SKRN

2023-01-03 11:20:26 Написал мне недавно знакомый:
> кстати можно наверное пилить расклады таро через ChatGPT

Итак, встречайте, 2023 год по версии нейросеток

ChatGPT упорно говорит, что она просто нейронка, и не может предсказывать будущее. Что ж, иного мы от нее и не ждали

Notion AI не такой высокоморальный, и сгенерировал не только королеву мечей, но и короля палочек, стаканов и даже монет

Stable Diffusion очень плохо понимает, сколько карт должно присутствовать в раскладе. Плюс сами карты по умолчанию кажутся не очень красивыми, приходится добавлять 3d octane render

А вот Midjourney молодец, картинки сочные и в едином стиле, хоть бери и печатай

Хмм, может издать нейросетевую колоду таро? Открыть/Комментировать

2023-01-02 11:31:05 Если ты хочешь сгенерировать портрет через Midjourney или StableDiffusion, тебе нужно общаться с ней через текст. Но есть проблема: как оказалось, объяснить сетке, что ты от нее хочешь, сложно. У нее нет какой-то волшебной кнопки вроде
сделай красиво , и, чтобы добиться нужного результата, нужно специальным образом поиграться со словами в запросе.

Например, строка для генерации портрета будет выглядеть примерно следующим образом:

portrait of a person, professional, highly detailed, 4K, HDR, shiny skin, fine details, unreal engine, radiant light, digital art

Причем не факт, что все эти 3d render и fine details хоть как-то исправят ситуацию.

Ужас? Nvidia тоже так решили, и придумали, как убрать этот костыль

Их новая сетка eDiff-I, помимо текстового описания картинки, может принять на вход  набросок того, где какой элемент на ней располагается. Ты рисуешь в Paint два кружочка, пишешь “нарисуй боксирующих белок, коричневый кружок - белка, синий - перчатка” — и вуаля, результат готов!

Пока потыкать нельзя, так что ждём релиза Наконец-то мои художества в пэйнте кто-то оценит Открыть/Комментировать

2023-01-01 12:50:09 На календаре 1 января, а значит, есть шанс, что вы лежите в кровати и мучаетесь от похмелья. К счастью, нейросетевые волки уже тут, и приготовили список советов, как привести себя в форму

1. Поспать до последней минуты как настоящий волк
2. Попить чай с волчьими ягодами
3. Попробовать несколько порций кваса, глядя на луну
4. Отдохнуть на свежем воздухе, под пение волков
5. Подарить себе массаж по волчьим ритуалам
6. Попить несколько стаканов воды, под звуки родной природы
7. Посмотреть комедию о волках
8. Пойти по магазинам, поискав подарки для волчьей семьи
9. Поужинать чего-нибудь легкого, как делают волки в лесу
10. Попробовать несколько ароматных ароматизаторов с волчьим запахом Открыть/Комментировать

2022-12-31 11:55:06 А в последний день этого года хочу поделиться с вами ссылочками на сервисы для нейросетевой генерации контента Если на праздниках будет нечего делать, вот так вы можете развлечься:

- chat.openai.com - думаю, на этом канале ChatGPT в представлении не нуждается. Не забудьте, что аккаунты с RU/BY симками и локациями банят.
- www.diffusion.gg - StableDiffusion бот для генерации картинок (красивое).
- discord.com/invite/midjourney - Midjourney также для генерации картинок.
- Колаб блокнот про то, как обучить нейронку генерировать свои фотки. Нужно порядка 10 картинок лица формата 512 на 512 для портретных фото, в анфас с небольшими поворотами. Сжималка фоток до 512 на 512 тут.
- Если сетка сгенерировала обрезанный кадр - можно дорисовать через Stablediffusion infinity.
- unstable-diffusion.com - целый дискорд-канал для генерации порно. Вообще какое-то невероятное комьюнити вокруг этого проекта собралось, если хотите обзор на него, ставьте эмодзи к этому посту!
- notion.so/product/ai - генератор текстов в Ноушене. Пока в бете, нужно добавиться в вайтлист и ждать.
- riffusion.com - генерация музыки по текстовому описанию, в голос не умеет. Лично мне зашли ло-фай треки, остальное средне.

