ИИ, нейросети, Скайнет.

[веломан]

Пора бы уже обзавестись постоянной темой. Её можно юзать во всех уголках IT, включая доры

Компания Илона Маска опять нагнула топовых игроков без шансов. Общий счёт 20:1

OpenAI Five plays 180 years worth of games against itself every day, learning via self-play. It trains using a scaled-up version of Proximal Policy Optimization running on 256 GPUs and 128,000 CPU cores — a larger-scale version of the system we built to play the much-simpler solo variant of the game last year. Using a separate LSTM for each hero and no human data, it learns recognizable strategies. This indicates that reinforcement learning can yield long-term planning with large but achievable scale — without fundamental advances, contrary to our own expectations upon starting the project.

https://blog.openai.com/openai-five/

[wax]

Сообщение от веломан

Её можно юзать во всех уголках IT, включая доры

Вот пример такого дора https://generatedtrump.tumblr.com/ -- нейросетка генерирует твиты в стиле Трампа. Её код свободно доступен https://github.com/minimaxir/textgenrnn

[Skyworker]

Боты не выживут в битве с дорвейщиками!

[digg]

Сообщение от Skyworker

Боты не выживут в битве с дорвейщиками!

в битве со столбиками

[Skyworker]

Сообщение от digg

в битве со столбиками

Напорются на дорвейные столбики, упадут на днище, потом сопьются и сойдут с ума, как это уже не раз было

[веломан]

сегодня вечером первая игра - профи против скайнета 5x5
https://habr.com/company/crossover/blog/420825/

[веломан]

[веломан]

но это не на долго...


блджад
США разрабатывают нейросеть, которая сама принимает решения об убийстве

[веломан]

как это работает

[веломан]

[Arlye]

Сообщение от wax

Вот пример такого дора https://generatedtrump.tumblr.com/ -- нейросетка генерирует твиты в стиле Трампа. Её код свободно доступен https://github.com/minimaxir/textgenrnn

Почитал я их твиты, сеть явно недообученная , по ходу у создателя не было нормальной машины для обучения. Около года назад я плотно заинтересовался этой темой, за основу взял вот эту статью https://medium.com/@samim/obama-rnn-...s-c8abd18a2ea0 . Взял их исходный код и обучал на массиве текста в 10мб и 2мб , при тексте в 50-60мб даже самый дорогой инстанс с 4мя видеокартами на Амазоне выбивает нехватку памяти. По началу текст получался полное говно, сеть пытается предсказать следующую букву , основываясь на цепочке предыдущих. Так вот там постоянно либо вода водянистая, либо содержит ошибки-очепятки , в зависимости от одного параметра. Потом я допёр в чём проблема и могу вам посоветовать, если кто будет с этим работать -- нужно все буквы привести в нижний регистр и удалить все знаки кроме запятых и точек. Тогда освободиться куча ресурсов и сети будет легче обучится. Так вот я пробовал делать мед-тексты на основе 10мб отборного качественного текста. Если в текст попадут чужие доры и прочее говно, то результат будет таким же. А вот если спарсить хорошый белый сайт и почистить красиво от мусора, то выйдет очень качественный текст. Короче у меня получилось на 6-7 предложений 1 ошибка, которая корректируется через Граммарли , уникальность текстов под 95% и самое удивительное что они читаемые, но содержат много мед. терминов . Такое норм использовать для околоссылочных текстов, может для доров. Что не получилось, так это вставка кейвордов. Короче тема годная, это можно реализовать качественно. Сначала нужно орендовать в Амазоне дорогой инстанс с видеокартами, потом обучить и слить инфу хоть на свой дроволёт, скорость генерации текста низкая, даже на топовом инстансе Амазона