Настоящий снимок победил на конкурсе изображений, созданных ИИ

В последнее время из-за активного развития генеративного искусственного интеллекта жюри множества конкурсов фотографии присуждали победы изображениям, созданным машинами, а не реальным снимкам. Однако недавно фотографы смогли отыграться

Майлз Эстри (Miles Astray) специально отправил настоящий, но довольно сюрреалистичный снимок фламинго на конкурс изображений, созданных с помощью ИИ.  

Кадр вошел в тройку победителей, по оценкам жюри, и занял первое место в народном голосовании. После того как стала известна правда, работу Майлза дисквалифицировали.

«Я хотел показать, что природа все еще может победить машину и что настоящая работа настоящих творческих людей все еще имеет свои достоинства»

Источник

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (Минцифры России) 18 марта 2026 г. опубликовало проект федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Предполагаемая дата начала действия закона: 1 сентября 2027 г.

Проект закона впервые в РФ определяет юридическое понятие «Искусственный интеллект», связанные с ним понятия, в том числе обучения и моделей, является обязательным (и физическим и юридическим лицам) для разработчиков систем ИИ (таковыми считаются в том числе и те, кто дорабатывает готовые), владельцев, операторов, пользователей. Вводит понятие суверенной и национальной модели.

искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их.

Проект закона, за некоторым исключением, требует обязательной маркировки сгенерированного контента.

Проект закона регулирует отношения прав интеллектуальной собственности при создании моделей и кому принадлежат права на сгенерированный результат (может определяться лицензией на модель/сервис).

Также обязывает всех лиц от разработчиков до пользователей выполнять целый ряд конкретных требований, направленных на исключение генерации противоправного контента и других нарушений законов РФ. При этом вводит солидарную ответственность в зависимости от степени вины для всех участников от разработчиков до пользователей, в том числе право регрессионного иска к разработчикам.

Разработчик модели искусственного интеллекта, оператор системы искусственного интеллекта, владелец сервиса искусственного интеллекта несут ответственность в соответствии с законодательством Российской Федерации за результат, полученный с использованием искусственного интеллекта, нарушающий законодательство Российской Федерации, при условии, что указанные лица заведомо знали или должны были знать о возможности получения такого результата с использованием модели, системы или сервиса искусственного интеллекта, разработчиком, оператором или владельцем которых они являются, если в результате следственных действий не будет доказано обратное.

Хотя в предлагаемом законе также отдельно оговариваются «большие фундаментальные модели» в части государственных преференции для их разработчиков, но требования и ответственность за возможные нарушения закона с помощью ИИ установлены для любых без какого-либо лимита на количество параметров моделей, а определение ИИ выглядит достаточно размытым, чтобы под него подпадали чуть ли не вообще любые нейросетевые модели.

Кроме всего прочего, в проекте закона присутствуют «Права граждан при использовании технологий искусственного интеллекта», требующие их информировать о том, что юридически существенные действия осуществляются с ИИ, позволяющие в некоторые случаях отказаться от ИИ при взаимодействии с организациями и требовать получения услуг без ИИ.

От автора: Новость определенно серьезно затрагивает OpenSource в России (хотя бы по причине большого количества OpenSource-моделей и даже определенной их экосистеме) и вообще информационные технологии. Также, хотя это пока проект, но очень значимый, и подобного рода регулирование вводится фактически впервые.

Источник

Законопроект

Реддит

Машинные алгоритмы уверенно отбирают у людей шансы на творческую работу. На днях в Великобритании был испытан первый в мире жидкостный ракетный двигатель, с нуля спроектированный искусственным интеллектом. На проектирование ушло менее двух недель после утверждения спецификаций. Ещё несколько дней потребовалось для 3D-печати двигателя. После сборки он запустился с первой попытки. ИИ выполнил годовую работу коллектива КБ на «отлично».

Больше всего времени заняла финишная обработка деталей и сборка двигателя, чем занимались сотрудники британского Университета Шеффилда. ИИ как бы намекнул, что человеку осталась лишь физическая работа, а творческую составляющую алгоритмы взяли на себя Проект разработки сложных инженерных конструкций с помощью искусственного интеллекта продвигает компания LEAP 71, работающая в Дубае (ОАЭ). Специалисты компании создали большую вычислительную модель Noyron с «компактным и надёжным геометрическим ядром» PicoGK, которое позволяет создавать очень сложные физические объекты. Тем самым Noyron способна проектировать конструкции, машины и механизмы для любой сферы использования, а не только для аэрокосмической отрасли, от детской игрушки до космического челнока. В процессе проектирования программы САПР ни разу не использовались.

