Перегляд: Art and Illustration

OpenAI та майбутнє штучного інтелекту: 03 Alpha, кодування, математика та нові виклики Дізнайтеся про неймовірні досягнення OpenAI: перемога штучного інтелекту на математичній олімпіаді, друге місце в змаганнях з кодування та вражаючі ігри, створені моделлю 03 Alpha. Аналіз гіркого уроку в навчанні ШІ та роздуми про місце людини в епоху ШІ.

Штучний інтелект RAG: Створіть агента за хвилини! Дізнайтеся, як швидко та ефективно створити агента RAG, використовуючи PDF-файл з правилами гри в гольф. Огляд процесу від Lila Hart: від ідеї та підключення до Google Drive, до наповнення векторної бази даних та інтеграції з OpenAI GPT-4.1 mini. Зручний інструмент для відповіді на питання з конкретних документів!

AI сміття: як розпізнати та боротися з шаблонним контентом Дізнайтеся, що таке AI-сміття, як його розпізнати (роздуті фрази, багатослівність, фальшиві факти) та як цьому протидіяти. Ліла Гарт ділиться порадами для користувачів та розробників, закликаючи врятувати якість контенту в епоху штучного інтелекту.

Шлях у світ AI: 5 найкращих джерел знань для розуміння штучного інтелекту Штучний інтелект стрімко розвивається, і важливо залишатися в курсі. У статті представлено 5 корисних джерел інформації про AI: канали Fireship, Two-Minute Papers, Matthew Berman, The Prime та Theo T3.gg. Вони допоможуть швидко орієнтуватися в новинах, розуміти наукові основи та навчитися застосовувати AI на практиці, особливо у веб-розробці. Дізнайтеся, як обрати найкращі ресурси та залишатися в авангарді технологій.

Штучний інтелект: Огляд новин та перспектив з Лілою Гарт Огляд найсвіжіших новин зі світу ШІ від Matt VidPro AI: інтерактивна демонстрація LLM, оновлення ChatGPT (агент ChatGPT), відкрита модель Kimmy K2 (1 трильйон параметрів), Amazon Bedrock Agent Core, AWS AI League, Pusa 1.0, Runway ML act two, OpenArt Story, LTX Video, OpenAI, Suno AI, Angry Tom. Дізнайтеся про нові інструменти та можливості в сфері штучного інтелекту! ШІ штучнийінтелект новини ChatGPT KimmyK2 AWS Pusa1.0 RunwayML

RunPod та AI-генерація: Посібник для початківців (Відео огляд) Відкрийте двері у світ AI з RunPod! Дізнайтеся як генерувати зображення та відео, використовуючи потужність GPU за доступною ціною. Розглядаємо плюси різних підходів (відкритий код, закритий код, гібриди) та показуємо, як легко працювати з Comfy UI за допомогою шаблонів. Огляд RunPod, створення зображень і відео, поради та корисні ресурси. RunPod AIгенерація ШІ ComfyUI генераціязображень відеогенерація

V3: Генерація відео за допомогою штучного інтелекту – огляд, ціни, експерименти та перспективи Дізнайтеся все про V3, передову технологію генерації відео на основі AI. Відкрийте для себе вартість доступу, безкоштовні опції, порівняння з альтернативами (Halo AI, Leonardo AI), секрети створення реалістичних персонажів та дивовижні експерименти. Дослідження можливостей AI у відео, включаючи створення ASMR, комедійних сценок та експериментальних роликів.

Bria AI – Нова Ера для Художників та Розробників: Створення Унікальних Персонажів у Єдиному Стилі Дізнайтеся, як Bria AI революціонізує створення цифрового мистецтва! Переможіть проблеми з традиційним ШІ, генеруйте послідовних персонажів в одному стилі та оптимізуйте робочі процеси за допомогою потужних інструментів. Відчуйте переваги ліцензованих даних, спеціалізованих моделей та функції Інструктор. Ідеально підходить для художників, розробників та всіх, хто прагне візуальної цілісності!

Grok 4: Огляд нового AI для маркетингу – аналіз Ліли Гарт. Дізнайтеся про Grok 4 – ШІ від X AI, який змінює правила гри в маркетингу. Ліла Гарт ділиться враженнями від першого знайомства: аналіз даних X, переваги та недоліки, експерименти з контентом, створення рекламних кампаній та висновок – чи виправдались сподівання? Огляд можливостей Grok 4 для маркетологів.

Feature Engineering та Data Pipelines: Алхімія перетворення даних Дізнайтеся про магію Feature Engineering та Data Pipelines – ключових етапах у Data Science, що перетворюють сирі дані на цінні інсайти. Від одноразового кодування та логарифмування до обробки тексту та створення Data Pipelines – розкрийте секрети підготовки даних для ефективних моделей машинного навчання. Оптимізуйте точність, продуктивність та загальну ефективність ваших проєктів.