А чо, так можно было?
https://ieeexplore.ieee.org/document/8281840
спасибо @weirdreparametrizationtrick

Сжатие моделей через прунинг параметров и квантизацию помогает облегчить нейросети для использования в слабых девайсах вроде смартфонов, колонок и разных там wearables при минимальных потерях в точности работы. Однако, новый рисерч показывает, что такие техники могут усиливать изначальные искажения в данных (bias), и, не сильно понижая общую точность, особо негативно влиять на недопредставленные классы и другие проблемные экземпляры. Учитывайте это, когда будете проверять свою сжатую модель☝️

Сабвуфер на любой поверхности.
Соус видео. Спасибо за наводку @futuresailors

Есть такой бенчмарк, SuperGLUE, он используется для оценки моделей в Natural Language Understanding (NLU). Интересно, что NLU, это не просто одна задача и одна метрика, а буквально все то, что связано с пониманием языка и из него вытекающими. Поэтому измеряют эту способность не на одной задаче, а на целом наборе задач и датасетов (в случае SuperGLUE их 10), которые должны показать понимает ли алгоритм прочитанное. Дополнение последовательности, вопросы по контексту, заполнение пропущенного, и вот это вот все, прям как на Reading тесте по английскому.

Так вот, Microsoft представил новую модель DeBERTa (как можно догадаться, на основе BERT), которая впервые обошла human baseline по итоговому (суммарному) баллу. Ура.
Или не ура, кожаный мешок.

Неофициальная имплементация DALL·E от OpenAI уже появилась на гитхабе. Если мечтали поиграться, вам сюда: https://github.com/lucidrains/DALLE-pytorch

Годная залипачка для любителей готовых колаб-ноутбуков: Tag-Based Anime Generation.

С помощью doc2vec и StyleGAN2 генерирует аниме-персонажей по заданным вами тегам.

Недавно узнал про прогресс в digital fashion. Оказывается, The Fabricant умеет рендерить такую ультра-реалистичную одежду (на видео), которая пока используется только для диджитал приколямб, но в перспективе дает шанс на жизнь виртуальной примерке.

А Dress-X пошли еще дальше. Только вдумайтесь. Ты выбираешь одежду, оплачиваешь, загружаешь свое фото, и ... нет, она не приходит тебе на почту. Тебе на электронную почту приходит фото с тобой в этой одежде. Все. Постишь в соцсеточки. Радуешься.
The future is now, old man.

AI врывается там, где его меньше всего ждали. Теперь нейросети могут видеть стереограммы. А ты нет.

Я даже учил когда-то, что стереограммы работают через восприятие глубины и смещением картинки между двумя глазами, но, давайте согласимся, вероятность того, что это чистая магия — не нулевая.

Статья: https://arxiv.org/pdf/2012.15692.pdf

Забудьте про GPT-3 с ее миллиардами параметров.

Google Brain только что пробил триллион.

https://arxiv.org/pdf/2101.03961.pdf

Неизвестно на сколько эта новость правдивая, но то, как это выглядит очень радует. Кто-то сделал дипфейк с лицом Димы Мацкевича из Dbrain (который уже Handl.ai) и разводит лохов на супердоходные инвестиции. Голос в видео явно не Димы, и артефакты заметны, но в целом все выглядит очень красиво и изощренно. Даже типаж подобрали похожий, чертилы. Рекомендую к просмотру!

Только не вкладывайтесь никуда, ради бога, это ненастоящий брокер и сайт у них левый. Да и вообще, при чем там Мацкевич, раз уж на то пошло. Источник.

Ты гляди, даже рекламу в фб крутят (ссылка на пост), и даже не одну, как показало мое скромное расследование (ссылка на ad library). Ну и правильно, зря, что-ли, GPU насиловали?

Прикрепляю второй видос, качество — огонь, восхищаюсь. Такой талант пропадает.

StyleFlow: Attribute-conditioned Exploration of StyleGAN-Generated Images using Conditional Continuous Normalizing Flows — еще один инструмент для контролируемого исследования пространства StyleGAN через семантические фичи. В этот раз даже с сохранением личности. Красота!

Новости из мира киберпанка. Подсчитано, что финансовые отчетности компаний скачиваются преимущественно машинами, а не людьми (в ~80% случаев, если быть точнее). Что неизбежно приводит к тому, что компании начинают писать отчетности в более машино-читаемом формате используя чистый ASCII, отделяя таблицы от текста, и тд. Более того, они даже язык изменяют так, чтобы иметь большую вероятность быть классифицированными положительно алгоритмами сентимент анализа. Например, используя меньше негативно окрашенных слов.

К слову, Deutsche Bank оценил, что сейчас 80% сделок в эквити трейдинге и 90% в трейдниге фьючерсов совершаются ботами. А еще половина из оставшихся, я уверен, используют прогнозирующие модели перед покупкой вручную.

Уроки пиара от Майкрософт.

Литерали чат-бот натренированный на переписке с мертвым человеком — то, о чем думал каждый, кто тренировал чат-ботов. Но нет. "Воскрешение мертвых", черное зеркало, гроб, гроб, кладбище.

Дарю идею для патента попадания в СМИ: тренируете чатбота на переписке с живым человеком, а в конце озаглавливаете "ПРОЕКТ ПО ТРАНСПЛАНТАЦИИ ЛИЧНОСТИ".