Спроектированный нейросетью ракетный двигатель работает на паре керосин/жидкий кислород. Во время статических огневых испытаний на полигоне Airborne Engineering в Уэскотте, Великобритания, двигатель мощностью 5 кН (500 кг) подтвердил свои характеристики. Сначала он прогревался в течение 3,5 с, а затем вышел на полную мощность и проработал 12 с, в ходе чего развил тягу в 20 тыс. лошадиных сил. Этого достаточно, чтобы вооружить таким двигателем верхнюю ступень ракеты. Каждую новую модификацию двигателя модель Noyron может выдавать со скоростью менее 15 мин, проводя вычисления на обычном компьютере. Вам нужна линейка двигателей? Подождите чуток за дверью, вам скоро вынесут.

Компоненты двигателя изготавливались в Германии компанией AMCM из медного сплава CuCrZr методом аддитивной печати на принтере EOS M290. Чтобы медь не расплавилась, а в камере сгорания двигателя температура достигала 3000 °C, было использовано инновационное решение с подачей охлаждённого топлива (керосина) через систему встроенных в двигатель каналов диаметром 0,8 мм. Благодаря этому корпус двигателя нагревался всего до 250 °C. Сбой в охлаждении мгновенно превратил бы двигатель в лужицу меди, но система отработала надёжно. Также для впрыска топлива в камеру сгорания была использована коаксиальная вихревая форсунка, что считается самым передовым на сегодня решением.

Джозефин Лисснер (Josefine Lissner), аэрокосмический инженер и управляющий директор LEAP 71, сказала: «Это важная веха не только для нас, но и для всей отрасли. Теперь мы можем автоматически создавать функциональные ракетные двигатели и напрямую переходить к практической проверке. От окончательной спецификации до производства проектирование этого двигателя прошло менее 2 недель. В традиционной инженерии это стало бы задачей многих месяцев или даже лет. Каждая итерация нового двигателя занимает всего несколько минут. Инновации в области космических двигателей сложны и дорогостоящи. С помощью нашего подхода мы надеемся сделать космос более доступным для всех».

Источник

Канал на Реддит

Генератор изображений AI Playground от Intel. Его основой является генеративная нейросеть, а главная особенность заключается в способности работать локально на пользовательском компьютере без подключения к облачным вычислительным мощностям.

Приложение AI Playground для устройств с Windows требует наличия производительного процессора Intel Core Ultra, в составе которого есть встроенный ИИ-сопроцессор (NPU) для ускорения выполнения задач искусственного интеллекта. Также требуется наличие встроенной графики Intel Arc или дискретной видеокарты Intel с не менее чем 8 Гбайт видеопамяти.

Ещё одна особенность приложения, которое станет доступно для скачивания позднее этим летом, в том, что использовать его можно бесплатно. «Мы не рассматриваем AI Playground как замену многим замечательным проектам и приложениям на основе ИИ, но мы рассматриваем AI Playground как лёгкий способ начать работу с ИИ», — говорится в сообщении Intel.

AI Playground устанавливается на компьютер как стандартное приложение Windows. Пользовательский интерфейс выглядит достаточно простым. Для взаимодействия с разными функциями, такими как генерация или редактирование изображения, предлагается переключаться между вкладками в верхней части рабочего пространства. Для создания картинки достаточно ввести текстовое описание и запустить процесс генерации. Поддерживается возможность изменения качества и разрешения изображения, есть дополнительные опции, которые могут оказаться полезными при редактировании.

Основой приложения стала большая языковая модель Answer. Хотя возможности AI Playground на данном этапе не слишком впечатляют, недостатки может компенсировать способность приложения работать локально. Это означает, что у разработчиков продукта не будет доступа к созданному пользователями контенту и текстовым подсказкам, которые они задействовали в процессе генерации. Кроме того, приложение можно использовать бесплатно, что также будет привлекательно для пользователей, которые только начинают знакомство с ИИ-генераторами изображений.

