Прошлые домены не функционирует! Используйте адрес ARHIVACH.VC.
24 декабря 2023 г. 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
Активный
185
Нейродвача и искуственных борд тред — Недавно в бредаче всплыл интересный тред посвященный генератору постов двача на основе ИИ. И генератор совершенно не хуйня и он вполне себе хорошо копирует слог среднего анона и даже превосходит его. "Аноны" метко подшучивают над опом и темой его поста и если развитие проектов такого типа продолжиться то каждый "анон" в сгенереном треде будет иметь свое мнение и личность и можно будет уже самому с ними посраться, появятся шизы. Хочу создать тред исключительно по данной теме, если это продвинется дальше то каждый сможет иметь свой офлайн двач с куклами, пони, бесконечными консолесрачами и постами в стиле того самого без всяких новомодных течений. Можно будет вернуться в любую эпоху и имитировать даже несуществующие эпохи двача типа если бы двач существовал при царе Рюрике, Сталине и тд. Все приведено естественно как пример. Также реквестирую в тред любые материалы по теме генерации борд в режиме реального времени если они у вас имеются. Генератор тредшотов: https://glif.app/@Meson/glifs/cm2e1w1g300024yvf141n7ot0 https://arhivach.xyz/thread/1084063/
25 августа 20:13
Сохранен
176
Modelscope text-to-video — У нас есть Stable diffusion, NovelAI треды, теперь text-to-video нить иди. Из опенсорса, актуальная система - Modelscope, примерно на том же уровне развития что первый DALL-E или "сырой" Latent Diffusion до появления Stable Diffusion. Кадров выходит маловато, но есть модели типа FILM для интерполяции (нарисовать промежуточные кадры). Звука "из коробки" нет. На момент создания треда, эти два спейса рабочие: https://huggingface.co/spaces/MaxLess/text-to-video-synth https://huggingface.co/spaces/jwhh91/modelscope-text-to-video-synthesis Колаб https://colab.research.google.com/drive/1uW1ZqswkQ9Z9bp5Nbo5z59cAn7I0hE6R?usp=sharing Пишите промпт на английском - что-нибудь про объект и его происходящее действие (движение). Результат будет отображаться как пустой черный квадрат, но не пугайтесь - жмите "воспроизвести". Мои примеры на ОПе: 1. a car, perfect movie cinematic 2. luxurious car, perfect movie cinematic 3. first person shooter game, unreal engine 4. anime cinematic, anime girl female character dancing, unreal engine Цензура отсутствует, однако модель сравнительно слабая и с тоннами ватермарок.В основном она для "реалистичного стиля" - мультфильмы получаются так себе. На мой взгляд, ее наибольшая ценность в том, что она подтверждает возможность генерации видео, анимации и фильмов на сравнительно слабых видеокартах. Другой вариант - CogVideo от товарищей из КНР. Новинка от Runway, пока в закрытом тестировании: https://www.youtube.com/watch?v=trXPfpV5iRQ
29 июня 2024
Сохранен
123
17 ноября 2023
Сохранен
109
Google Gemini №1 — Гугл выкатили нечто ЭПИЧЕСКОЕ. Мультимодальная модель, способная понимать не только текст, но и картинки, видео, аудио инпуты, способная генерировать картинки и текст в пределах одной модели, не используя стороннии как это делает например ChatGPT. Ссылки: Интродакшн к Gemini: https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction Google Bard, где можно потыкать (Нужен впн) среднюю по возможностям Gemini модель (Всего их три): https://bard.google.com/chat Крутой видос с демонстрацией возможностей: https://www.youtube.com/watch?v=UIZAiXYceBI Кратки FAQ: — Зачем этот тред, если уже есть мертвый Bard тред? — Gemini =/= Bard, Бард - это всего лишь интерфейс для общения, в виде чата. Он реализован на одной из гугловских моделей, раньше это был убогий PaLM теперь его переведут на Gemini. Gemeni же - это ядро, это то к чему разработчики будут иметь доступ через апи, это мозг, это самв револючионная нейросетка, которая единолично имеет хайпа больше чем сам Bard.
