Искусственный интеллект

Технологии развиваются семимильными шагами, поэтому важно быть в курсе всех изменений вокруг нас. От приложений здоровья (mHealth) до искусственного интеллекта: рассмотрим, как и какие тенденции влияют на конкурентный рынок мобильной разработки сегодня.

Всем привет, меня зовут Андрей Шахов, я Python-разработчик и Lead Backend Developer в wpp.digital. ML-направлением, а точнее LLM в компании я начал заниматься только в конце 2023 года. Сейчас на задачи подобного рода у меня уходит примерно 40% рабочего времени.

Решил начать прокачку с простой внутренней задачи — сократить время на поиск информации в корпоративной вики с помощью LLM. Бизнес-результат прозрачный — каждый сотрудник должен находить ответ на свой запрос за пару секунд, без долгого путешествия по всем страницам базы знаний.

Слова «доклад про AI/ML» могут звучать словно очередной рассказ про будущее, где вкалывают роботы, а не человек. Такое мы все уже слышали сто раз.

Но на нашей онлайн-конференции I'ML всё будет иначе:
— Она рассчитана на тех, кто лично использует ML в проектах.
— Она не о далёком будущем, а о вопросах, актуальных уже здесь и сейчас.
— Она не об абстрактном («было бы здорово…»), а о конкретном: «как бороться с ML-галлюцинациями», «как рекомендовать размер одежды с помощью ML».
— Она не о том, как «нейросети отберут работу», а наоборот: о ML-работе, которую нейросети нам дали.

В общем, она не для желающих просто пофантазировать, а для специалистов, желающих эффективно работать.

А что именно там будет? До конференции остался месяц, и мы представляем Хабру её программу:

Сегодня мы расскажем, как встроить нашу систему распознавания документов, удостоверяющих личность, Smart ID Engine в виде локально работающей службы с интерфейсом  REST API.

Хэллоу, друзья! Сегодня мы, команда Chad AI, расскажем, как технологии нейросетей упрощают сложное в E-commerce: предсказывают тренды, распознают визуальную информацию, персонализируют товары и даже поддержку клиентов.

Приветствую, хабровчане!

Сегодня пятница, поэтому предлагаю немного пошалить и поговорить о слегка необычном, но весьма забавном проекте обучения нейросетевой модели на базе LLaMA2 7B, которая умеет превращать невинные предложения на русском языке в чуть более "токсичные" их версии.

Но обучать модель мы будем не абы как, а при помощи недавно вышедшего в свет проекта под названием TorchTune, так как надо ведь пробовать новые инструменты, иными словами, предлагаю соединить тему интересную с темой полезной.

Так что пристегнитесь, будет весело и слегка токсично!

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я Full Stack QA. Сегодня поговорим про альтернативы ChatGPT, которые работают на территории РФ без костылей и совершенно бесплатно.

Каждую из LLM моделей я использую как в повседневной жизни, так при написании автотестов, изучения нового материала, подготовки ручных тест-кейсов, генерации изображений и т.д.

Главное правило ручного тестировщика - для начала нагугли проблему спроси у GPT и только после обращайся с вопросом к ментору.

🤖 Первый аналог - Coze.com | Открыть модель

Первый ИИ работает в телеграм-боте и всегда будет у вас под рукой...

В этой статье я максимально коротко и просто объясню принцип распознавания, хранения и поиска лиц в базе данных. В качестве примера будет использована библиотека Insightface и база данных PostgreSQL.

Очевидный для ML-инженера факт: если на вход модели подать мусор — на выходе тоже будет мусор. Это правило действует всегда, независимо от того, насколько у нас крутая модель. Поэтому важно понимать, как ваши данные будут храниться, использоваться, версионироваться и воспроизведутся ли при этом результаты экспериментов. Для всех перечисленных задач есть множество различных инструментов: DVC, MLflow, W&B, ClearML и другие. Git использовать недостаточно, потому что он не был спроектирован под требования ML. Но есть инструмент, который подходит для версионирования данных и не только — это ClearML. О нем я сегодня и расскажу.

Насколько хорошо защищены открытые большие языковые модели от генерации вредоносного контента? Рассмотрим механизмы атаки с промт-инъекцией на большие языковые модели, а так же рекомендации по защите от них.

Привет, Хабр! Это команда беспилотных технологий «МосТрансПроекта». Многие, наверное, знают, что в течение нескольких лет мы развивали проект собственного беспилотного автомобиля, в ходе которого нам пришлось решать множество порой, нетривиальных задач. Полученный нами опыт и знания будет крайне полезен для развития транспортной системы и интересен для тех, кто занимается (или планирует заняться) беспилотниками. Подробно расскажем нашу историю в этой статье.

Использование решений на базе ИИ больше похоже на работу человека с неким напарником, обладающим большой базой знаний. В будущем предполагается, что ключевыми навыками специалистов станут умение эффективно взаимодействовать с искусственным интеллектом, правильно формулировать задачу и интерпретировать те результаты, которые ему предоставит система.

Мы в «Автомакон» понимаем важность, а в какой-то степени и неизбежность грамотного применения ИИ, поэтому уже активно внедряем его в свои рабочие процессы. Недавно провели встречу, на которой наши коллеги Анатолий Антипов (разработчик MS SQL) и Ильдар Лукманов (тимлид PHP) поделились опытом. Они активно используют решения на базе ИИ как в рабочих процессах, так и в разработке в целом.

Я еще не совсем отошел от шока полугодичной давности, когда познакомился с RVC ... а тут новый прорыв - Suno. Думаю, многие если и не знакомы с самим сервисом, то слышали результаты - саундтреки с вокалом, полностью сгенерированные ИИ, по сути, не отличимые от живого исполнения. Хотя, конечно, еще до ИИ в музыке стало так много синтетики, что теперь и музыкант не всегда определит, как именно она была сделана.

В общем, то, о чём мечтают многие сочинители текстов - положить свои стихи на музыку, стало невероятно простым и доступным. Именно невероятно - 3 клика и Suno за 30 сек выдает 2 варианта песни на ваш текст в выбранном вами стиле.

Я не первый, кто взялся написать об этом удивительном сервисе, но мне кажется, что у меня есть некоторые догадки, позволяющие предположить, как эта система устроена внутри. А понимать принцип работы, значит меньше совершать ошибок и быстрее достигать желаемого результата. Пока, к сожалению, работа с Suno похожа на управление "пищевым конвейером инопланетян" - на выходе в целом правильная и даже вкусная еда, но не совсем то, что ты ожидал получить, делая заказ. Правда, этому есть и объективные причины.

Сначала пару строк о качестве. Это ведь важно?

Suno генерирует, правильную, качественную, профессионально звучащую музыку, которую вы слушаете как-бы через некачественные колонки. Т.е. музыкальное качество высокое, а звуковое - не всегда, но ... Вот отзыв Сергея Кокорина, руководителя и дирижера сочинского Биг-Бенда, на один из первых примеров Suno, который я ему показал: "... поразительно точно соблюдены все правила штрихов, нюансов, аранжировки... Удивительно верное инструментальное произношение свинга! У вокалистов чудесный порядок, и в сольном произношении, и аккордовом! Огромное количество подробностей учтено!!! Поразительная железяка, хорошо это слышно, но не верится...". И согласитесь, живой джаз - очень непростая музыка для имитации, это не клубный трек.

Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием программ и систем, позволяющих компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео. Этот процесс выходит за рамки простого наблюдения, обучая компьютеры принимать решения на основе увиденного.

Рынок компьютерного зрения сейчас переживает бурный рост с прогнозируемым увеличением с 22 миллиардов долларов в 2023 году до 50 миллиардов к 2030 году при 21.4% совокупного годового прироста с 2024 по 2030 год.

В данной программе можно будет самостоятельно составлять собственные system massage (в программе это называется «Специализация»), а это по сути своей программирование GPT модели естественным языком, так же можно будет изменять temperature (в программе это названо «Креативность») это изменяет вариативность ответов, при значении 0.0 на один и тот же вопрос будет получен всё время одинаковый ответ при 1.0 могут быть разные ответы с похожим смыслом но разные по словесному выражению, так же можно использовать две модели YandexGPT  и  YandexGPT Lite, вторая быстрее и чуть попроще но и дешевле в четыре раза. Описание программы в разделе меню «Информация».

По мере развития ИИ-систем, компаниям и регулирующим органам придётся принимать сложные решения о том, безопасно ли их обучать и развёртывать. Чтобы к этому подготовиться, мы изучили, как разработчики могут приводить “обоснования безопасности” – то есть, структурировано аргументировать, почему маловероятно, что их ИИ-системы вызовут катастрофу. Мы предлагаем подход к организации обоснований безопасности и обсуждаем четыре категории аргументов: полная неспособность вызвать катастрофу, достаточно сильные меры контроля, убеждённость в добросовестности системы, несмотря на её способность причинить вред и, если ИИ-системы станут куда сильнее, апелляция мнению надёжных ИИ-советников. Мы оценили конкретные примеры аргументов в каждой категории и обрисовали, как их можно комбинировать, чтобы обосновать, что ИИ-система безопасна.

Искусственный интеллект стал одной из самых горячих тем последние несколько лет. ChatGPT пишет книги и дипломные работы, DALL-E создает картины по текстовому описанию, стриминговые сервисы, такие как Кинопоиск, используют искусственный интеллект для создания рекомендации, голосовые помощники отвечают на почти любые запросы пользователей. Медицина и стоматология не стали исключением – искусственный интеллект меняет практику врачей. Согласно исследованию, опубликованному в Journal of Dental Sciences, благодаря интеграции технологии искусственного интеллекта и систем цифровой визуализации, стоматологи теперь могут быстрее анализировать рентген- и  КТ-снимки, а также выявлять проблемы со здоровьем полости рта: кариес, потерю костной ткани или развитие инфекции. 

 Некоторые врачи и пациенты с опаской относятся к использованию алгоритмов в медицине. Но важно понимать, что алгоритмы не заменяют диагностику врача: в клиническом процессе искусственный интеллект —  просто еще один инструмент, который помогает врачам ставить диагноз более последовательно и эффективно. Искусственный интеллект можно сравнить с микроскопом: он тоже помогает увидеть то, что трудно разглядеть невооруженным глазом, и дает стоматологам больше данных для диагностики и назначения лечения. И искусственный интеллект, и микроскоп, повышают клинические навыки врача, но не заменяют самого специалиста.

Разберем на примере Diagnocat, сервиса анализа рентгеновских      снимков на основе искусственного интеллекта, как алгоритмы помогают автоматизировать трудоемкие задачи, повысить качество и комфорт обслуживания пациентов и снизить время диагностики. 

Только изучили один инструмент, как сразу же появились новые? Придется разбираться! В статье мы рассмотрим новый тип баз данных, который отлично подходит для ML задач. Пройдем путь от простого вектора до целой рекомендательной системы, пробежимся по основным фишкам и внутреннему устройству. Поймем, а где вообще использовать этот инструмент и посмотрим на векторные базы данных в деле.

Буквально вчера в чате робототехников разгорелся спор в какой вуз идти учиться робототехнике, да так чтобы можно было заниматься с роботами на практике. Давайте совместно разберемся в этом вопросе.

Как из шутки получился бот, который взял на себя операционную деятельность проджект-менеджера. Рассказывает Егор Попов, PMO из YuSMP Group.