Как стать автором
Обновить
66
-0.5
Андрей Белкин @aigame

Пользователь

Отправить сообщение

Свой бесплатный телеграм-бот на базе GPT4free

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров42K

В этой статье я покажу, как создать свой телеграм-бот ChatGPT на базе библиотеки GPT4free.

В телеграме меня просили написать гайд, как сделать телеграм-бот на базе бесплатной библиотеки GPT4free, я решил написать гайд и также дополнительно выложить исходный код, в качестве базового, но вполне рабочего, примера, на гитхаб, чтобы любой желающий мог нажать условные пару кнопок и протестировать или использовать в своих целях.

Читать далее
Всего голосов 21: ↑17 и ↓4+13
Комментарии6

Пишем GPT в 60 строк NumPy (часть 1 из 2)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение16 мин
Количество просмотров71K

В этом посте мы начнём реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
Читать дальше →
Всего голосов 96: ↑94 и ↓2+92
Комментарии33

Подключение Google Gemini Pro к проекту на Python

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров6.8K

Несколько дней назад я решал задачу подключения Yandex GPT, и главной сложностью там было освоение Yandex Cloud Console. В остальном API - вылитая LLaMa 2.

С Google Gemini история иная. Документация консоли содержит те самые вставки "New to Google Cloud", отсутствие которых вдохновило меня писать про Yandex GPT. При работе с консолью есть нюансы, их и выделим ниже по тексту. Но в целом, можно просто следовать документации, и всё получится.

В Google Cloud теперь доступны два пространства, с которых можно начинать: Vertex AI Studio и Model Garden. Первая предназначена для экспериментов с моделями и отладки промптов. А вторая - библиотека моделей, где всего их на сегодня 56, среди них упомянутая LLaMa 2, PaLM 2, знаменитый тем, что на нём работет Google Bard и, возможно, скоро мы увидим прорыв в медконсультировании Med PaLM 2, Gemini Pro. Мы сегодня коснёмся только Gemini Pro Vision, поскольку именно она заявлена как главный прорыв.

Подключить модель просто, весь процесс состоит из четырёх шагов.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии23

Добавляем зрение, слух и голос в свой ChatGPT бот в Telegram

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров16K

Поддержка преобразования речи в текст была в OpenAI API уже давно, а вот из текста в речь, а также распознавание изображений было добавлено совсем недавно. В связи с чем продолжаю свою серию туториалов по разработке собственного ChatGPT бота в Telegram.

Читать далее
Всего голосов 16: ↑15 и ↓1+14
Комментарии9

Верле: разрешаем коллизии (часть 2 — сетка, квадратики)

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров3.8K

Две сотни частиц слишком мало? Хочется тысячи или десятки тысяч? Тогда пора заменить неадекватно медленный алгоритм поиска коллизий на что-то чуть более изящное.

Читать далее
Всего голосов 18: ↑18 и ↓0+18
Комментарии9

Обновление донатов на Хабре

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров6.5K

Мы перезапускаем функцию донатов для авторов статей — теперь поддерживается больше платёжных систем (и криптовалюты) из разных стран, переводить и выводить можно в пару кликов.

Читать далее
Всего голосов 85: ↑80 и ↓5+75
Комментарии107

Коллапс волновой функции: алгоритм, вдохновлённый квантовой механикой

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров31K
image

Алгоритм Wave Function Collapse генерирует битовые изображения, локально подобные входному битовому изображению.

Локальное подобие означает, что

  • (C1) Каждый паттерн NxN пикселей в выходных данных должен хотя бы раз встречаться во входных данных.
  • (Слабое условие C2) Распределение паттернов NxN во входных данных должно быть подобным распределению паттернов NxN в значительно большом количестве наборов выходных данных. Другими словами, вероятность встречи определённого паттерна в выходных данных должна быть близка к плотности таких паттернов во входных данных.
Читать дальше →
Всего голосов 91: ↑89 и ↓2+87
Комментарии7

О сложности выращивания сакуры: как я участвовал в Ludum Dare 34

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров20K
Привет, хабр!

В данном посте речь пойдет о моем участии в конкурсе Ludum Dare 34, который был около трех недель назад.

В результате получился пазл под названием Growing Sakura, геймплей которой можно видеть на гифке (не пугайтесь, она весит всего 300Кб):


Кратко о правилах игры: изначально у нас есть гексагональное поле и несколько корневых бутонов (или один, как на гифке выше). Из него можно пустить 3 ветки (двумя способами — кликая левой или правой кнопкой мыши). Из каждого бутона на ветке левым кликом мыши можно сделать Y-разветвление, а правым — просто продолжить ветку дальше (I-разветвление). Если в каком либо направлении ветка расти не может (соответствующая клетка занята или в нужном направлении нет клетки) — то ветка не растет. В соответствии с последним условием нужно правильно выбирать порядкок «разворачивания» веток. В итоге получится дерево (или несколько деревьев) такое, что между двумя смежными ветками нет острых углов. Цель игры — покрыть все клетки игрового поля.

