Человек и робот никогда не станут братьями! Одни отмучились, другим фигачить
источник:
источник:
Инженеры вдохновились велоцираптором и создали механизм, способный передвигаться со скоростью 46 км/ч. Для каких целей он был создан пока не ясно.
Начну издалека. Есть научно обоснованное мнение, что во всем известном квантовом эксперименте с фотоном и двумя щелями, роль «наблюдателя» не просто влияет на событие, а как бы создаёт две параллельные реальности. Представьте, что история имела бы параллельные версии, и у вас была бы возможность прочитать новости из этой параллельной реальности. Собственно вот такая фантазия и стоит в основе проекта.
Как это работает:
Простенький серверный скрипт на PHP берёт рандомную последнюю новость из подборки разных RSS каналов,
Далее хитро через Google переводчик переводит её на английский. Это нужно для создания дополнительного промта для генерации изображения. К сожалению ИИ модели типа Stable Diffusion не понимают по-русски, обучали их на английском.
После чего, сама новость переписывается (рерайт) с помощью API GPT + скрипт заменяющий на дореформенную орфографию.
И так, раз в 45 минут наполняется актуальным контентом с оригинальной забавной подачей и антуражем.
P.S. Сделать так чтобы скрипт правильно расставлял Ять, довольно сложно, запороть гимназиста в 19-ом веке наверно было проще. Так что не обессудьте...
Нейромодель Айтана.
Дизайнер и основатель модельного агентства The Clueless разработал нейромодель Айтану.
Каждую неделю целая команда продумывает сценарий ее жизни: чем она будет заниматься, какие заведения и мероприятия посетит и что интересного покажет подписчикам 💋
Кстати, у Айтаны уже 136 000 подписчиков в Instagram и она зарабатывает за одну рекламу от €1 000 на Fanvue (аналог OnlyFans).
Нейромодель не проводит фотосессий, не тратится на гардероб и перелеты — в этом помогает обычный Photoshop.
Также Айтана лишена недостатков живых моделей: у нее нет эго и нереалистичных требований.
А минусы есть?
Каждый день в своем блоге Telegram я публикую интересные новости о нейромаркетинге, разработках, технологиях и полезных сервисах! 🫶🏽
Тот самый, где школьники когда-то мулевали на уроках информатики.
Он круто обновился и в него завезли Paint Cocreator — прокачанный DALLE-3, с помощью которого можно генерировать картинки.
Станет Фотошопом 2.0?
Каждый день в своем блоге Telegram я публикую интересные новости об интернет-культуре, разработках, технологиях, полезных сервисах и нейросетях!
Он интегрировал компьютерное зрение в машину и задал ей цель - непрерывно целиться в лоб. Робот не сбивался с цели ни на мгновение.
Восстание машин пройдет быстро.
- - -
NeuroTrends 👇:
https://t.me/neuro_trends8/4198
НЕЙРОСЕТИ | НЕЙРОТРЕНДЫ | CHATGPT | MIDJORNEY | STABLE DIFFUSION
Исследователи создают сенсор, превосходящий человеческое восприятие.
Ученые разработали роботизированную сенсорную систему, способную различать различные типы тканей, включая вельвет. Это открытие может значительно улучшить виртуальную реальность, обеспечив более детальное восприятие ощущений.
Система основана на использовании гибкого сенсора скольжения, имитирующего человеческий отпечаток пальца. Это позволяет устройству распознавать мелкие детали на поверхности ткани при касании или скольжении. Такой подход находит применение в робототехнике и протезировании человеческих конечностей.
Исследование , проведенное командой Чуань Фэй Го из Южного университета науки и технологий в Шэньчжэне, Китай, выявило, что предыдущие попытки создать сенсоры на уровне человеческого осязания были неэффективны из-за ограничения на физические стимулы, такие как давление, не учитывая движение по поверхности.
Разработанный сенсор способен собирать данные, скользя по поверхности материала. Он успешно распознал 20 видов тканей, включая ткань тренчкота и вельвет, с точностью 100% при постоянной скорости и 98,9% при случайных скоростях скольжения.
Ученые утверждают, что система улучшит технологии осязания в робототехнике и протезировании, а также будет полезна для восстановления чувствительности у пациентов с искусственными протезами, в виртуальной реальности и потребительской электронике.
Система обрабатывает сигналы с пространственно-временной информацией, используя машинное обучение, и выводит результаты в визуальный интерфейс пользователя.
Исследователи заявляют, что такая система не только полезна в робототехнике, но и может найти применение в здравоохранении и потребительской электронике, помогая людям достигнуть улучшенных тактильных функций и предлагая новые технологии для метавселенной.
Киберпанк все ближе 👋
- - -
NeuroTrends 👇:
https://t.me/neuro_trends8/4177
НЕЙРОСЕТИ | НЕЙРОТРЕНДЫ | CHATGPT | MIDJORNEY | STABLE DIFFUSION
Одна вакансия, два кандидата. Сможете выбрать лучшего? И так пять раз.
Так выглядят роботы-доставщики в Китае. Разработчики решили не мелочиться и не тратить усилия на решение проблем с передвижением по тротуарам — они просто создали миниатюрную машину, которая ездит по дорогам.
- - -
NeuroTrends 👇:
https://t.me/neuro_trends8/4164
НЕЙРОСЕТИ | НЕЙРОТРЕНДЫ | CHATGPT | MIDJORNEY | STABLE DIFFUSION