🚀 Новый уровень бесплатного ИИ: Claude 3.5 Sonnet от Anthropic

Друзья, в мире искусственного интеллекта произошло значимое событие! Компания Anthropic представила Claude 3.5 Sonnet - новейшую версию своей языковой модели.

Что нужно знать:

1️⃣ Повышенный интеллект: Claude 3.5 Sonnet превосходит конкурентов и предыдущие версии в тестах на рассуждение, знания и программирование.

2️⃣ Улучшенное понимание: Модель лучше схватывает нюансы, юмор и сложные инструкции.

3️⃣ Высокая скорость: Работает в 2 раза быстрее 3 модели.

4️⃣ Продвинутое зрение: Улучшенные возможности анализа изображений, графиков и диаграмм.

5️⃣ Новые функции: Появилась функция "Artifacts" для совместной работы с ИИ над проектами.

Claude 3.5 Sonnet доступен бесплатно на Claude.ai и в приложении Claude для iOS. Также его можно использовать через API Anthropic и облачные сервисы Amazon и Google.

📒Блог-пост
👨‍🎨Поговорить с Claude
_______
Источник | #nn_for_science

_____________________
Компания anthropic представила новую модель Claude 3.5 Sonnet, которая превосходит предыдущую Claude 3 Opus и даже GPT4o✨

к таким новостям уже отношение такое: Babe, wake up - new LLM just dropped🌚 но думаю к релизу gpt-5 опять буду hyped as never before🤩
_______
Источник | #Futuris

_____________________
А ещё Anthropic запустили превью Artifacts - такой вот себе конкурент Advanced Data Analysis в ChatGPT, который позволяет запускать в браузере джаваскрипт и показывать html с svg.

Это позволяет быстро прототипировать вебсайты и даже делать простые браузерные игры!

Good evening, Sam
_______
Источник | #ai_newz

_____________________
Claude показали новый релиз своей "самой умной" модели Claude 3.5 Sonnet. Это первый релиз в линейке 3.5, но любопытно: раньше Sonnet был слабее Opus. Новый Sonet лучше не только Opus, но и (по собственным тестам) GPT4o. Кроме того, в Sonnet появились визуальные запросы (например по разбору изображений и видео).

Я в такие тесты не верю, буду проверять сам.

www.anthropic.com
_______
Источник | #addmeto
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

Гугл предложил мне перейти на модель Gemini вместо стандартного Google Assistant в моем Pixel 7 – я согласился. Ассистентом я не пользовался почти никогда, а вот Gemini решил затестить. Как раз купил сегондя smart-лампочку, которую можно привязать к Google Home.

И вот что вышло. Если я называл полное имя лампы по английски «Office Lamp», то хоть и с весомой задержкой, но модель понимала, что ей нужно делать – хотя тут и обычный speech2text + регулярки бы справились. Однако, Gemini оказался довольно тупым, если я объяснял инструкцию другими фразами, например «Включи лампу в офисе» или просил поменять свет на холодный. Даже в контексте одного диалога модель была не в состоянии понять, что я имею в виду, и даже съехала на то, что она вообще не умеет управлять физическими предметами 🤡. И это еще учитывая, что у меня Gemini Advanced по премиумной подписке.

Так что AGI еще не здесь. Нужно чуть-чуть подождать, дамы и господа.

С вами был обзорщик LLM-ок и умных лампочек, Артем.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

https://t.iss.one/ai_newz/2922 Вау! Real-time генерация видео стала ближе к реальности.

Челики ускорили диффузию для видеогенерации в 10x раз! Утверждают, что качество при этом не теряется. На видео пример того, как они ускорили Open-Sora, например.

Генерация со скоростью 21 fps на 8 видеокартах. Для сравнения, до этого из восьми видеокарт с помощью tensor parallelism можно было выжать ускорение не более чем в 3-4 раза по сравнению с одной.

Если сейчас 60-сек генерации модели уровня Соры занимает по моим прикидкам от 20 минут до нескольких часов, то в ближайший год мы увидим ускорение этого процеса на 1 или 2 порядка. Pyramid Attention Broadcast делает шаг в этом направлении.

Идея базируется на тех же инсайтах, что мы вывели в нашей статье Cache me if you can о том, что выходы аттеншен слои могут быть закешированы и могут переиспользоваться во время шагов инференса. Или вот статья от господина Шмидхубера, где они кешируют cross-attention слои.

Ссылка на проект - Real-Time Video Generation with Pyramid Attention Broadcast

Статьи пока нет, но код уже есть тут.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Раскрыта причина почему голосовую функцию до сих пор не раскатили. Если со старым режимом ТАКОЕ творят, прикиньте что будет с новым 😮

Людям нужен horny AI, очевидно же.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

Вы, наверное, слышали, что правительство США запретило NVIDIA поставлять в Китай видеокарты A100 и H100.

Но Куртке рыночек-то терять не хочется. Поэтому он провернул такой финт ушами - сделал слегка урезанную версию A100 и H100, чтобы они не подпадали под экспортные регуляции, и продолжил загребать китайский кэш.

То есть в Китай вместо H100 поставляют H800, что является урезанной версией оригинала, но с вдвое меньшей скоростью передачи данных между видеокартами (300 GBps в H800 против оригинальных 600 GBps в H100). Сам же чип остался таким же быстрым, как и оригинал, вот только имеет макс. VRAM 80 GB вместо 96. То есть гонять инференс на одной карте китайцы смогут так же быстро, а вот тренировать большие модели, которые требуют нескольких нод (а сейчас почти каждая модель такая), будет для них до 2 раз медленнее.

С A100 была похожая история, тоже создали A800 для китайцев, но тогда не так сильно урезали скорость интерконнекта - только на 33% с 600 GBps до 400 GBps.

Ставят палки в колеса поднебесной, чтобы вдруг не обогнали своими моделями 🛞.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Набор инструкций H100 и 4090 теперь задокументирован 👏

Умелец смог при помощи фаззера задокументировать набор инструкций актуальных карт Nvidia. Сама Nvidia такое в паблик не пускает, чтобы всё шло через CUDA, максимум PTX. Таким образом они добиваются вендорлока к картам Nvidia в целом, а не одной конкретной архитектуре.

Проблема в том, что без такой документации заметно сложнее делать оптимизации под конкретные архитектуры. А вот с ней и альтернативные компиляторы для карт Nvidia делать будет проще, может, будут даже такие, что не качают пять гигов зависимостей (что-то я замечтался).

Дальше автор собирается добавить данные о производительности каждой инструкции, что потребует кучу микробенчмарков.

H100
RTX 4090
Код
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Апдейт по SB 1047 - Калифорнийскому законопроекту для регуляции ИИ

TLDR: прямую угрозу маленьким разработчикам пока убрали, но большой опенсорс это не спасёт. И всё ещё возлагает ответственность на автора модели, а не на пользователя.

Авторы SB-1047, о котором я писал в мае внесли ряд правок. Тогда законопроект был настолько плохо написан, что против него протестовали даже Anthropic. Я прочитал поправки, вот суть:

➖ Убрали пункт где под ограничения подпадали модели "схожие по возможностям к моделям подпадающим под закон". Это был самый адовый пункт, который в лучшем случае заморозил бы опенсорс на уровне 2024 года, а в худшем мог бы запретить практически любую тренировку.

➖ Регулировать собираются модели которые тренировались на 1e26 flops и более чем ста миллионах долларов компьюта. То есть сейчас, когда 1e26 стоит $150-300m, под ограничение подпадают модели с 1e26 flops. Через год-два, когда компьют подешевеет, будут подпадать только модели которые стоят дороже ста миллионов долларов.

➖ Улучшили ситуацию с ответственностью разрабов моделей за файнтюны - теперь модели, которые тюнили на более чем 3e25 flops считаются новыми моделями, создатели оригинала не ответственны за их действия.

➖ Все суммы в законопроекте теперь указаны в долларах 2025 года и будут поправляться на инфляцию.

➖ Добавили кучу возможных штрафных санкций, например штраф на сумму до 10% стоимости компьюта использованного для тренировки модели.

