Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/turboproject/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 AI Projects | Telegram Webview: turboproject/1701 -
Продолжим наши эссе по истории искусственного интеллекта. Думаю, у многих вопрос, почему где-то до 2015 года текстовые ИИ не могли показывать ничего серьезного. Даже Google Translate обходился без ИИ. Причин много, но ключевые — отсутствие Residual Connection от авторов этой идеи и недостаточная мощность GPU от Nvidia. Для обработки текста нужны огромные нейросети, в отличие от распознавания изображений, где ИИ достаточно видеть, а не думать.
С 1990-х по 2015 год миром ИИ правили RNN-нейросети. Их идея — читать текст последовательно, как человек. Но это сомнительный тезис: нейрофизиологи давно спорят, так ли мы обрабатываем информацию. Королем этой эпохи стала архитектура LSTM, которую многие считают прародителем современных трансформеров. Концепция Attention, основа трансформеров, уже зарождалась в LSTM, но не в парадигме параллелизма, а через корреляцию векторов в последовательной цепочке.
Но вот что удивительно: LSTM, ставший отцом для GPT и множества других технологий, создал студент. Сепп Хохрайтер, работая над дипломом, заложил основы, которые определили развитие ИИ на 15 лет. Его научный руководитель, Юрген Шмидхубер, был тогда всего 28 лет. Хохрайтер не просто писал очередной диплом, а буквально перевернул мир ИИ. Многие идеи, включая зачатки Attention, появились в его студенческой работе. Доктора наук, держитесь!
И это не единичный случай. В ИИ часто блистают вундеркинды. Авторы Residual Connection, Kaiming He и Xiangyu Zhang, разработали свою идею, только-только защитив дипломы. Команда DeepSeek — почти все младше 30 лет. Если раньше ученый ассоциировался с мудрым старцем, то в ИИ на конференцию может прийти юноша — и это уже крупнейший ученый, определивший целую эпоху.
ИИ открыл невероятные перспективы для молодежи. Свежесть мышления тут важнее опыта. В мире ИИ возраст — не преграда, а преимущество.
Продолжим наши эссе по истории искусственного интеллекта. Думаю, у многих вопрос, почему где-то до 2015 года текстовые ИИ не могли показывать ничего серьезного. Даже Google Translate обходился без ИИ. Причин много, но ключевые — отсутствие Residual Connection от авторов этой идеи и недостаточная мощность GPU от Nvidia. Для обработки текста нужны огромные нейросети, в отличие от распознавания изображений, где ИИ достаточно видеть, а не думать.
С 1990-х по 2015 год миром ИИ правили RNN-нейросети. Их идея — читать текст последовательно, как человек. Но это сомнительный тезис: нейрофизиологи давно спорят, так ли мы обрабатываем информацию. Королем этой эпохи стала архитектура LSTM, которую многие считают прародителем современных трансформеров. Концепция Attention, основа трансформеров, уже зарождалась в LSTM, но не в парадигме параллелизма, а через корреляцию векторов в последовательной цепочке.
Но вот что удивительно: LSTM, ставший отцом для GPT и множества других технологий, создал студент. Сепп Хохрайтер, работая над дипломом, заложил основы, которые определили развитие ИИ на 15 лет. Его научный руководитель, Юрген Шмидхубер, был тогда всего 28 лет. Хохрайтер не просто писал очередной диплом, а буквально перевернул мир ИИ. Многие идеи, включая зачатки Attention, появились в его студенческой работе. Доктора наук, держитесь!
И это не единичный случай. В ИИ часто блистают вундеркинды. Авторы Residual Connection, Kaiming He и Xiangyu Zhang, разработали свою идею, только-только защитив дипломы. Команда DeepSeek — почти все младше 30 лет. Если раньше ученый ассоциировался с мудрым старцем, то в ИИ на конференцию может прийти юноша — и это уже крупнейший ученый, определивший целую эпоху.
ИИ открыл невероятные перспективы для молодежи. Свежесть мышления тут важнее опыта. В мире ИИ возраст — не преграда, а преимущество.
From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.
How Does Bitcoin Mining Work?
Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.
Управление проектами и Искусственный Интеллект from us
