ТЕХНО: Яндекс про технологии

🌐👾 Наш сериал о технологиях фантастических вселенных продолжает Cyberpunk 2077.

А если пропустили предыдущие серии, вот они: «Дюна», Fallout, «Звёздный путь», «Кин-Дза-Дза» и «Звёздные войны».

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉@techno_yandex и @igrapoisk

🎵🤖🖼 Угадайте песни, которые мы зашифровали с помощью Шедеврума, и выиграйте* бокс с нейросетевым мерчем и умную ленту Яндекса.

Мы взяли строки из 9 популярных треков и попросили Шедеврум сгенерировать по ним картинки. Чтобы выиграть приз, надо назвать все зашифрованные треки и их исполнителей. Комментарии нельзя редактировать, но можно оставлять новые, а также использовать для расшифровки любые технологии и сервисы.

Подсказка: среди треков есть как современные, так и ретро, а записаны они на русском и английском языках.

Кстати, в Шедевруме появилась возможность добавлять музыку к своим генерациям — можно попробовать визуализировать любимые треки, как это сделали мы, и заодно озвучить их.

* отправка приза осуществляется внутри РФ, победитель один — первый, кто даст корректный ответ

Подписывайтесь 👉@techno_yandex

Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex

🤖🔍 Рассказываем, как и какими инструментами можно отличить сгенерированный контент от созданного человеком.

📝 Текст

Помогут сервисы Copyleaks, AI Content Detector, Gptzero, Writer, Contentatscale и Originality. Часть из них — платные и лучше работают с английским. Сгенерированные тексты не содержат грамматических ошибок, в них нет резких эмоциональных высказываний, но могут быть противоречия, так как нейросеть забывает, о чём писала раньше.

🖼 Изображения

Тут помогут сервисы AI or Not, Illuminarty.ai или Maybe's AI Art Detector.

Также обращайте внимание на такие параметры, как:

— Искажения и артефакты в деталях и текстурах. Неестественные элементы можно увидеть в областях рук, глаз, на фоне.
— Недостаток деталей указывает на сгенерированное изображение.
— Лица на сгенерированных изображениях слишком симметричны либо неестественно асимметричны.
— Нейросети рисуют несуществующие модели смартфонов и другой техники.
— В метаданных файла иногда можно найти информацию о создавшем картинку сервисе. Шедеврум, например, ставит в приложениях визуальные метки на всех сгенерированных картинках.

📹 Видео

Чтобы распознать дипфейки с использованием реального материала, присмотритесь к лицу. Его движения могут не совпадать с движениями тела, и лицо может иметь неестественные тени.

В целиком сгенерированном ролике обратите внимание на следующее:

— Объекты-призраки, способные появляться в кадре и исчезать.
— Детали-оборотни, которые могут меняться по ходу ролика.
— Объекты на заднем плане могут двигаться неестественно, сливаться или дублировать друг друга.

🔊 Музыка

Здесь специальных инструментов или рекомендаций совсем немного. В целом сгенерированная музыка звучит менее органично из-за ограничений в обработке звука и выборе инструментов. Однако обмануть человека с музыкой проще всего. Используйте интуицию — часто только она и может помочь.

👌 И если вы пришли из наших сторис: настоящее фото снизу.

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉@techno_yandex

👨🏻‍💻🤖 Учёные из Yandex Research создают новые технологии, помогают внедрять их в сервисы Яндекса и двигают вперёд мировую компьютерную науку.

Недавно они разработали и опубликовали в свободном доступе новый метод сжатия больших языковых моделей, который может уменьшить модель до 8 раз почти без потери качества ответов. Это позволяет запускать их на личных устройствах вроде домашнего компьютера или смартфона.

Статья Yandex Research про этот метод сжатия была включена в программу одной из самых престижных в мире конференций по машинному обучению — ICML 2024. Её подготовили вместе с исследователями из Института науки и технологий Австрии (ISTA) и экспертами ИИ-стартапа Neural Magic.

Денис Кузнеделев — один из исследователей Yandex Research, который участвовал в этом проекте. Поговорили с ним и узнали, как он пришёл в науку и чем увлекается.

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🤖🤖 Meta* выложила в опенсорс Llama 3.1 — флагманскую языковую модель на 405 миллиардов параметров (для сравнения у GPT-4o — 175 миллиардов) с контекстным окном в 128 тысяч токенов и улучшенной поддержкой 8 языков.

Модель в течение нескольких месяцев обучали на 15 триллионах токенов и более 16 тысяч видеокарт NVIDIA H100.

По оценке самой компании, LLama 3.1 сопоставима по качеству ответов с флагманскими закрытыми моделями конкурентов. Например, в человеческой оценке она проигрывает GPT-4o в 29,2% случаев, в 51,7% достигает паритета, а в 19,1% даёт лучший ответ.

Компания также обновила свои модели на 8 и 70 миллиардов параметров — также с размером контекста 128K, заметно повысив качество их работы, и впервые открыла возможность для стороних компаний тренировать свои языковые модели на базе ответов LLama.

*признана в России экстремистской организацией

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🤖🤝🔍 В конце 2022 года, когда вышел ChatGPT, многим казалось, что он сможет заменить привычный поиск. Полтора года спустя стало ясно, что всё не так просто.

Нейросети vs поиск

В отличие от классической поисковой выдачи, состоящей из ссылок и быстрых ответов, чат-бот в ответ на запрос генерирует подробный и структурированный текстовый ответ. Многим такой сценарий использования понравился, и компания Google почти сразу начала рассматривать ChatGPT как угрозу для своей бизнес-модели. Но вскоре стало ясно, что у языковых моделей есть недостатки: их знания о мире ограничены датой обучения, а ещё они склонны к галлюцинациям — правдоподобной имитации фактов, которую не всегда можно заметить.

Нейросети + поиск

После этого компании начали интегрировать большие языковые модели в классический поиск, чтобы пользователи могли получать готовые ответы, основанные на актуальной информации. Первым стал Bing от компании Microsoft, у которой был эксклюзивный доступ к GPT-4. Яндекс запустил тестирование быстрых ответов на базе модели YandexGPT в сентябре прошлого года, а весной 2024-го представил Нейро — сервис, объединивший в себе поисковый движок и нейросети. Он анализирует запрос, изучает поисковую выдачу, выбирает несколько подходящих источников и с помощью YandexGPT 3 объединяет информацию в один связный ответ. Такой подход позволил взять лучшее от обеих технологий: Нейро отвечает на сложные вопросы и позволяет уточнять детали в диалоге (как чат-бот), но не придумывает факты, а ищет информацию в интернете и всегда ссылается на источники.

Что будет дальше?

Поисковики объединяют не только с языковыми моделями, но и с мультимодальными нейросетями, которые, помимо текста, умеют обрабатывать изображения, видео, аудио и другие форматы. Например, Нейро может ответить по картинке на вопрос «Кто и в каком году построил это здание». А прототипы мультимодальных ассистентов от Google и OpenAI умеют анализировать видео с камеры в реальном времени, правда, пока недоступны для пользователей.

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex