PROAI

Девушки, модельное отменяется 😭 Можно было еще надеятся, что когда нас заменят в технических специальностях, останется место творчеству. Но, не тут-то было. В онлайн-магазинах Mango на фотках теперь будут не настоящие модели, а сгенерированные в Stable Diffusion. Но, фотографы пока живут. Потому что исходники одежды все еще будут вручную фотографироваться и потом уже накладываться на искусственных моделей. Значит ли это, что фотографы переживут мясорубку ИИ? Сомнительно. В дальнейшем вполне возможен расклад, что дизайн одежды будет отрисовывать ИИ, потом он же будет делать 3D-модельки и натягивать на фото людей. А если заглядывать ещё дальше, то мы просто будем своих виртуальных аватаров одевать на сайтах. Вроде я где-то такое уже слышал. Тогда уж точно из квартир вылазить не будем. А новые шмотки только в фотографиях на экстремистских платформах показывать. Приветствуем 1000 лет одиночества...

Французы отошли от Олимпиады и вернулись к технологиям 🔲 Французский стартап Mistral представил свою первую модель, которая может одновременно обрабатывать текст и изображения. Pixtral 12B, обладая 12 миллиардами параметров, открывает новые возможности для решения бизнес-задач, связанных с анализом визуальной информации. 📈 Технические особенности Pixtral 12B построена на базе текстовой модели Nemo 12B. Она способна отвечать на вопросы по изображениям любых размеров и количества. Это полезно для задач вроде автоматического создания описаний к товарам, анализа контента и подсчета объектов на изображениях. 🔐 Доступность и настройка Pixtral 12B можно скачать и использовать бесплатно под лицензией Apache 2.0, что означает полную свободу для доработки и коммерческого использования. Модель доступна на таких платформах, как GitHub и Hugging Face. 📇 Правовые аспекты Однако, как и другие модели генеративного ИИ, Pixtral 12B обучена на данных из открытых источников. Это вызывает вопросы по поводу авторских прав, что стало предметом судебных исков против крупных разработчиков ИИ. Но Mistral придерживается позиции, что их использование данных соответствует принципам «добросовестного использования» (fair use). 🛩 Инвестиции и стратегия Недавно Mistral завершил раунд финансирования на $645 миллионов, что повысило оценку компании до $6 миллиардов. В отличие от многих других компаний, Mistral делает ставку на открытые модели, что позволяет бизнесу использовать их без ограничений. Французы вроде бы держат неплохие позиции по технологичности ИИ-моделей, но о них как-то мало говорят. Интересно, смогут ли они нормально заявить о себе.

🔲Что такое реляционные базы данных (РБД)? И при чём тут ИИ? Если коротко: реляционная база данных — это просто метод хранения данных в виде таблиц, которые связаны между собой. Представьте Excel-таблицы, только в 1000 раз мощнее. Каждый кусок инфы, будь то клиенты, заказы или товары, лежит в своей таблице, и они аккуратно соединяются по ключам. Это как собрать пазл: все части на своих местах, легко найти нужный кусок. ⏩Пример: У нас есть таблица с клиентами, где хранится имя, email и ID клиента. Есть другая таблица с заказами, где каждый заказ привязан к клиенту через ID. Вместо того чтобы в каждой строке дублировать имя клиента — мы просто ссылаемся на ID. Меньше хаоса — больше структуры. Как всё это связано с ИИ❓ РБД — это как склад данных для ИИ. Чтобы ИИ работал, ему нужны тонны данных, и реляционные базы помогают эти данные организовать. Вот как это работает: Подготовка данных для ИИ: данные в базе могут использоваться для обучения моделей. Например, если у нас база с покупками клиентов, ИИ может учиться предсказывать, что они купят дальше. После того как модель обучилась, ей всё ещё нужно вытаскивать данные из базы, чтобы принимать решения. Например, рекомендовать новый товар, основываясь на предыдущих покупках. Анализ результатов: ИИ что-то напрогнозировал или сделал? Результаты сохраняются в базе, чтобы потом можно было глянуть, как это всё сработало. Короче, реляционные базы — это как кухня для ИИ. Всё готовится там, данные подаются ИИ на блюде, и он выдаёт результат. Без этих баз наш ИИ бы голодал и ничего не предсказывал. Так что если строишь ИИ — сначала подумай, где будешь хранить все данные.

Эй, народ! 🤩 Слышали новость? Рамочная конвенция Совета Европы по ИИ и правам человека, демократии и верховенству права была принята 17 мая 2024 года и с 5 сентября открыта для подписания. Уже подписали немало стран — от США и Израиля до Великобритании и Норвегии. 🚀 Что это за документ? Конвенция устанавливает принципы для защиты прав человека и демократических институтов в сфере ИИ. Включает требования по прозрачности, подотчетности и защите данных. Но вот загвоздка: страны могут сами решать, какие обязательства они возьмут на себя в частном секторе. 🤔 Конвенция не охватывает научные исследования, нацбезопасность и оборону. Россия пока не подписала, и в свете текущей политической ситуации это маловероятно. 🤩 Критика: Документ критикуют за "беззубость" — слишком общие формулировки и отсутствие конкретных требований. К тому же, возможность для стран избегать строгого регулирования в частном секторе вызвала волну недовольства. Эта конвенция вроде бы может быть важным шагом к глобальному регулированию ИИ, но как она повлияет на международные стандарты и законодательство? Будем следить за развитием событий! 🤩 Что думаете? Есть вопросы или свои мысли по поводу конвенции? Пишите в комментариях!

Как там эти ваши LLM работают и хранят информацию? 🤩 Мы вроде бы уже неплохо так погрузились в тему искусственного интеллекта, но как они там внутри работают? Вообще хер знает. Увидел, что один классный чувак, хорошо разбирающийся в LLM рекомендует недавно вышедшее видео про то, как они устроены внутри. Вроде бы для новичков самое то. Буду сегодня смотреть вместе с Вами. Кстати, напоминаю, что в Яндекс браузере можно в стриминге смотреть англоязычные видео.