24 декабря Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна. Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
401
17 апреля 15:55
Сохранен
528
14 марта 13:40
Сохранен
541
21 февраля 20:15
Сохранен
22
15 февраля 21:28
Сохранен
582
15 февраля 22:29
Сохранен
246
17 января 23:07
Сохранен
164
Neuro-sama thread. Шурик, а ты знаешь про Neuro? Не давно она заняла первое место среди девушек стр — Neuro-sama thread. Шурик, а ты знаешь про Neuro? Не давно она заняла первое место среди девушек стримеров, несмотря на то, что она AI написанная парнем... При том, что это реально AI. Она состоит из нескольких программ, которые позволяют ей понимать речь, отвечать речью, читать чат, распознавать картинки, играть в игры и петь песни. Плюс недавно Vedal (создатель) прокачал её, так что она теперь может запоминать вещи долгосрочно, так что даже иногда троллит его одной и той же шуткой в течении недели. Т.е. она уже настолько прокаченная, что является чуть ли не лучшим AI из существующих по ширине охвата контента. Правильно говорят, что не важно какие ограничения на создание AI правительство сделает, всегда найдётся кто-то, кто у себя в гараже соберёт Скайнет...
3 января 6:44
Сохранен
225
21 декабря 2023
Сохранен
551
20 декабря 2023
Сохранен
557
19 декабря 2023
Сохранен
384
18 декабря 2023
Сохранен
516
16 декабря 2023
Сохранен
581
15 декабря 2023
Сохранен
564
15 декабря 2023
Сохранен
45
1 мая 2023
Сохранен
11
14 апреля 2023
Сохранен
31
4 апреля 2023
Активный
530
Нейросети в геймдеве. — Желающие нейроэнтузиасты могут написать FAQ, который будет добавлен шапку. Если выберете подходящую(ие) картинку(и), тред будет пересоздан с ней. Особенно прошу обратить внимание на то, что посты типа "нейросеть заменит профессию Х" вне нейросететреда будут расцениваться также, как движкосрач и награждаться двухдневным баном. Основные ресурсы: 1) ChatGPT -- https://chat.openai.com/chat Для регистрации нужна СНГ симка Позволяет генерировать наброски игрового кода, в т.ч. на популярных игровых движках. Есть также платный плагин для Unity: https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai/gpt-ai-integration-243729 Бесплатную версию ChatGPT 3.5 легче заставить разговориться: https://gist.github.com/coolaj86/6f4f7b30129b0251f61fa7baaa881516 Всякая полезная инфа про нейронки: https://www.reddit.com/r/ChatGPT/ @GPT4Telegrambot @ChatGPT_ForTelegramBot Бесплатные (лимит запросов в день) телеграм боты для доступа в ChatGPT и Dall-e 2) Midjourney -- вход через дискорд, инструкция: https://dtf.ru/howto/1630709-vvod-v-midjourney-kak-nachat-polzovatsya-neyrosetyu-i-sekonomit-probnye-popytki Пригоден для генерации изображений по текстовому описанию 3) Dall-e -- https://labs.openai.com/ Также позволяет генерировать изображения на основе текстового описания, вход такой такой же, как в ChatGPT Можно вырезать часть изображения и дорисовывать его дальше 4) Copilot -- https://github.com/features/copilot Плагин для Visual Studio и Rider, который дописывает код основываясь на контексте и комментариях Есть бесплатный trial два месяца на не РФ карту 5) New Bing -- https://www.bing.com/new Эмоциональный чат-поисковик встроенный в Bing Можно записаться в очередь ожидания на доступ
16 апреля 11:41
Сохранен
502
Исследования ИИ тред #1 /research/ — Исследования ИИ тред #1Обсуждаем развитие искусственного интеллекта с более технической стороны, чем обычно. Я ничего не понимаю, что делать?Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu/ (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже. Где узнать последние новости?https://www.reddit.com/r/MachineLearning/http://www.datatau.com/https://twitter.com/ylecun На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся Какая математика используется?В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus Как работает градиентный спуск?https://cs231n.github.io/optimization-2/ Почему python?Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python Можно не python?Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет Что почитать для вкатывания?http://www.deeplearningbook.org/Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материалаФрансуа Шолле — Глубокое обучение на Pythonhttps://d2l.ai/index.htmlВсе книги и статьи фактически устаревают за год. В чем практиковаться нубу?http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/https://www.hackerrank.com/domains/aihttps://github.com/pytorch/exampleshttps://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials Где набрать первый самостоятельный опыт? https://www.kaggle.com/ | http://mltrainings.ru/ Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента. Где работать? https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел Есть ли фриланс в машобе? Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой Где посмотреть последние статьи? http://www.arxiv-sanity.com/ https://paperswithcode.com/ https://openreview.net/ Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском Где посмотреть must read статьи? https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers https://huggingface.co/transformers/index.html То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read Где ещё можно поговорить про анализ данных? http://ods.ai/ Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека? Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100. Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/ Заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит? На текущем железе — никогда, тред не об этом Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга? Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад. Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка Список дедовских книг для серьёзных людей: Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning" Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory" Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning" Взять можно тут: https://www.libgen.is/ Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах. Disclaimer: Шапка сгенерирована нейросетью и нуждается в чистке.
18 февраля 11:59
Сохранен
1523
14 мая 2023
Сохранен
620
30 марта 2023
Сохранен
21
24 февраля 2023
Сохранен
557
5 марта 2023
Сохранен
525
1 марта 2023
Сохранен
655
1 марта 2023

Отзывы и предложения