Новости россия нейросеть

Яндекс представил нейросеть Нейро. Фактически, это поисковик с «мозгами» нейросети. Число бизнес-клиентов генеративной нейросети Сбера GigaChat достигло более 4 тысяч. На ближайшем съезде Либерально-демократической партии России (ЛДПР), который ориентировочно пройдет в декабре, нейросеть «Жириновский» может получить партбилет и. Партия ЛДПР представила нейросеть, обученную на речах и текстах Владимира Жириновского. Нейросети являются одним из направлений в разработке систем искусственного интеллекта, при котором компьютерная программа работает по принципу нейронной сети живого организма.

Нейросетевыми функциями «Яндекс Браузера» воспользовались 55 млн раз

По словам Сергея Смекалова, в результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием. Нейросети для генерации изображений в России: мой топ-3. Интересно узнать, какое будущее у России, но по версии уже иностранной нейросети. последние новости, статьи и другие материалы.

В России предложили создать систему для выявления дипфейков

В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах.

Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными.

Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно?

Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.

Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях.

Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.

Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ.

Если эксперимент удастся, то нейросети оставят работать автономно. RU узнал у врачей, как это будет работать и сможет ли искусственный интеллект выявить патологии на рентгене. Евдокимова Сергея Бабака, такие технологии уже применяются в ряде поликлиник.

Компьютерная программа может предсказать какие-либо поражения [легких], она их просто визуализирует на экране, и врач должен подтвердить, так это или нет, — объяснил в разговоре с MSK1 Бабак. Если они есть, программа подсказывает ему, где они, и врач должен поставить маркер — соответствует это изменение тому, что говорит ИИ, или нет. При этом программа может пропустить важные детали, поэтому врач должен перепроверять снимки самостоятельно, считает пульмонолог Александр Пальман. Поэтому если будет работать искусственный интеллект, он просто обозначит некие точки и области, которые вызывают у него большое подозрение.

И даже если он и пишет что-то, то это вероятностные вещи. А дальше всё зависит от врачей, потому что есть очень много медицинских исследований, где программа дает предварительное заключение, — рассказал MSK1 медик.

В результате нейронная сеть сможет распознать разные виды злокачественных новообразований и отличать здоровые легкие от пораженных заболеванием», — поясняет студент ВоГУ Сергей Смекалов. Окончательное решение всегда остается за специалистом и может потребовать дополнительной диагностики. Самое главное здесь — не потерять время на исследованиях и начать лечение как можно раньше», — считает студент ВоГУ Павел Смирнов. В дальнейшем студенты планируют добиться еще более точных результатов за счет расширения набора данных и привлечения новых методов искусственного интеллекта.

Убрал бы всех воров и бездельников, восстановил бы справедливость и порядок. А Зюганова отправил бы на дачу, чтобы он больше не мешал нашему прогрессу!

Россия должна заботиться о своих гражданах, а не тратить ресурсы на непредсказуемую Украину. Пусть они сами разбираются со своими проблемами! А на вопрос о том, чем закончится спецоперация на Украине, цифровой Жириновский сказал, что «полной победой России и защитой русских людей». Прогноз по сроку окончания спецоперации он выдал весьма расплывчатый, заявив, что она продолжится «до полного восстановления мира и безопасности русских людей». На вопрос о планах баллотироваться в 2024 г. По ее словам, политик ответил бы: «Все решения о моем участии в выборах будут приняты в соответствии с политической ситуацией и интересами ЛДПР. Моя партия всегда готова бороться за интересы русского народа и привести Россию к новым вершинам! После этого виртуальный Жириновский рассказал, что сотрудничество с Китаем для России — это «отличная возможность для развития и прогресса нашей страны», что он не может видеть будущее, но может предложить варианты развития страны, основанные на «идеологии ЛДПР и политическом наследии Владимира Вольфовича Жириновского».

Ответил цифровой Жириновский и на вечные вопросы.