Не заглядывая под кат попробуйте подумать секунд 10 и прикинуть, насколько сложной может быть эта игра.
Читать дальше →
Всего голосов 62: ↑62 и ↓0+62
Комментарии20

«Мы используем лишь 10% от всего мозга» и другие мифы

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров83K


Во всех лабораториях, где я работала, упоминание фильма Люка Бессона «Люси» (2014) вызывало широкий спектр реакций, большинство из которых находилось в промежутке от усталого вздоха до плохо скрываемого напряжения вен на лбу. А его даже не все смотрели! Так почему же его так невзлюбили? Сам фильм вполне может быть развлекательным, но при этом он продолжает продвигать миф о том, что мы используем наш мозг лишь на 10% (после увеличения использования мозга до 90% героиня Скарлетт Йохансон научилась телепатии, телекинезу и антигравитации). Меня жутко угнетает зрелище того, как пропагандируют мифы о моей области деятельности. Поэтому я хотела разоблачить некоторые живучие мифы о самой удивительной вещи во Вселенной (ладно, постараюсь без фанатизма).

1) Мы используем лишь 10% от мощности нашего мозга


TL;DR: НЕТ нет нет НЕТ НЕТ нет НЕТ!
Читать дальше →
Всего голосов 68: ↑60 и ↓8+52
Комментарии219

Что интересного я вынес за два года разработки и продвижения мобильной игры

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров32K
Привет, Хабр! Давно не виделись… С прошлой публикации — «Чему я научился на своих ошибках или как сделать вторую игру лучше» прошло уже целых 2 года! Сегодня я расскажу о том, что нового я попробовал в продвижении, монетизации приложения и конечно же о том, что из этого вышло.


Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑38 и ↓2+36
Комментарии60

Забытое секретное оружие Unity — UnityEvents

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров44K

Ужасающий венерианский комар (фото Ричарда Джонса) Наш отважный герой, случайно забредший в запретную область ядовитых венерианских джунглей, окружён роем из десяти тысяч голодных полуразумных комаров. Вопрос съедобности человека для инопланетных организмов, с научной точки зрения, вообще-то, достаточно спорен — но венерианские комары, как известно, искренне разделяют позицию Маркса, что критерием истинности суждения является эксперимент. Казалось бы, положение безнадёжно — но герой, не растерявшись, извлекает из широких штанин инвентаря походный термоядерный фумигатор, красивым движением включает его, и…


И на этом моменте разработка игры всерьёз забуксовала, стремительно обрастая костылями и подпорками, поскольку разработчик игры не был знаком с одним маленьким, но крайне важным механизмом движка.


Механизм, которого не знал разработчик, спящий на клавиатуре после продолжительного спринта по программированию совершенно не нужного по сути своей менеджера управления комарами — это встроенная система событий.

Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑23 и ↓1+22
Комментарии18

Биохакинг мозга: куда располагать электроды, чтобы стать умнее?

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров60K
Сейчас в поле зрения общественного внимания попадает всё больше исследований tDCS – транскраниальной стимуляции постоянным током. Довольно большое количество научных работ последних лет демонстрируют, что tDCS может улучшать когнитивные способности не только при лечении болезней, но и у совершенно здоровых людей. Среди них – реакция, внимание, память и обучение иностранным языкам. Успехи научных исследований привлекли внимание DIY сообщества, которое взяло технологию на вооружение и стало активно применять tDCS на себе.

Однако ключевой момент для проведения электростимуляции – это правильный выбор мест прикрепления электродов к голове. Ведь стимуляция различных зон мозга приводит к принципиально разным когнитивным эффектам – в зависимости от функций этих областей. Поэтому я решил разобраться в научных статьях и выяснить, стимуляция каких зон действительно приводит к ощутимым когнитивным улучшениям и какие подводные камни здесь могут быть.

Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑27 и ↓3+24
Комментарии91

Что такое пространство-время на самом деле?

Время на прочтение22 мин
Количество просмотров117K

Перевод поста Стивена Вольфрама "What Is Spacetime, Really?".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации.


Примечание: данный пост Стивена Вольфрама неразрывно связан с теорией клеточных автоматов и других смежных понятий, а также с его книгой A New Kind of Science (Новый вид науки), на которую из этой статьи идёт большое количество ссылок. Пост хорошо иллюстрирует применение программирования в научной сфере, в частности, Стивен показывает (код приводится в книге) множество примеров программирования на языке Wolfram Language в области физики, математики, теории вычислимости, дискретных систем и др.

Содержание


Простая теория всего?
Структура данных Вселенной
Пространство как граф
Может быть, нет ничего, кроме пространства
Что есть время?
Формирование сети
Вывод СТО
Вывод ОТО (Общей теории относительности)
Частицы, квантовая механика и прочее
В поисках вселенной
Ок, покажите мне Вселенную
Заниматься физикой или нет — вот в чем вопрос
Что требуется?
Но пришло ли время?
Сто лет назад Альберт Эйнштейн опубликовал общую теорию относительности — блестящую, элегантную теорию, которая пережила целый век и открыла единственный успешный путь к описанию пространства-времени (пространственно-временного континуума).

Есть много различных моментов в теории, указывающих, что общая теория относительности — не последняя точка в истории о пространстве-времени. И в самом деле, пускай мне нравится ОТО как абстрактная теория, однако я пришел к мысли, что она, возможно, на целый век увела нас от пути познания истинной природы пространства и времени.

Я размышлял об устройстве пространства и времени немногим более сорока лет. В начале, будучи молодым физиком-теоретиком, я просто принимал эйнштейновскую математическую постановку задачи специальной и общей теории относительности, а так же занимался некоторой работой в квантовой теории поля, космологии и других областях, основываясь на ней.

Но около 35 лет назад, отчасти вдохновленный своим опытом в технических областях, я начал более детально исследовать фундаментальные вопросы теоретической науки, с чего и начался мой длинный путь выхода за рамки традиционных математических уравнений и использования вместо них вычислений и программ как основных моделей в науке. Вскоре после этого мне довелось выяснить, что даже очень простые программы могут демонстрировать очень сложное поведение, а затем, спустя годы, я обнаружил, что системы любого вида могут быть представлены в терминах этих программ.

Воодушевившись этим успехом, я стал размышлять, может ли это иметь отношение к важнейшему из научных вопросов — физической теории всего.

Во-первых, такой подход казался не слишком перспективным — хотя бы потому, что модели, которые я изучал (клеточные автоматы), казалось, работали так, что это полностью противоречило всему тому, что я знал из физики. Но где-то в 88-м году — в то время, когда вышла первая версия Mathematica, я начал понимать, что если бы я изменил свои представления о пространстве и времени, возможно, это к чему то бы меня привело.
Подробнее о пространственно-временном континууме...
Всего голосов 43: ↑39 и ↓4+35
Комментарии144

Распознавание лиц человеческим мозгом: 19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров62K
Важной целью исследователей в области компьютерного зрения является создание автоматизированной системы, способной сравняться или превзойти способности человеческого мозга по распознаванию лиц. Результаты психофизических исследований процесса распознавания лиц предоставляют специалистам по компьютерному зрению ценнейшие факты, которые помогут улучшить системы искусственного интеллекта.

Как обычно, предлагаю сокращенный перевод, полный текст доступен в оригинале.

Читать дальше →
Всего голосов 185: ↑181 и ↓4+177
Комментарии66

Некоторые алгоритмы под капотом мозга

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров25K
Некоторое время назад мне захотелось изучить современные материалы по нейробиологии с точки зрения программиста. То есть вытащить из них основные алгоритмы, очистив их от лишних химических/биологических подробностей.

Так что, если кто-то любит искусственные нейросети и хочет поискать вдохновения в естественных, эта статья может подойти. Все охватить одной статьей, понятно, не удалось — данных уж очень много.
Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑29 и ↓1+28
Комментарии20

Процедурная генерация трёхмерных моделей

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров70K


Процедурная генерация — замечательная штука! Интереснее всего работать именно с графикой, особенно трёхмерной — сразу видно результат. Всего пары инструкций достаточно, чтобы создать облако треугольников как на картинке выше.

Процедурная генерация моделей может помочь сэкономить размер дистрибутива, добавить кастомизацию игровых персонажей, на худой конец её просто можно использовать для создания спецэффектов.

На примере движка Unity и C# я покажу как можно работать с моделями и превращать текст в графику. Большинство приводимого кода легко портируется на другие фреймфорки и языки.

Треугольник


Начнём с простейшей формы — треугольника. В Unity и во многих других движках используется популярный способ описания моделей: с помощью массивов вершин, треугольников и нормалей. Дополнительно для текстурирования используются uv-координаты вершин. Для работы с моделями есть класс Mesh, в котором для каждого набора данных имеется отдельный массив. В Mesh.vertices хранятся координаты вершин, в Mesh.triangles — индексы вершин группами по три. А в Mesh.normals и Mesh.uv лежат векторы нормалей и координаты uv-карт, индексы которых должны совпадать с индексами соответствующих вершин, т. е. порядок в массивах должен быть одинаковым. Покажу на примере, чтобы было понятнее.
Читать дальше →
Всего голосов 35: ↑26 и ↓9+17
Комментарии7

Логика мышления. Часть 1. Нейрон

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров314K


Года полтора назад я выкладывал на Хабр цикл видеолекций с моим видением того как работает мозг и каковы возможные пути создания искусственного интеллекта. За прошедшее с тех пор время удалось существенно продвинуться вперед. Что-то получилось глубже понять, что-то удалось смоделировать на компьютере. Что приятно, появились единомышленники, активно участвующие в работе над проектом.

В настоящем цикле статей планируется рассказать о той концепции интеллекта над которой мы сейчас работаем и продемонстрировать некоторые решения, являющиеся принципиально новыми в сфере моделирования работы мозга. Но чтобы повествование было понятным и последовательным оно будет содержать не только описание новых идей, но и рассказ о работе мозга вообще. Какие-то вещи, особенно в начале, возможно покажутся простыми и общеизвестными, но я бы советовал не пропускать их, так как они во многом определяют общую доказательность повествования.
Читать дальше →
Всего голосов 62: ↑53 и ↓9+44
Комментарии23

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Россия
Зарегистрирован
Активность