization and #summary#translation using GPT-4.
AI-Video-Transcriber is also compatible with mobile devices, making it easy to use.
https://github.com/wendy7756/AI-Video-Transcriber
================
@open_source_friend
Lawsuit alleges OpenAI violated copyrights and privacy with ChatGPT's training data
A California-based law firm, Clarkson, has filed a class-action lawsuit against OpenAI. The lawsuit claims that OpenAI violated copyrights and privacy by using data scraped from the internet to train its AI technology. The law firm aims to test a novel legal theory, asserting that OpenAI infringed upon the rights of millions of internet users by utilizing their social media comments, blog posts, Wikipedia articles, and even family recipes without permission.
The lawsuit, filed in federal court in California, seeks to represent individuals whose information was allegedly stolen and exploited for the development of OpenAI's powerful technology. Ryan Clarkson, the managing partner of the law firm, emphasizes the importance of addressing the issue of AI algorithms' training and ensuring fair compensation for individuals whose data is used.
The lawsuit against OpenAI is part of a broader trend of legal challenges faced by AI companies. Similar lawsuits have been filed against OpenAI and Microsoft for their use of computer code, as well as against other AI startups for unauthorized use of copyrighted materials. OpenAI's prominence in the AI industry makes it a primary target in this legal battle.
The lawsuit against OpenAI raises important questions about transparency and user consent in AI development. It alleges that OpenAI should provide clearer information to users regarding how their data may be used for training new products and should take more proactive measures to prevent underage users from accessing its tools.
#OpenAI#ChatGPT#AI#Copyright#Privacy#DataProtection