➖ Созданный орган контроля сможет менять определения моделей подпадающих под контроль каждый год без необходимости проводить новый закон. То есть, теоретически, 1 января 2027 года регулятор имеет право запретить всё что ему вздумается. Ни разу не пространство для regulatory capture, да-да.

➖ Разработчики моделей теперь будут должны каждый год, начиная с 2028 проходить независимый аудит на соответствие регуляциям.

Стало местами лучше, но законопроект всё ещё лажа:

🟥 Идея ответственности разработчиков моделей за использование моделей крайне плохая и опасная. По такой логике можно заявить что Боинг ответственен за события 11 сентября 2001 года.

🟥 Определение "Critical harm", которое в законе даёт право регулятору накладывать штрафные санкции, вплоть до удаления модели, очень жёсткое: хакерская атака на 500 миллионов долларов это не такой редкий случай, а в законе не указано насколько сильно модель должна ей поспособствовать.

🟥 Давать регулятору право решать что всё таки является его зоной контроля это очень плохая идея.

Самое смешное тут то, что авторы законопроекта проводили ряд публичных встреч, где говорили что хотят сделать менее драконовский закон чем European AI Act. Такое ощущение что даже не пытались.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Принес вам сборку компьютера для Deep Learning в 2024, и рассказ о работе ML инженера

Еще можете глянуть забавное видео "День из жизни ML инжинера (в маленьком стартапе)", откуда я и взял эту сборку.

По стоимости комп вышел $3900, не учитывая Nvidia RTX 4090 24GB, которая сейчас стоит примерно $1800. Итого $5700 (но это в Америке). Такой машины хватит, чтобы файнтюнить большинство СОТА моделей и гонять инференс почти всего что есть в опенсорс с достойной скоростью.

Самое важное что чел в видео сказал, так это то что на построение самой модели у него как у ML инженера уходит не так много времени, и большую часть времени они заняты данными. Думаю это особенно актуально для малкньких стартапов, где обычно нет moat в плане моделей, но есть премущество в том, что они затачивают существующие модели под эффективное решение определенных задач. В условном Mistral архитектурой модели, я уверен, тоже не так много людей занимается, и очень много ресурсов уходит именно на "правильную готовку" данных.

Делитесь своими сборками для Deep Learning в комментах.

#карьера
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

Llama 3.1 405B, квантизированная до 4 бит, запущенная на двух макбуках (128 гиг оперативки у каждого). Возможно это с помощью exo - тулы, позволяющей запускать модельку распределённо на нескольких девайсов. Поддерживаются практически любые GPU, телефоны, планшеты, макбуки и почти всё о чём можно подумать.

Запустить ламу на домашнем кластере
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Генерация видео от Black Forest Labs

Они релизнули FLUX.1 всего неделю назад, а уже тизерят SOTA видеогенерацию. Видео искажено эффектом телевизора, но выглядит очень впечатляюще.

Ребята наглядно показывают насколько в Stability был фиговый менеджмент. Если за полгода с нуля те же самые люди, которые сделали SD3 забахали такое, то в Stability всё очень запущено, некому пилить ресерчи, а новый менеджмент может и не спасти.

Как думаете, будет опенсорс?
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Дешёвые, как грязь, LLM

API-провайдеры невероятно быстро снижают стоимость использования своих LLM. При отсутствии ярко выраженного лидера по качеству моделей, главным аргументом становится цена.

➖ Google с 12 августа дропает цены на Gemini Flash на 80%. Вот и реакция на GPT-4o mini, спустя две недели после релиза. Вот бы то же самое сделали с Pro 1.5.

➖ Новая версия GPT-4o упала в цене до $2.5 input/$10 output за миллион токенов, прошлые версии стоили $5 input/$15 output за миллион токенов. Последний месяц Claude 3.5 Sonnet и Llama 3.1 405B сильно поджимали OpenAI по цене, пришлось отвечать.

➖Deepseek релизит обещанный месяц назад Context Caching. Цены поражают: стоимость токенов при попадании в кэш падает не в 2x, как у гугла, а в 10x, при этом с бесплатным хранением. DeepSeek V2 и так произвёл эффект разорвавшейся бомбы на китайском рынке три месяца назад: модель была в разы дешевле конкурентов, при лучшем качестве. А сейчас нанесли добивающий удар.

С такими темпами цена за миллион токенов станет меньше цента менее чем через год. И будем мы мерять цены в долларах за миллиард токенов.

А помните, цены на GPT-4 доходили до $60 input/$120 output?
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Сверхзвуковые LLM https://t.iss.one/ai_newz/3169

Llama 3 70B запустили на скорости в 450 токенов в секунду. А 8B - на бешенных 1800 токенов в секунду. Это всё без квантизации, да и цена не кусается - API стоит 10 центов за лям токенов для 8B и 60 для 70B. Предыдущий рекорд по скорости побили в более чем два раза для 8B. В будущем обещают добавить больше моделей, начиная с Llama 3.1 405B

Сделал это стартап Cerebras. Он производит железо для нейронок, известен самым большим чипом в мире (в 57 раз больше по размеру H100!). Предыдущий рекорд по скорости поставил тоже стартап со своим железом - Groq.

Хороший пример того что специализированные только под нейронки чипы вроде могут в разы превосходить видеокарты по скорости инференса, а ведь скоро ещё будут чипы которые заточены под конкретные модели, например Sohu. Кстати, давно хотел разобрать разные стартапы по производству железа и разницу их подходов. Интересно?

Попробовать можно тут.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Как LLM хранят факты?

Принес вам на вечер субботы отличный ролик от 3blue1brown. На этот раз гений интуитивного обучения расскажет про то, как LLM запоминает факты.

Это видео для полных новичков, объясняющее роль многоуровневого перцептрона (MLP/FFN) в LLM. Это третье и последний эпизод в серии о работе LLM. D первых двух объяснялось как работают эмбеддинги и как работает механизм внимания. Эта серия - лучшее объяснение для непрограммистов о том, как работают LLM, с кучей хороших визуализаций.

www.youtube.com

Смотрим здесь.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Если вам когда-либо было интересно, как получить мегакластер GPU, то вот вам подробный гайд от Ларри Эллисона, фаундера того самого Оракла. Челу 80, кстати, похоже, он всё-таки нашёл эликсир вечной молодости.

Ну так вот, записываем:
1) Приходим на ужин к Дженсену Хуангу.
2) Вместе с Маском умоляем Кожанку взять ваши миллиарды.
3) Поздравляю, если вам повезёт, то партию свеженьких GPU не задержат.

Теперь повторяем😂

Кроме шуток, Oracle – одна из немногих компаний, которая смогла заполучить контракт на более чем 100.000 видеокарт NVIDIA Blackwell (это GB200, например). Они уже строят огромный кластер, который заработает в первой половине 2025. А сбоку еще планируют пристроить 3 маленьких атомных реактора на ~1000 MW, чтобы все это дело запитывать электроэнергией.

Короче, если GPU - это новая нефть, то AI – это новый автомобиль.
_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

​О компенсации в FAANG+ (часть 1)

В MAANG и прочих Биг-Техах существует четкая иерархия инженерных уровней, которая определяет ваш карьерный рост и компенсацию. Подробнее о левелах от L3 до L8 и различиях между ними я писал в . Сейчас же поговорим про компенсацию (зп в простонародии) и из чего она обычно состоит.

Зп как правило зависит от грейда, но грейды в FAANG не 1 к 1 совпадают между компаниями, ну и компенсация тоже может варьироваться. Как вы видите на картинке с levels.fyi, есть различия между фирмами, например Senior - это L5 в Мете, L6 в Амазоне и L4 в Эппл. Поэтому в этом посте мы рассмотрим линейку грейдов Гугла/Меты как хрестоматийную, от нее и будем отталкиваться.

Total comp (полная компенсация) в FAANG обычно состоит из базовой компенсации (кеш), equity (стоков) и бонусов.