В России появилась первая телеведущая, созданная нейросетью

Данные Яндекса о знании и использовании текстовых и картиночных нейросетей в России. Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. «Он может с помощью нейронной сети определять свое местоположение, привязываться к местности и висеть это функции нейронной сети. В процессе формирования новейшей нейронной сети российские физики использовали набор, состоящий из восьми кубитов. В компании объяснили, что для обучения нейросети использовались многочисленные кадры и видео из широкого доступа, благодаря чему технология более точно восстанавливает.

Картиночные нейросети

  • Искусственный интеллект / ИТ Новости
  • В России задействовали квантовую нейросеть: классифицирует изображения с точностью до 94%
  • Главное сегодня
  • Яндекс усовершенствовал поиск, заложив возможности нейросети последнего поколения
  • Новости о нейронных сетях и ИИ в России и в Мире

нейросеть – последние новости

В Москве после внедрения компьютерного зрения в медицину нейросети помогли рентгенологам проанализировать 10 миллионов лучевых исследований. На Западе же активно анонсируют новую нейросеть — Sora, которая способна создавать целые видеоролики по простому текстовому запросу. Учащиеся института математики, естественных и компьютерных наук вологодского госуниверситета обучили нейросети распознавать снимки рака легких на ранних стадиях. В Новороссийске лишили пенсии бывшую гражданку Украины ВИДЕО Сегодня 18:10 Нейросеть оценила эффективность депутатов Госдумы 17:45 Помог настроить телефон и “заработал”. Нейросети для генерации изображений в России: мой топ-3. В компании объяснили, что для обучения нейросети использовались многочисленные кадры и видео из широкого доступа, благодаря чему технология более точно восстанавливает.

Вологодские студенты обучили нейросеть распознавать рак легких

В исследовательской работе , в которой подробно описываются диффузионные трансформеры DiT , объясняется, что это новая архитектура для диффузионных моделей, которая заменяет широко используемую магистраль U-Net трансформером, работающим на скрытых участках изображения. Применение DiT позволяет более эффективно использовать вычислительные мощности и превосходить другие подходы к диффузной генерации изображений. Еще одна важная инновация, которой пользуется Stable Diffusion 3. В исследовательской работе по сопоставлению потоков объясняется, что это новый метод обучения нейросетей с помощью «непрерывных нормализующих потоков» Conditional Flow Matching — CNF для моделирования сложных распределений данных. По мнению исследователей, использование CFM с оптимальными путями транспортировки приводит к более быстрому обучению, более эффективному отбору образцов и повышению производительности по сравнению с диффузионными путями. Улучшенная типографика в Stable Diffusion 3. Как пояснил Мостак, качественная генерация текстов на изображения стала возможной благодаря использованию диффузионной модели-трансформера и дополнительных кодировщиков текста. С помощью Stable Diffusion 3. Хотя Stable Diffusion 3.

В последние месяцы Stability AI также создаст нейросети для создания 3D-изображений и видео. Компания утверждает, что Sora «может создавать реалистичные и фантазийные сцены по текстовым инструкциям». Источник изображения: OpenAI Sora способна создавать «сложные сцены с несколькими персонажами, определенными типами движения и точной детализацией объекта и фона», говорится в блоге OpenAI. Компания также отмечает, что нейросеть может понимать, как объекты «существуют в физическом мире», а также «точно интерпретировать реквизит и генерировать убедительных персонажей, выражающих яркие эмоции». Модель может генерировать видео на основе неподвижного изображения, заполнять недостающие кадры в существующем видео или расширять его. Среди демонстрационных роликов, созданных с помощью Sora и показанных в блоге OpenAI, сцена Калифорнии времен золотой лихорадки, видео, снятое как будто изнутри токийского поезда, и другие. Многие из них имеют некоторые артефакты, указывающие на работу искусственного интеллекта. Например, подозрительно движущийся пол в видеоролике о музее.

Сама OpenAI говорит, что модель «может испытывать трудности с точным моделированием физики сложной сцены», но в целом результаты довольно впечатляющие. Пару лет назад именно генераторы текста в изображение, такие как Midjourney, лучше всего демонстрировали способности ИИ превращать слова в изображения. Но в последнее время генеративное видео стало улучшаться заметными темпами: такие компании, как Runway и Pika, продемонстрировали впечатляющие модели преобразования текста в видео, а Lumiere от Google , похоже, станет одним из главных конкурентов OpenAI в этой области. Как и Sora, Lumiere предоставляет пользователям инструменты для преобразования текста в видео, а также позволяет создавать видео из неподвижного изображения. В настоящее время Sora доступна только отдельным тестировщикам, которые оценивают модель на предмет потенциального вреда и рисков. OpenAI также предлагает доступ по запросу отдельным художникам, дизайнерам и кинематографистам, чтобы получить обратную связь. Компания отмечает, что существующая модель может неточно имитировать физику сложной сцены и неправильно интерпретировать некоторые случаи причинно-следственных связей. Ранее в этом месяце OpenAI объявила, что добавляет маркировку в свой инструмент преобразования текста в изображение DALL-E 3, но отмечает, что их можно легко удалить.

Как и в случае с другими продуктами на базе ИИ, компании OpenAI придется бороться с последствиями того, что поддельные фотореалистичные видео, созданные ИИ, будут выдавать за настоящие. Больше видео, сгенерированных Sora, можно найти здесь. Сегодня была представлена большая языковая модель Gemini 1. Google ясно дала понять, что хочет использовать Gemini в качестве бизнес-инструмента, персонального помощника и не только. В Gemini 1. Модель Gemini 1. При создании новой модели используется набирающий популярность подход «смесь экспертов» Mixture of Experts — MoE , который подразумевает, что при отправке запроса запускается только часть общей модели, а не вся. Такой подход должен сделать модель более быстрой для пользователя и более эффективной для Google.

Но в Gemini 1. Новая версия нейросети имеет огромное контекстное окно, что означает, что она может обрабатывать гораздо более объёмные запросы и просматривать гораздо больше информации одновременно. Ещё он добавил, что исследователи Google тестируют контекстное окно на 10 миллионов токенов — это, например, вся серия «Игры престолов» в одном запросе. В качестве примера Пичаи говорит, что в это контекстное окно можно вместить всю трилогию «Властелин колец». Это кажется слишком специфичным, но, возможно, кто-то в Google проверит, не обнаружит ли Gemini ошибок в преемственности, пытается разобраться в сложной родословной Средиземья. Или ИИ, возможно, сможет понять Тома Бомбадила. Пичаи также считает, что увеличенное контекстное окно будет очень полезно для бизнеса. Глава Google представляет себе, что кинематографисты могут загрузить весь свой фильм и спросить у Gemini, что скажут рецензенты, а компании смогут использовать Gemini для обработки массы финансовых документов.

Пока что Gemini 1. Со временем она заменит Gemini 1. Чтобы получить миллион, придется доплатить. Google также тестирует безопасность и этические границы модели, особенно в отношении нового увеличенного контекстного окна. Сейчас Google находится в бешеной гонке за создание лучшего инструмента ИИ, в то время как компании по всему миру пытаются определить свою собственную стратегию ИИ и сотрудничать с OpenAI, Google или кем-то ещё.

Одной из его самых интересных функций является поиск по фото, с помощью которого можно моментально узнать название интересующей картины, определить неизвестное растение, модель машины или технического устройства. Подробнее — в нашем сюжете.

Поэтому направим нейросеть в интересующее нас направление. Например, автомобили. Специально формулируем запрос так, чтобы с ним не справился обычный поисковик. И тут становится заметна главная деталь — понимание контекста. Теперь можно ознакомиться с местными автопривычками. И продолжаться такой диалог может долго. Ещё одна поразительная возможность — работа с изображениями. Покажу без лишних слов. Делаем фото.

Осторожно: киберугрозы!

  • Другие новости
  • Новости по тегу "Нейросети": последние обновления и аналитика по теме - Hi-Tech
  • GigaChat отвечает на вопросы и пишет тексты
  • Генпрокуратура начала внедрять в свою работу ИИ и нейросети
  • Вологодские студенты обучили нейросеть распознавать рак легких - 35медиа

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий