Ну наконец-то, разработчик Modbox реализовал очевидную идею, лежащую на поверхности.

Соединить вместе Windows speech recognition, GPT-3 AI и сервис Replica, который делает обратную конвертацию из текста в речь.

Таким образом, можно общаться с нпс как с осмысленными персонажами. Т.к. все работает через облако, есть небольшой лаг.

Я, честно говоря, на заре сервисов Гугл и Амазон думал, что это будет реализовано через них, но так тоже неплохо. Ждём официальной интеграции от гигантов, и вот тогда начнется всеобщее воспитание ИИ, а к чему это обычно приводит, мы все знаем))

DeepMind представили NFNets, семейство классификаторов изображений, которые:

* SOTA на ImageNet (86.5% top-1 без дополнительных данных)
* Тренируются в 8.7 раз быстрее чем EfficientNets той же точности
* Не требуют нормирования (никакого BatchNorm!)

Статья: https://dpmd.ai/06171
Код: https://dpmd.ai/nfnets

Cruise, селф-драйвинг компания General Motors, подняла новый раунд инвестиций, в котором существенную роль взял на себя Microsoft. Тем самым они объявили о "долгом стратегическом сотрудничестве", где Круз поможет МС войти в сферу транспорта, а МС поможет Крузу инфраструктурой на Ажуре.

Спасибо за эту маленькую радость @NeuroLands

Дисрапта не будет, можно расходиться. Успешные Миннеаполиссовцы наконец дали пососать энтому вашему эйай.

Потому что для алгоритма, если человек преступник, то он заслуживает наказания, а для типичного американца — ну, it depends...

И самое веселое:
> The technology has been found to have racial, age, and ethnic biases
Вы че несете, блять, facial recognition буквально сопоставляет лицо человека с лицами в базе, и говорит кто это, а не принимает решение плохой или хороший.

Очередное творение nuderobot.

Вам кажется, что вы видите одежду, "а король-то голый!"

Инженеры гугла в целях рекламы AutoML натренировали троичный классификатор торт/печенье/хлеб на рецептах и их ингредиентах. Типичный такой школьный проект, но вот пару забавных находок:

— Измерив важность фичей, оказалось, что масло играет определяющую роль, а за ним идут сахар и дрожжи;
— Найдя рецепты, которые алгоритм предсказывал с одинаковой уверенностью как что-то между двумя классами, они их спекли, и, внезапно, тортопеченье оказалось не очень, а хлебопеченье — вполне. О хлеботорте инженеры гугла умолчали.

Я сразу не заострял внимание, но раз уж это опять на слуху...

Вы могли заметить, что Лебедев в последних выпусках не настоящий. Да да. Пока кто-то не знает куда ещё притулить AI, маэстро нашел самое разумное, как по мне, применение дипфейкам.

Дело в том, что он сейчас в путешествии, и не может снимать выпуски новостей, но благо нехитрая композиция, где движется только лицо, позволяет этот контент искусственно сгенерировать.

Я уверен, что там используется сетка Wav2Lip, которая синтезирует движения губ чисто по аудио (спасибо @bomze). И как я сказал, это реально работает и даёт картинку, которую ты перестаешь воспринимать как искусственную уже через 5 минут.

Это вам не бессмысленная анимация своим лицом мемов или ретро-фоток (зачем?)

Как флексят математики. Не хватает только взрыва за спиной.

Когда нейросети стали такими умными, что обмануть их стало даже проще.
https://openai.com/blog/multimodal-neurons/

Если в (любом) браузере ввести docs.new — откроется новый гугл док 😮

Вышел PyTorch 1.8. Релиз ноут простой и лакончиный, советую посмотреть самим: https://pytorch.org/blog/pytorch-1.8-released/

Из прикольного — больше мобильных туториалов, и даже демо аппки для iOS/Android.

На наших глазах происходит какая-то гонка кто первый сделает breakthrough в компьютр вижне с помощью трансформеров. Если классификацию уже как-никак делают, то за GAN сейчас идет борьба.

В течении последних пары недель, одна команда из Остина и IBM представила статью Two Transformers Can Make One Strong GAN, а вторая из Стенфорда и ФБ — Generative Adversarial Transformers. Последняя побила SOTA на нескольких бенчмарках генерации.

По-моему, тут уже понятно к чему вся индустрия движется.

Ну вот, буквально, кульминация, статья под названием Transformer in Transformer от Хуавея. Тоже для компьютер вижна.

Просто, блять, трансформер на трансформере и трансформером погоняет.

Clometrica и Replicant запустили приложение где можно на себе примерить digital одежду.

Сделать это работать на мобиле в риал тайм это очень непростая задача, и я знаю, многие люди этого ждали. Так что, первое что хочу сказать — респект пацанам. Неизвестно правда, реконструируют ли они тело в 3D (body shape) или только позу, не было ничего худого/толстого под рукой проверить. (Позу распознать, конечно, сейчас не проблема, так что респект в таком случае попрошу вернуть.)

Однако, даже несмотря на впечатляющий труд команды, выглядит это как полное говнище. И даже сахарок из "100% eco" не сделает это шоколадом. Мои последние надежды на digital fashion официально развеялись.

Возможно, через N лет, когда трекинг будет точнее, сделают оклюжн, и можно будет рендерить освещение среды это и зайдет каким-то маргиналам, но пока это выглядит как детский коллаж.

Пожелаем ребятам удачи.

Довольно интересный подход сделанный с помощью ЭЭГ, хотя можно было обойтись и без него:
с помощью GAN генерятся привлекательные лица, они показываются испытуемому человеку, с помощью энцефалограммы вычленяется, какие лица понравились человеку больше, и после этого создаются новые лица, которые (проверенно экспериментом) понравятся человеку еще больше. Такой вот GAN, в котором живой человек выступает как своеобразная часть дискриминатора, и поэтому создаются лица, которые нравятся персонально ему.

Так можно пойти дальше, создаем абстрактного виртуального персонажа и этой же техникой превращаем его в идеального лично для тебя партнера. Потом с помощью дипфейка натягиваем на готовое порно (а лучше генерим новое) и все - страшный новый мир готов. https://newatlas.com/good-thinking/ai-learns-individuals-attractive-faces/