26 января 22:11
Сохранен
97
Главный прорыв десятилетия! — Пару дней назад учёные из MIT представили революционную архитектуру глубокого обучения KAN, которая произвела фурор среди исследователей, став настоящей сенсацией. Говорят, что возможно это самый грандиозный прорыв в ИИ за последние 50 лет. Многие его окрестили, как Deep Learning 2.0 В основе всех архитектур, к которым мы привыкли, лежит многослойный перцептрон (MLP). У него есть веса и нейроны, в которых расположены функции активации. Этой парадигмой ученые пользуются с 1957 года, когда ее предложил Фрэнк Розенблатт. А что, если мы переместим функции активации на веса и сделаем из обучаемыми? Звучит как бред, но yes, we KAN. KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) - новая парадигма, в которой исследователи реализовали перемещение активаций на «ребра» сети. Кажется, что решение взято из ниоткуда, но на самом деле тут зашита глубокая связь с математикой: в частности, с теоремами универсальной аппроксимации и аппроксимации Колмогорова-Арнольда. KAN работает намного точнее, чем MLP гораздо большего размера, и к тому же лучше интерпретируется. Авторы KAN доказали, что ему требуется во много раз меньше нейронов, чтобы достичь точности MLP. Также KAN гораздо лучше генерализует данные и лучше справляется с аппроксимацией сложных математических функций (мы увидели это на примерах), у него, можно сказать, "технический склад ума". В статье исследователи также показали, как KAN помогает решать дифференциальные уравнения и (пере)открывает законы физики и математики. Единственный минус: из-за обучаемых активаций тренится все это дело в разы дольше, чем MLP. Но это не точно, так как исследователи пока даже не пытались провести оптимизацию скорости обучения. Возможно сегодня мы наблюдаем рождение Deep Learning 2.0. Ведь такой подход меняет вообще все, от LSTM до трансформеров. Эпоха AGI теперь становится куда ближе. Тут подробнее простыми словами: https://datasecrets.ru/articles/9 Ссылка на препринт: https://arxiv.org/abs/2404.19756 Код тут: https://github.com/KindXiaoming/pykan
17 января 22:52
Сохранен
92
14 марта 2024
Сохранен
86
18 февраля 19:10
Сохранен
82
Разумный ИИ невозможен — На текущих архитектурах и железе. Биология определяет жизнь через набор свойств: Гомеостаз — стабильность. Размножение — создание вариативных копий. Эволюционность — адаптация через изменения. Раздражимость — реакция на стимулы. Адаптивность — активное взаимодействие с внешней средой. Интеллект — способность живых существ к целеполаганию, планированию, обучению, рефлексии, моделированию и решению задач. В широком смысле, интеллект это более сложный механизм позволяющий организмам быть более гибкими и эффективнее выполнять предыдущие свойства. На более высоких уровнях включает в себя наличие идентичности, самоосознания, разумности. То есть, организм это стабильная, адаптивная система активно взаимодействующая со средой, у которой в результате репликации образуются полезные мутации позволяющие ей выживать. Ключевым является наличие среды с которой приходится взаимодействовать, например у некоторых червей есть генетически закреплённая морфология рецепторов и нейронов развившаяся в результате эволюции, что позволяет им рефлекторно реагировать на токсичную среду. В каком-то смысле их поведение запрограммировано. Сложные многоклеточные организмы состоят из организмов помельче, к которым так же относятся все эти правила. Они так же адаптивны и изменчивы. Недостаточно просто собрать кучу нейронов, провести рандомные связи между ними и надеяться что это сработает. Организм должен развиваться эволюционным путём закрепляя полезные мутации, формируя сложную топологию связей, которая отвечает вызовам окружающей среды. Как работают биологические аналоги В мозге происходит то что можно охарактеризовать как порядок из хаоса. Мало того что среда постоянно меняется, меняется и внутреннее состояние организма. На уровне нейронов есть множество переменных и случайностей, вроде случайного соотношения ионов на мембране, вероятностной специфики высвобождения нейромедиатора и его количества, спонтанной генерации спайка, что в масштабе приводит к случайному усилению случайных связей и ослаблению других, а в динамике к закреплению новых связей и новым реакциям. Текущие нейросети вроде GPT фиксированы, они не передают спайки, они не умеют добавлять новые нейроны, кратковременно или долговременно усилять и ослаблять связи, новые связи не растут, их веса статичны, активация строго определена, в них нет множества случайных переменных, аналога тормозящих и активирующих нейромедиаторов, я уже не говорю про закрепление эволюционно полезных связей, их архитектура нацелена на целенаправленное конечное обучение и выполнение чёткой задачи, они не автономны, а тупое масштабирование которым занимается Openai не приведёт к появлению осознанного субъективного восприятия. Это будет супер-продвинутый справочник, который хорошо пишет код и выполняет заданные ему людьми цели. Для появления первого цифрового организма отсутствует даже цифровая среда, в которой этот организм мог бы развиваться. Пытались сделать нематоду, что требовало особой архитектуры, моделирования мышц, рецепторов, среды, условно питательных веществ. Сделали в итоге какую-то ерунду, на упрощенной всратой архитектуре, которая даже не живая, а будет ли она живая большой вопрос. Про психику Это тело, мозг(сети-сетей-сетей-гиперсетей) где каждая сеть имеет свою эволюционно сформированную топологию, морфологию, специализацию, функцию, реакции посредством которых в результате индивидуального развития формируется психика: распознавание себя в зеркале, определение своих границ, разделение внутреннего и внешнего мира. Неизвестно какая будет психика у ИИ и будет ли вообще, потому что её появление это процесс динамический и эволюционный. Чтобы смоделировать всё это даже в упрощённом варианте нужны огромнейшие вычислительные мощности и правильная архитектура. В обратном случае, это будет не более чем продвинутый справочник за 500 млрд.
14 июля 12:30
Сохранен
48
17 января 2024
Сохранен
45
12 ноября 2023
Сохранен
42
24 апреля 2023
Сохранен
40
5 декабря 2024
Сохранен
39
17 ноября 2023
Сохранен
39
14 октября 2023
Сохранен
28
30 апреля 2024
Сохранен
19
17 ноября 2023
Сохранен
18
29 сентября 2023
Сохранен
13
18 декабря 2023
Активный
12
25 августа 20:13
Сохранен
7
10 ноября 2024
Сохранен
5
Разработка игр с помощью нейросетей — /gd молчит, спрошу тут Сап, столкнулся с проблемой - умею кодить, не умею рисовать/моделировать. Сам смог создать несколько игрушек из примитивов, типа кубиков и тд. Хочу сделать игру, но рисовать не умею от слова совсем. Да и считаю что надо концентрироваться на конкретном навыке а не лезть во все сразу. Пытался найти команду, но тут чисто классические шизы которые делают свою гта. Вот я и подумал, может посоветуете каких нибудь нейросетей, которые бы мне могли нагенерировать спрайтов и текстур? Я готов даже платные выбрать, сам пока потыкался в Playground, вполне себе норм, пикрил 1 сделал но генерирует только вид спереди, если просить делать что то с других сторон, начинается пиздец. А о Kandinsky я блять даже не заикаюсь, это говно после кучи попыток сгенерировала мне только пикрил 2. Треда по тематике не нашел поэтому решил сделать, буду рад помощи
4 июня 2024
Сохранен
1
20 августа 2024