Интернет вещей — это глобальная сеть, которая соединяет не только компьютеры, но и другие электрические приборы, от кофе-машин до тостеров. Почему интернет вещей до сих пор не стал чем-то обыденным и насколько жизнь человека может стать комфортнее с развитием этой технологии? Узнайте в новом выпуске подкаста «ZIP. Архив техногенного мира» от команды Газпромбанка.

Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cdtgK8

⚖️ Как в PyTorch случайным образом мутировать веса.

https://uproger.com/kak-v-pytorch-sluchajnym-obrazom-mutirovat-vesa/

@machinelearning_ru

immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час.

Арендуйте мощные серверы с видеокартами Nvidia Tesla или RTX на любой срок и с любым бюджетом.
Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽.

Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке.

Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу.

Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport

Геймификация позволяет добавлять элементы игры куда угодно — в работу, учебу, повседневную жизнь 🎮

Как эта техника делает рутинные задачи интереснее? Почему она полезна в школах и как с помощью геймификации магазины привлекают клиентов? Об этом — в новом эпизоде подкаста Газпромбанка «ZIP. Архив техногенного мира».

Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cdtgK8

Сначала ты моешь полы в офисе, потому что нет денег на клининг, а потом твоя компания становится рублевым единорогом 🦄

Кажется удивительным? Но это реальная история вице-президента МТС Александра Ханина в рубрике «Городские истории» в газете «Ведомости. Город».

О том, как из студента, продававшего соковыжималки на третьем курсе, превратиться в гендиректора компании MTS AI, и что опаснее искусственного интеллекта, можно прочитать здесь.

Нейросеть DALL-E 2 позволяет генерировать изображение под абзац абсолютно любой книги

Пройдите тест, который покажет можете ли вы угадать, какая картинка создана человеком, а какая Dalle 2.

https://thisimagedoesnotexist.com/

@machinelearning_ru

Зачем платить за nft, бери и делай 😏

Hugging NFT

Создайте NFT или обучите новую модель всего за несколько кликов! Тренируйтесь столько, сколько сможете, другие возобновят работу с контрольной точки!

Потыкать можно тут: https://huggingface.co/spaces/huggan/huggingnft
p.s. Если вы такой же чайник как и я, там слева сверху надо нажать стрелочку > и откроется меню.
Репозиторий: https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingnft
Автор:
https://twitter.com/alekseykorshuk

​​​DFSpot – Нейро-сетевая модель, которая определяет, является ли входное видео/изображение реальным или дипфейком

⤷ Ссылка на Google Colab

@neural | #Python #Interesting #Video #Neural #Network

🗯️ Недавно выкатили алгоритм, который реалистично переносит стили и цвета на изображении — он обходит многие предыдущие методы. Достаточно загрузить картинку с палитрой и исходную фотографию. Вуаля — и вы получите гармоничную смесь изображений. Например, фото заката с розовыми облаками или радужные цветы.

Создатели нового метода уверены, что их метод лучше, чем остальные алгоритмы и даже некоторые инструменты от Photoshop. На сайте проекта можно перенести стили и цвета на фото, там есть ещё много дополнительных настроек. Исходники доступны здесь. Го тестить, пока не уронили:

https://www.dustfreesolutions.com/CT/CT.html

#Neural_network | @neural

"Kurt Cobain frontman of the rock band Nirvana by Rossdraws"

Погенерируем? 🙃

Подписчик поделился инвайтом к
http://www.midjourney.com

Гайд по работе: https://midjourney.gitbook.io/docs
Инвайт:
Ссылка больше не актуальна и удалена.
Получить инвайт вы можете заполнив форму на сайте
http://www.midjourney.com
Раздают по 1000 инвайтов каждые 2 дня.

Deep Learning Examples

8,508 stars total

3 stars today

View on Github.com

​​Российские энтузиасты создали своего «ИИ для ненависти» обученного на 2ch🤔

Вдохновленные работой Янника Килчера, который обучил машину «языку ненависти» используя 3,3 миллиона тредов с печально известной токсичной доски 4chan «Политически некорректно» /pol/ — российские энтузиасты запустили Telegram бота обученного на отечественном 2ch.hk используя доску /b/🤨

В качестве диалоговой модели был использован GPT-2, обученный на датасете из постов анонов. Итоговый датасет насчитывал порядка 60 тысяч диалогов.

☝🏻Также для повышения токсичности данных данные были отфильтрованы с помощью модели классификатора rubert-toxic-pikabu-2ch. Модель была создана для модерации токсичного контента, но никто не мешает использовать ее во зло.

Весь код сбора данных, обучения модели и бота энтузиасты выложили в открытый доступ на GitHub. Для простоты использования настроено поднятие бота с помощью docker-compose.😅

Кроме того, они оставили инструкцию на habr.
================

Из наблюдений пользователей, российский бот действительно получился токсичным, но не принимающий во внимание контекст сообщений: