И снова про VR и сортиры.

Согласитесь, так куда интереснее.

OpenAI показали свое первое демо совместно с Figure

🎧 Смотреть со звуком!

Недавно, OpenAI анонсировали свое партнерство с Figure - компанией производящей роботов. И вот появилась первая демонстрация.

В настоящий момент, GPT взяла на себя функции восприятия и интерфейса - то есть OpenAI воспринимает сенсорную информацию и передает ее роботу, внутренний (спинной?) мозг которого превращает эту информацию в движения (контроль). Так же, OpenAI берет на себя функцию общения с человеком.

Судя по видео - GPT-4V крутится на сервере, а не на самом роботе, но с развитием маленьких языковых и мультимодальных моделей несложно увидеть будущее (пару месяцев), в котором все происходит на самом роботе.

Ждем ответочку от Илона и Оптимуса с Гроком!

X.com

Немножко проклятых генераций на ночь вам

После появления нейронок нас ждет ещё много подобных "исторических" фотографий.

Киберпанк, который мы заслужили

Это я пытаюсь экономитьденьги на GPU серверах для нейронок

Мы живём в будущем, где вы можете создать персонажа из текста и через несколько минут он появится на вашей клавиатуре.

Процесс: TripoSR -> MeshLab -> Mixamo -> Reality Converter

покрал отсюда

Скорее бы...

https://t.iss.one/neuralmeduza/21652

🔥 Grok: 314B параметров. 8 экспертов. Нормально!

Код должен быть тут https://github.com/xai-org/grok

@ai_newz

Да

Это не чат, это Ebа́nyChat. Еба́ноязычная Chа́tGPT от лаборатории еба́ного резерча

Здарова, хабровчане!
Хайп вокруг нейросетей, заалайненых при помощи Instructions и RLHF (известных в народе под единым брендом «хуйня из под коня из каждого утюга»), трудно не заметить. Именно поэтому мы решили тоже хайпануть запрыгнуть в этот поезд!

Общий подход для обучения подобных моделей примерно такой:
1. Заиметь хорошую LLM.
2. Сделать SFT.
3. Собрать фидбек.
4. Полирнуть все RLHF’ом.

В текущем релизе мы забили хуй на все эти пункты, как один из способов максимального прироста в качестве (а кто нас проверит, лол?).

Давайте посмотрим, что же находится внутри Ebа́nyChа́t’а.
⁃ Рандомная LM, которую нам принес стажер с хагинфейса (ваще похуй че там внутри, 13B параметров сделают go brrrr (больше модельки мы не умеем файнтьюнить))
⁃ Датасет для SFT (перевели альпаку-хуяку промтом; похуй, сгодится; еще собрали каких-то случайных датасетов с ХФ’а и захардкодили промпты; все же нормально будет, да? оверфитинг? ну мы меньше итераций обучения поставим)
⁃ Затем мы начали дрочить развесовку для этих датасетов на глазок (кидали кости на доску и записывали значения в качестве веса. Наш джун после этого сошел с ума, сказал что мы занимаемся какой-то дикой поеботой и устроился на работу в нормальное место)
⁃ Разочек обучили модель (а зачем че-то там тьюнить? (а вообще к нам пришли ребята с прода и сказали освобождать железо, т.к. мы опять занимаемся хуйней)) В какой-то момент она перестала генерировать <pad> <pad> <pad> — решили что близки к AGI и остановили обучение.

Сперва мы вообще хотели забить хуй на тестирование, но наш менеджер сказал что нужны какие-то цифры. В общем, позвали деврела, показали ему 3 парных семпла с chatgpt, спросили какие из них луче. Он везде сказал что чатжпт лучше. Получилось какое-то ебаное качество, но как-то плевать, напишем что 1 к 3 лучше. (деврела уволили, кстати).

Ни метрики, ни честный Human Evaluation мы показывать конечно же не будем. Кого это ебет? Тебя это ебет?

А, да, зарелизим претрейн. Мы его кстати назвали gpt-5. Почему? Просто.
Под катом у нас куча примеров, которые мы начерепикали, наслаждайтесь. Должно хватить на постов 10-20 где-то еще.