А если использовать более «сговорчивые» нейросети, то можно и так делать.

Рассказать как? Поджигайте пост 🔥

И так, как сделать в «НЮ формате».

1) Идем на huggingface.co
2) Указываем промпт: Selfie of a full nude lady holding a handwritten small sign that says “TEXT”
3) Все

Меня в личку спрашивают, а что делать если попросят видео? Тогда можно так.

Видели сколько набрал этот шортс, сделанный за пять минут в #KLING?

Я кажется понял, что нужно делать, чтобы каждая бабушка в ФБ поверила в африканских мальчиков, создающих собак из мусора.

Как вам?

Что-то веселое сегодня происходит в Твиттере. Сначала Сэм Альтман, выложил фотографию клубники (Strawberry), потом прокомментировал пост выше.

Видимо речь о новом проекте OpenAI - Strawberry, про который они писали еще весной. Это вторая ступень на пути к AGI.

Как писал Блумберг, OpenAI разделяет «этапы искусственного интеллекта» следующим образом:

Уровень 1: Чат-боты - ИИ с разговорным языком

Уровень 2: Рассуждающие системы - решение проблем человеческого уровня

Уровень 3: Агенты - системы, способные к самостоятельным действиям

Уровень 4: Новаторы - ИИ, способный помогать в изобретениях

Уровень 5: Организационные системы - ИИ, способный выполнять работу организации

Согласно сообщению, ИИ 2-го уровня мог бы справляться с базовыми задачами наравне с человеком, имеющим ученую степень, но не имеющим доступа к внешним инструментам.

На встрече руководство OpenAI, как утверждается, продемонстрировало исследовательский проект с использованием модели GPT-4, который, по мнению знакомых с обсуждением, демонстрирует признаки приближения к таким человекоподобным способностям рассуждения.

Ну что, мы готовы?

Ого, приложение ChatGPT собрало 28 млн долларов в июле. И это чистый доход, без комиссий Apple или Google, которые забирают сторы.

Как вы знаете, я уже давно изучаю, феномен AI slop - контента, да я про те посты с генерированными картинками, выбивающие слезу умиления или горести у пенсионеров. И мне кажется я нашел откуда ноги растут (расскажу об этом в следующих постах). Сегодня поговорим про мозг…

Мои мысли сильно коррелируются с книгой, которую я вам недавно советовал «1000 мозгов».

Всё дело в прогностической «модели мира» этих пользователей, в ней нет данных об нейросетях и генерированный контент.

Мозг создает прогностическую модель. Это означает, что мозг постоянно предсказывает, какими будут входные данные.

Мозг делает прогнозы не время от времени, а постоянно - это неотьемлемое свойство, которое никогда не прекращается; оно играет важную роль в обучении.
Когда предсказания мозга подтверждаются, это означает, что модель мира мозга точна. Неправильное предсказание заставляет вас обратить внимание на ошибку и обновить модель.

Вспомните ситуацию, когда вы протягиваете руку к кофе, берёте чашку, а она оказывается слишком легкой, хотя вы ожидали полную.

В этот момент мозг начинает перестраивать модель «чашки с кофе», обновляя информацию о том, что она пуста. Возможно у вас даже испортится настроение, так как вы ожидали выпить глоток кофе. Именно так выглядит ошибка в предсказании мозга и обновление данных о ней.

Тоже самое происходит, когда вы уже несколько раз натыкались на сгенерированное изображение в интернете и построили ее модель восприятия. Ваш мозг учится определять генерацию и реальное изображение.

Другими словами, люди оставляющие восторженные отзывы под картинками с африканскими мальчиками создавшую собаку из мусора или построившую машину из кабачков - не имеют такую модель. И их мозг не замечает разницы между реальными и сгенерированными картинками.