Он обыграет вас и в шахматы, и в покер.

Исследователи создали первый алгоритм искусственного интеллекта общего назначения, который может освоить самые разные игры, пишет LiveScience. Он получил название Student of Game («Ученик игр»).

Игровые алгоритмы обычно разрабатываются для освоения либо игр, где у каждого игрока есть вся информация (го или шахматы); либо игр, в которых некоторая информация скрыта от других игроков (покер). Это связано с тем, что процесс обучения алгоритмов различается для двух типов игр: первый использует поиск и обучение, а второй применяет теоретико-игровые рассуждения. 

Новый алгоритм обходит это ограничение, сочетая управляемый поиск, самостоятельное обучение и теоретико-игровые рассуждения.

Чтобы достичь этого, команда обучила ИИ, используя алгоритм GT-CFR. Это вариация алгоритма, где искусственный интеллект учится, многократно играя против самого себя.

Ученые объединили методы, использованные для создания различных алгоритмов игры  — от AlphaZero, более продвинутой версии AlphaGo, до DeepStack, первой компьютерной программы, которая смогла победить профессионалов в «Техасском Холдеме» (разновидность покера).

В категории информационно-идеальных игр (где участникам доступна вся информация) Student of Games проявил такую же производительность, как у людей-профессионалов. Однако в противостоянии другим специализированным алгоритмам, например, AlphaZero, он оказался слабее.

Что касается игр, где часть информации сокрыта, новый ИИ победил алгоритм «Техасского Холдема» — Slumbot. По утверждению исследователей, это лучший покерный агент. Student of Games также обыграл неизвестного передового агента в игре «Скотленд-Ярд».

Однако Student of Games не будет работать в сложных играх, где игрокам доступно гораздо больше скрытой информации, чем в покере. Например, с играми Starcraft или Stratego, где каждый игрок может иметь большой набор потенциальной личной информации, искусственный интеллект не справился бы.

В будущем исследователи планируют снизить высокие затраты и вычислительную мощность, необходимые для запуска Student of Games, и добиться более высокой производительности.

Исследование показывает, что можно разработать методику, способную работать как для информационно-идеальных, так и для информационно-неполных игр вместо использования специализированных алгоритмов. Кроме того, важным шагом стало создание нового формального подхода, который позволяет по-настоящему обобщенно построить алгоритм поиска.

Игры уже давно служат эталоном прогресса в области искусственного интеллекта. Например, в 2016 году AlphaGo от DeepMind победила профессионального игрока в го. В следующем году система Libratus обыграла лучших в мире игроков в покер в 20-дневном турнире по «Техасскому Холдему». Deep Blue, одолевшая шахматного гроссмейстера и победившая AlphaGo доказала свою силу в настольных играх, где главное умение — анализировать возможные ходы и выбирать лучшую тактику. Однако не так давно искусственный интеллект проявил себя в реальном физическом спорте — в скоростных гонках на дронах.

Источник

Наверное, это уменьшит общий объем лажи в западном сегменте YouTube, потому что там авторы получают неплохие денежки. Нас же это не не особенно коснется –  YouTube не показывает типа, монетизации нет, но в такого рода видео рекламируются всякие лохотроны для пользователей из СНГ – так что, думаю, будут по-прежнему создаваться ролики с рекламой казино по типу:  «Этот мужчина/девушка/парень сожрал десять килограммов гвоздей и его сразу приняли в Шаолинь монахом».

Или полуторачасовые видео с текстом, графикой и озвучкой галлюционирующих нейросетей о том, что такое скорость света и что представляют из себя черные дыры – без единого реального факта. Самое интересное, что порой комментариев реальных под ними выше крыши.

Это гаджет на основе компьютера Raspberry Pi, который при помощи ИИ генерирует истории и сразу же рисует к ним волшебные иллюстрации. Как тебе такое, Шахерезада? 2 фото

Реддит

Приготовьтесь к жуткому захвату ИИ! В этом эпическом видео о косплее на Хэллоуин 🎃 мы раздвигаем границы творчества, позволяя искусственному интеллекту взять бразды правления в свои руки. От жуткой концепции до умопомрачительного исполнения — наши проекты косплея на основе ИИ заставят вас кричать от восторга. Присоединяйтесь к нам, когда мы будем экспериментировать с новейшими инструментами ИИ, чтобы создать уникальные костюмы на Хэллоуин, которые будут преследовать ваши сны. Победит ли человечество, или ИИ будет безраздельно править в мире косплея? Смотрите до конца, чтобы узнать!

Всем привет!
Постоянно слежу за тем, как развиваются нейросети, особенно в части генерации видео и музыки. Вечная проблема всех таких сервисов — это лотерея: отправил промт (текстовый запрос), десять минут ждешь генерацию, а на выходе получаешь не то, что ожидал. Приходится уточнять, переформулировать и снова ждать, сжигая бесплатные генерации или уже реальные деньги.

Недавно в одном из тематических чатов наткнулся на упоминание бота @Brain_rot1_bot. Название провокационное, но зацепило. Решил протестировать и был удивлен, так как он решает ту самую проблему «лотереи», с которой сталкивался я и, уверен, многие из вас.

Что это за бот?

По своей сути, это многофункциональный ИИ-ассистент прямо в Telegram, который умеет сразу несколько вещей:

• Генерация видео по текстовому описанию.
• Создание видео по фото (анимирование изображений).
• Редактирование фото с помощью ИИ (стилизация, улучшение и т.д.).
• Создание музыки по текстовому описанию.

Список не уникальный, подобных сервисов много. Но его ключевое отличие — в качестве исполнения и подходе к пользователю.

Что отличает его от других? Первое — адекватность.

Я привык, что нейросети часто «сходят с ума» на сложных или просто неидеально составленных запросах. Здесь же, судя по всему, используется какая-то связка моделей или продвинутый пре-промтинг. Проще говоря, бот не тупо отправляет ваш текст в нейросеть, а как-то его «обкатывает» и уточняет, чтобы итоговый запрос был максимально понятен ИИ.

Например, можно написать что-то абстрактное вроде «космонавт ест бургер в невесомости, капли кетчупа летают вокруг». Большинство сервисов на таком запросе либо сгенерируют кашу, либо проигнорируют половину деталей. Brain Rot справился с этим с первого раза, и результат был очень близок к описанию. Видео прикрепляю к посту.

То же самое с музыкой. Вместо сухого «электронная музыка» можно попробовать описать атмосферу: «меланхоличный синтвейв-трек как в фильме Drive, но с медленным хип-хоп битом». И он выдает что-то очень соответствующее настроению.

Второе и главное — можно нормально протестировать

Это не тот случай, когда вам дают одну бесплатную генерацию в день низкого качества или с вотермаркой. Бот предоставляет бесплатные возможности для полноценного теста. Этого хватает, чтобы понять логику работы, оценить качество генерации и решить, нужен ли вам такой инструмент вообще.

Многие проекты в этой сфере проигрывают именно на старте, потому что люди не хотят платить за кота в мешке. Здесь же схема честная: сперва пробуешь, видишь потенциал, а потом уже принимаешь решение о покупке дополнительных ресурсов.

Кому это может быть полезно?

• Авторам контента для соцсетей (YouTube Shorts, Telegram-каналы, Reels) для быстрого создания уникальной визуализации к идеям.
• Маркетологам и креаторам для прототипирования идей и быстрого мозгового штурма с визуалом.
• Обычным пользователям, которые хотят просто потестить современные ИИ-технологии без лишних сложностей и регистраций.

Выводы: Я не хочу сказать что это революционный продукт, который перевернет индустрию. Это скорее очень качественно сделанный и, что важно, понятный инструмент с низким порогом входа. Его фишка — в снижении когнитивного барьера между пользователем и нейросетью. Ты не чувствуешь, что должен быть экспертом по составлению промтов. Можно формулировать запросы так, как думаешь, и в большинстве случаев получишь релевантный результат.

Для знакомства с возможностями современных ИИ в аудио-видео — один из лучших вариантов, которые я встречал именно в формате бота. Сейчас уже пользуюсь платными генерациями, которые потенциально начали приносить больше доходов, чем я заплатил за них :)

Ссылка на бота: @Brain_rot1_bot (ищется прямо в поиске Telegram)

А вы пользуетесь подобными ИИ-генераторами? Сталкивались ли с проблемой, когда нейросеть вас не понимает с первого раза?