- Base (кеш) - это то, что вы получаете на свою банковский счет ежемесячно. Кешевые вилки обычно строго определены для каждого уровня. Эти деньги вы получаете всегда, независимо от вашего перформанса. Обычно указывется как Gross (до налогов) в год.
- Еquity - это как правило частичка компании в виде акций (stocks) или опционов, которые вам выдают как часть компенсации. Обычно пакет акций выделяется на 4 года, и они попадают вам в руки (vesting) раз в квартал – вы получаете в полное владение 1/16 от общего числа акций и можете с ними делать, что хотите. Это делается для того, чтобы замотивировать сотрудника (а) остаться подольше (б) хорошо работать, чтобы компания росла в цене.
- Refreshers - это дополнительные небольшие пакеты акций, которые вы получаете раз в год по итогам вашего перформанса. Они тоже вестятся в течение 4-х лет. Таким образом за несколько лет работы в одной компании у вас накапливается несколько пакетов акций, из каждого из которых раз в квартал вы получаете 1/16. Кумулятивный эффект может быть весьма заметным, значительно увеличивая ваш total comp.
- Бонусы - это % от Base, который вам дается по итогам перформанса за год. Размер бонуса (в % ) зависит от вашей синьорности и коэффициентов, которые высчитываются из вашего перформанса и успехов компании за год. Для L3 это обычно 10%, для L4 и L5 - 15%, для L6 - 20%.
- Sign-on bonus - разовая бонусная выплата в начале работы на новой месте. Часто используется чтобы компенсировать упущенную выгоду при смене работы кандидатом либо для покрытия расходов на переезд. Обычно от $10,000 до $100,000. У меня некоторые знакомые, с помощью таких сайн-онов закрывали долги за обучение и спокойно уезжали работать.

Размер Equity, Refreshers и бонусов сильно зависит от вашего уровня и того, насколько вы востребованный специалист. Например, Base компенсация у SWE и AI Researcher-ов не отличается, а вот размер пакета акций и сайн-он бонуса может быть совсем разным для рядового SWE и для AI Research Scientist / AI Engineer, который прям очень нужен компании.

Медианная total comp у SWE (Software Engineer) в США по статистике с Glassdoor на сентябрь 2024 - $181,000/год. Но это число может быть слегка завышено.

В FAANG+ же зарплаты стартуют от $150к для джунов и до $550к для синьоров. А грейды Staff+ могут зарабатывать от $600к до нескольких миллионов.

В Европе везде в среднем платят значительно ниже чем в США, кроме Швейцарии (там заработок +- как в США), и Англии (там выше чем в остальной Европе, но ниже чем в Швейцарии). Но все равно FAANG+ далеко в лидерах по total comp, а довольно высокий уровень жизни в Европе будет обходиться сильно дешевле чем в США или Швейцарии.

Если вы сейчас планируете сделать рывок в своей Total comp, то я как раз скоро буду в первый раз проводить интенсив по подготовке к собесам на AI/ML роли в FAANG+. Будут фишки и best practices как готовиться и чего ожидать. По {...продолжить в источнике}

_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Стань спонсором!

Треним Лоры для Flux 1.0 [dev] бесплатно

Люблю опенсорс. А ещё больше нонпрофит проекты, основанные на опенсорсе (да, OpenAI?).

Ежедневно выходит куча проектов с исходным кодом, о которых я даже не успеваю писать, но ведь, кроме обзора статей, хочется ещё и потыкаться самостоятельно. А установка у таких проектов обычно муторная — кто-то всё ещё с сетапом Comfy мучается.

Так вот, Tost.AI — сайт, на котором можно потыкать новые модельки и пайплайны по типу Live Portrait, до которого у меня так и не дошли руки.

Там же можно натренировать свою LoRa и делать всякие ништяки. Кстати, LoRa на Flux выходят бомбические. По набору из 6 фотографий можно консистентно генерить один и тот же объект. Детали реального объекта передаются настолько точно, что сохраняется даже текст (салют креативным фотографам).

Можно, например, по фотографиям из white бокса сделать фото продукта с моделью (или на модели), или красивую картинку где-то в необычной локации и пр.

Тут стоит отметить, что, хоть веса под non-profit лицензией, вы полностью владеете картинками, которые генерит Flux:
d. Outputs. We claim no ownership rights in and to the Outputs. You are solely responsible for the Outputs you generate and their subsequent uses in accordance with this License. You may use Output for any purpose (including for commercial purposes), except as expressly prohibited herein. You may not use the Output to train, fine-tune or distill a model that is competitive with the FLUX.1 [dev] Model.


Делаем так (см. видос):
1. Заходим, регистрируемся на tost.ai
2. В первой плашке выбираем Train Lora
3. Придумываем триггер-ворд
4. Подгружаем файлы через кнопку Add
5. Жмём Enter и ждём минут 30
6. Качаем файл safetensor
LoRa готова, теперь можно генерить!

Для этого:
1. В первой плашке идём в Text to Image, во второй — Flux 1 Dev. Custom Lora
2. Загружаем файл LoRa, ждём, пока обновится ссылка
3. Далее всё как обычно, главное не забыть триггер-ворд

Жду ваши тесты в комментариях!

UPD: Добавили Flux.1 Dev - ControlNet inpating

Tost.ai
Лицензия FLUX.1 [Dev]

#tutorial
@ai_newz

_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Авторы Chatbot Arena выпустили расширение для VS Code для оценки моделей для кодинга. По сути, это бесплатный копайлот, где предлагают выбирать из нескольких вариантов, сгенеренных разными моделями. Это должно позитивно повлиять на оценку моделей для кода, ведь именно автодополнение никто больше не бенчит. Отдельная арена тут может помочь до какой-то степени, пока разработчики на неё не оверфитнулись. А дальше придётся придумывать новые бенчи.

Если хотите попользоваться, учтите, что ваш код будут отправлять хостерам моделек на арене, что допустимо для опенсорс разработок и каких-то личных проектов. А вот для коммерческой разработки, конечно же, такое использовать не стоит.

Скачать

@ai_newz

_______
Источник | #ai_newz
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

Запускаем Voice Mode ChatGPT если вы не из США 😆

и устанавливаем официальную апку на андройд.

Недавно интернет заполонили тесты новой фичи OpenAI, которую (наконец-то!) раскатили для всех платных подписчиков аккурат перед презентацией Meta, ведь там показали тоже показали голосовой режим.

Но потестить новый функционал в OpenAI удалось далеко не всем, потому что большинство русскоговорящих пользователей используют чат в браузере, где Voice Mode не работает, а приложения в плейсторе нет.

#гайд ChatGPT из Play Market и как пользоваться им без VPN.
Шаг 1. Самый муторный.
Меняем страну аккаунта Google на США.

(Можно попытаться пропустить этот шаг и скачать apk с какого-нибудь зеркала, но, скорее всего, это не сработает)

1.1 Открываем payments.google.com > Настройки.

1.2 Создаём новый платёжный профиль в США. Жмём на карандаш рядом с пунктом «Страна», см. скрин.

1.3 Переходим на сайт bestrandoms.com и генерируем американский адрес.
(Желательно в Аляске — если вдруг что-то будете оплачивать с карты US, не будет налога. Аналогично можно сгенерировать адрес для других стран и карт)

1.4 Для надёжности можно удалить старый non-US профиль.

1.5 Заходим в Google Play (Play Market) > Настройки > Общие > Настройки аккаунта и устройства. В разделе «Страна и профили» меняем страну на США.

Плеймаркет обновится не сразу, так что если не получилось с первого раза, подождите ещё суток, и приложение появится. (По крайней мере вышло именно, так когда мы тестировали)


Шаг 2. Кайфовый.
Включаем Private DNS.

2.1 Открываем настройки устройства, вводим в поиске «Private DNS» и вписываем туда адрес сервиса DoT от Comss (подробнее здесь).

2.2 Идём в Настройки > Подключение и общий доступ > Частный DNS сервер и вставляем туда адрес: comss.dns.controld.com.

2.3 Всё! Теперь ChatGPT (а также Bing, Bard и Claude) будет работать без VPN. К тому же, это избавит от большей части рекламы на сайтах и в приложениях, ещё и повысит безопасность сети.

Шаг 3. Финальный.
Устанавливаем приложение ChatGPT из Google Play.

3.1 Установили.

3.2 Вошли.

Готово! Если у вас есть подписка, то Voice Mode уже должен быть доступен. Делитесь своими экспериментами в комментах.

Источник 4PDA
_______
Источник | #ai_newz
#полезности
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney