This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Еще немного шикарных результатов с использованием Kling 2.1 Start & End Frame
P.S. видео не мое
Еще немного шикарных результатов с использованием Kling 2.1 Start & End Frame
P.S. видео не мое
⚡6👍3❤2👎1
#unrealneural #вкопилкуэрудита
"Эффект МакКордак"("Эффект AI")
Как только ИИ осваивает новую задачу, её часто начинают считать простой вычислительной операцией, а не примером интеллектуального процесса. Это приводит к постоянному пересмотру границ того, что считается ИИ, а что — интеллектуальной деятельностью.
Эффект назван в честь Памелы МакКордак, писательницы и исследовательницы ИИ, которая описала этот феномен в своей книге «Machines Who Think» (1979).
Яркий пример - когда шахматный компьютер Deep Blue обыграл чемпиона мира, многие были разочарованы: это была не та форма суперинтеллекта, о которой мечтали. Задача просто перестала быть показателем интеллекта, как только решилась машиной.
"Эффект МакКордак"("Эффект AI")
Как только ИИ осваивает новую задачу, её часто начинают считать простой вычислительной операцией, а не примером интеллектуального процесса. Это приводит к постоянному пересмотру границ того, что считается ИИ, а что — интеллектуальной деятельностью.
Эффект назван в честь Памелы МакКордак, писательницы и исследовательницы ИИ, которая описала этот феномен в своей книге «Machines Who Think» (1979).
Яркий пример - когда шахматный компьютер Deep Blue обыграл чемпиона мира, многие были разочарованы: это была не та форма суперинтеллекта, о которой мечтали. Задача просто перестала быть показателем интеллекта, как только решилась машиной.
👍9❤2
#unrealneural #вкопилкуэрудита
Semantic Structure in LLM Embeddings
Семантические пространства эмбеддингов LLM незаметно сжимают множество значений в небольшое общее пространство, отражающее человеческие суждения.
Трехмерное подпространство охватывает около 50% семантической дисперсии.
Психология показывает, что люди оценивают слова по нескольким осям, например, насколько они позитивны, насколько они сильны и насколько активны.
Авторы воссоздают это, формируя 28 направлений из пар антонимов и проецируя на них 301 слово.
Эти прогнозы хорошо соответствуют рейтингам опроса, показывая, что геометрия встраивания отражает человеческие ассоциации.
Анализ главных компонентов — инструмент, который находит основные направления вариации, сворачивает проекции в три компонента, такие как оценка, эффективность и активность.
https://arxiv.org/abs/2508.10003
Semantic Structure in LLM Embeddings
Семантические пространства эмбеддингов LLM незаметно сжимают множество значений в небольшое общее пространство, отражающее человеческие суждения.
Трехмерное подпространство охватывает около 50% семантической дисперсии.
Психология показывает, что люди оценивают слова по нескольким осям, например, насколько они позитивны, насколько они сильны и насколько активны.
Авторы воссоздают это, формируя 28 направлений из пар антонимов и проецируя на них 301 слово.
Эти прогнозы хорошо соответствуют рейтингам опроса, показывая, что геометрия встраивания отражает человеческие ассоциации.
Анализ главных компонентов — инструмент, который находит основные направления вариации, сворачивает проекции в три компонента, такие как оценка, эффективность и активность.
https://arxiv.org/abs/2508.10003
⚡3👍1
#unrealneural
Jet-Nemotron: эффективная языковая модель с постнейронной архитектурой поиска
Jet-Nemotron, новое семейство языковых моделей с гибридной архитектурой, точность которых сопоставима или превосходит точность ведущих моделей полного внимания, при этом значительно повышая производительность генерации. Jet-Nemotron разработан с использованием PostNeural Architecture Search (PostNAS), нового конвейера исследований нейронной архитектуры, обеспечивающего эффективное проектирование моделей.
https://arxiv.org/abs/2508.15884
Jet-Nemotron: эффективная языковая модель с постнейронной архитектурой поиска
Jet-Nemotron, новое семейство языковых моделей с гибридной архитектурой, точность которых сопоставима или превосходит точность ведущих моделей полного внимания, при этом значительно повышая производительность генерации. Jet-Nemotron разработан с использованием PostNeural Architecture Search (PostNAS), нового конвейера исследований нейронной архитектуры, обеспечивающего эффективное проектирование моделей.
https://arxiv.org/abs/2508.15884
👍2❤🔥1⚡1