Всех с наступающим! Открыть/Комментировать

2022-12-30 20:15:11 Так почему компьютеры 5 поколения ждал такой эпический провал?
Причин тому несколько:

В отличие от исследователей из американской DARPA, которая давала немного денег, но зато на разные проекты, японцы решили пойти ва-банк. Все просто решили, что будут делать параллельные компьютеры на Прологе - но никто не задумался, может не стоит выделять столь огромные бюджеты только лишь на одну идею?

Вторая проблема - это менталитет японцев. Когда стало понятно, что проект “не летит”, нужно было сообщить руководству, что проект не летит, и предложить изменить концепцию. В то время в японской культуре такое поведение считалось абсолютно неприемлемым, и лучше всего это иллюстрируют слова Кадзухиро Фучи, который отвечал за весь проект компьютеры 5 поколения:

Японцы - это народ, который решает те задачи, которые на него возложены, лучшим образом.

Заметьте, не ставит задачи лучшим образом, не оценивает их перспективы, а именно решает. Если начальник сказал, что пишем на Прологе - значит, пишем, ему лучше знать.

Если бы в Японии тех лет была распространена культура индивидуализма, если бы поощрялась частная инициатива, и если бы исполнители оценивали трезво результаты своей работы - возможно, в таком случае удалось бы быстро исправить проблему. Но получилось то, что получилось, и словосочетание “компьютеры 5 поколения” навсегда закрепилось в истории как пример того, как можно потерять много денег меньше чем за 10 лет.

Мораль из этой истории будет простая: не стоит класть все яйца в одну корзину, даже если ты могучая страна с развитой экономикой и огромными ресурсами. Особенно не стоит, если эта корзина окажется дырявой, а тебе об этом будет некому сказать. Открыть/Комментировать

2022-12-30 19:10:08 Итак, процессор. Японцам мало было создать просто хороший логический процессор, нужно было обязательно сделать его многоядерным. В то время у разработчиков уже было понимание, что иметь несколько ядер лучше, чем одно, но стабильных прототипов все еще не было. Японцы сразу решили - наш компьютер будет с самого начала многоядерным, и логический вывод у нас будет работать параллельно. Разработчики на это ответили - ДА &@#%$!!!

Почему так? Да потому что мало того что под Prolog было неадекватно сложно программировать, так он еще и не проектировался для параллельных процессоров! Механизм логического вывода, который там использовался, не предполагал такого использования - и пришлось разрабатывать новый язык (исходники Prolog были закрытыми), и решать кучу задач по его оптимизации…

В итоге спустя 10 лет получили машину, которая худо-бедно могла повторять результаты, которые показывали хоть и мощные, но совершенно типовые компьютеры того времени. А потом подъехали по-настоящему параллельные процессоры, и проекту совсем стало худо.

Лучше всего эпический провал описывает одна из цитат с конференции, которую провели в 1988 году по завершении одного из этапов проекта:

Большинство представленных на конференции приложений были интересны потому, что они были «X, сделанным на логическом программировании» - а не потому, что они были «X, сделанным лучше, чем раньше»

Грустно, и точка. Открыть/Комментировать

2022-12-30 16:50:10 План был надежный, как швейцарские часы. Почему в таком случае он не сработал?

Во-первых, предполагалось, что компьютеры будут работать на языке логического вывода Prolog. Это такой хитрый язык программирования, программы на котором пишутся в императивном стиле.

В классическом, императивном программировании, программа для считывания массива - это серия операций:

- Создай массив и записывай туда числа, которые пользователь введет с клавиатуры
- Создай пустую переменную, и затем прибавь к ней каждое из чисел массива;
- Выведи то, что лежит в переменной.

Компьютер понимает, как выполнять каждую из них, и тупо выполняет эти действия одно за другим.

В свою очередь, декларативный стиль предполагает, что программист говорит программе то, как должен выглядеть конечный результат, а уже потом она сама “выводит” решение. В случае языка Prolog, программа для суммирования выглядела бы примерно так:

- Факт 1: массив состоит из “головы” и “хвоста”. Голова - это первый его элемент, а хвост - это все остальные
- Факт 2: “сумма чисел массива М” - это такое число, которое будет равно сумме Г и «сумме чисел массива Х», если Г и Х - это голова и хвост массива М
- Теперь ответь на запрос, чему равна “сумма чисел массива, введенного с клавиатуры”

Последняя команда запускает программу логического вывода, которая проходится по всем фактам, которые загружены в программу, и пытается ответить на запрос пользователя.

Писать такие программы сильно сложнее - нужно особым образом сломать мозг, чтобы перестроить задачу с классического программирования на логическое, на это уходит много времени. Попробуйте сами, гарантирую, будете озадачены.

Короче, с софтом получилась беда, программы было дико сложно разрабатывать, так еще и не все из них удавалось переложить с классического подхода на логический.
Но может, с разработкой процессоров дела шли лучше?.. Открыть/Комментировать

2022-12-30 11:05:07 В конце 70-х годов XX века правительство Японии запустило невероятный по масштабности проект. В сфере айти Япония тогда показывала себя хорошо, но японцам было мало второго места - они хотели обогнать США и стать технологическим лидером. А раз хочешь обогнать, нужно инвестировать. Проект получил название “Компьютеры пятого поколения”, и предполагалось, что этот проект станет основой экономического роста Японии на долгие годы вперед.

Поколения компьютеров в то время определяли по элементной базе. Первое поколение - вакуумные лампы, второе поколение - транзисторы, третье - интегральные схемы, ну и четвертое - микропроцессоры. С каждым последующими поколением процессоры становились быстрее, компактнее, и для их использования требовалось меньше энергии.

Японцы же решили, что их процессоры будут построены принципиально на других технологиях:

- Предполагалось, что новый процессор будет работать на модном логическом выводе. В то время не так давно появился язык логического программирования Prolog, и на него возлагались большие надежды.

- К тому же, сказали авторы идеи, компьютеры 5 поколения будут многопроцессорными! Неслыханное по тем временам новшество.

Предполагалось, что разработка таких систем займет 10 лет. План был следующий:

Начиная с 1978 года на протяжении 3 лет проводим первоначальные исследования;

Далее 4 года разрабатываем отдельные модули системы;

Затем за последние 3 года готовим прототипы компьютеров.

На проект было выделено аж 2.4% ВВП страны! Целых 25 миллиардов долларов в год! Это и сейчас огромная сумма, а по тем временам так вообще невероятная.

Почему в таком случае мы о них ничего не слышим? Потому что этот проект ждал эпический провал!
Как так вышло? Узнаете в следующих постах Открыть/Комментировать

2022-12-29 16:50:11



Автор продвигает интересную идею: по его мнению, больше всего от генеративного ИИ выиграют те, кто работает на стыке областей, или одновременно в нескольких сферах деятельности. Например, программист-медик может быстро уточнять факты в любой из областей, и при этом будет достаточно компетентен, чтобы понять, что сетка начала генерировать дичь.

Лично мне кажется, что такой принцип работает для любой профессии, поэтому в целом отрыв будет незначителен Посмотрим, сколько новых Илонов Масков у нас будет лет через 10 Открыть/Комментировать

2022-12-29 10:41:09 Оказывается, турки очень любят блокчейн: обменники крипты тут оформлены круче, чем пункты обмена валюты, а рядом с местными универами висит реклама тематических лекций Они даже выпустили книгу, почему биткойн с точки зрения ислама - это хорошо

Интересно, почему в России нет такого хайпа? Открыть/Комментировать