User
Двадцать лет назад Джоэл Спольски написал: «Не существует такой штуки, как «обычный текст». Если имеется строка, но неизвестно, какую кодировку символов она использует — смысла в этой строке нет. Больше нельзя спрятать голову в песок и притвориться, что «обычный» текст имеет кодировку ASCII.»
Многое изменилось за 20 лет. В 2003 году главный вопрос звучал так: «Что это за кодировка?». В 2023 году такой вопрос больше не стоит: с вероятностью в 98% это — UTF-8. Наконец то! Можно снова спрятать голову в песок!
И вот, скачав бесплатную версию книги, я в который раз убедился, что как оно было этак 40-50 лет тому назад, так оно фактически и осталось. Но больше убило другое. В научном плане стало даже хуже. Теорию, судя по содержанию книги, нынче пролетают "по диагонали", что влечет за собой элементарные ошибки, характерные больше для студентов техникума, чем "вышки", на которых, судя по рекламе, эта книга рассчитана.
Нижеследующий разбор примеров из книги, надеюсь, это подтвердит. Но, если в чем-то я не прав, то, как говаривали когда-то, старшие товарищи меня поправят.
Итак, начнем...
Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.
Внутри много тяжелых изображений.
14 ноября 2023 года команда Google Deepmind официально представила мировой общественности свою модель прогнозирования погоды – GraphCast. Её особенность заключается в том, что она способна рассчитывать погоду на 10 дней вперёд без понимания «физики» атмосферных процессов. Учёные обучали нейросеть на цифровых исторических архивах погоды за период с 1979 по 2017 годы. Сам же прогноз рассчитывается за минуту и не требует огромных суперкомпьютерных ресурсов. В тестах GraphCast смог обойти самую передовую гидродинамическую модель прогнозирования погоды от Европейского центра среднесрочных прогнозов. Рост качества был настолько существенным и резким, что в научной среде уже говорят о революции в сфере прогнозирования погоды. К чему это может привести и где смотреть самые точные прогнозы? Давайте разбираться.
Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.
Привет, Хабр! На проектах по пентестам нам часто удается получить доступ к корпоративному компьютеру «жертвы», а затем и добыть из него плохо защищенные пароли. К чему это приводит, все понимают. А как происходит такая компрометация — сегодня попробуем раскрыть.
Подробности под катом
Вышедшая чуть больше месяца назад ChatGPT уже успела нашуметь: школьникам в Нью-Йорке запрещают использовать нейросеть в качестве помощника, её же ответы теперь не принимаются на StackOverflow, а Microsoft планирует интеграцию в поисковик Bing - чем, кстати, безумно обеспокоен СЕО Alphabet (Google) Сундар Пичаи. Настолько обеспокоен, что в своём письме-обращении к сотрудникам объявляет "Code Red" ситуацию. В то же время Сэм Альтман, CEO OpenAI - компании, разработавшей эту модель - заявляет, что полагаться на ответы ChatGPT пока не стоит.
Насколько мы действительно близки к внедрению продвинутых чат-ботов в поисковые системы, как может выглядеть новый интерфейс взаимодействия, и какие основные проблемы есть на пути интеграции? Могут ли модели сёрфить интернет бок о бок с традиционными поисковиками? На эти и многие другие вопросы постараемся ответить под катом.
В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.
Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:
Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).
Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.
