И раз я тут коллекционирую интеллектуальный юмор – ирония AI-инструментов:
1. Сначала китайцы делают закрытий инструмент который умеет решать сложные задачи автономно manus.im (я про него не писал, так как не могу потестировать сам)
2. Какой-то чел получает к нему доступ и просит этот мощный АИ-агент написать свою же копию
3. Агент отрабатывает и чел постит Autonomous Networked Utility System или сокращенно ANUS на гитхаб – все ссылки там выдуманы и не ясно работает ли код, но как же иронично, что хороший АИ-агент способен сам себя скопировать
Ссылка тут:
https://github.com/nikmcfly/ANUS
И более нормальный проект, который не ради шутки и правда пытается повторить агентскую систему Manus:
https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
Denis Sexy IT 🤖

В основном я по нейронкам. Работаю CEO в https://neural.love
⚜️ Реклама в канале возможна для юрлиц и физ-лиз у которых работает SWIFT оплата в Нидерланды
Связь: @thenbot
Похожие каналы



Денис Ширяев: Пионер в области нейросетевых технологий
Денис Ширяев, более известный в виртуальной среде как Денис Sexy IT, стал заметной фигурой в мире современных технологий и, в частности, нейросетей. Ведя свой личный блог, он делится не только своими размышлениями о популярных трендах в IT-сфере, но и освещает наиболее значимые достижения, которые помогают преобразовывать различные аспекты повседневной жизни. Как CEO своего проекта Neural.love, он активно влияет на развитие нейросетевых технологий, что делает его мнения особенно ценными как для профессионалов, так и для широкой аудитории. Вместе с тем, Денис привлекает внимание к важным вопросам, касающимся как этических, так и практических аспектов внедрения технологий в общество. Его взаимодействие с аудиторией на платформе Telegram помогает создавать актуальную дискуссию по вопросам, которые волнуют многих сегодня.
Что такое нейронные сети и как они работают?
Нейронные сети – это вычислительные модели, вдохновленные структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов (нейронов), которые могут обрабатывать информацию и обучаться на основе примеров. При обучении нейронная сеть использует алгоритмы для идентификации паттернов в данных, что позволяет ей делать предсказания или принимать решения на основе новых входных данных.
Процесс обучения нейронной сети включает в себя два основных этапа: прямое распространение (когда данные проходят через сеть) и обратное распространение (корректировка весов на основе ошибки). Это позволяет сети адаптироваться и улучшать свои результаты со временем, что делает нейронные сети мощным инструментом в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и многие другие.
Как нейросети используются в современных технологиях?
Нейросети находят широкое применение в различных сферах, включая медицинскую диагностику, автомобилестроение, финансовые технологии и развлечения. Например, в медицине они могут анализировать медицинские изображения, помогая врачам находить аномалии с большей точностью.
В области автомобильной промышленности нейросети используются для разработки беспилотных транспортных средств, позволяя им 'учиться' на миллионах примеров вождения, что значительно повышает безопасность и эффективность транспортировки.
Какие перспективы развития нейросетей в ближайшем будущем?
Перспективы развития нейросетей выглядят многообещающими. Ожидается, что будут созданы более совершенные модели, способные обрабатывать еще более сложные задачи в реальном времени. Это может привести к значительному прогрессу в автоматизации и оптимизации различных процессов.
Кроме того, с ростом вычислительных мощностей и доступных данных, нейросети могут стать более доступными для бизнеса и стартапов, что откроет новые возможности для инноваций и технологий, способных изменить рынок.
Каковы основные вызовы, связанные с использованием нейронных сетей?
Основные вызовы, связанные с использованием нейронных сетей, включают в себя вопросы этики, защиты данных и предвзятости алгоритмов. Часто нейросети обучаются на данных, которые могут содержать предвзятости, что впоследствии может приводить к дискриминации или недостоверным результатам.
Также существует риск чрезмерной зависимости от технологий, что может затруднить принятие решений без участия человека. Таким образом, важно обеспечить создание прозрачных и этичных алгоритмов, которые учитывают интересы всех участников.
Как можно изучать нейросети самостоятельно?
Изучение нейросетей самостоятельно может быть осуществлено через различные онлайн-курсы, книги и ресурсы. Платформы, такие как Coursera, Udacity и edX предлагают курсы по машинному обучению и нейросетям от ведущих университетов и экспертов отрасли.
Кроме того, практическая работа с библиотеками, такими как TensorFlow или PyTorch, может помочь закрепить теоретические знания и приобрести практические навыки. Участие в проектах с открытым исходным кодом также является отличным способом углубления знаний.
Телеграм-канал Denis Sexy IT 🤖
Денис Ширяев - известный специалист в области информационных технологий и основатель компании Neural Love. Его личный блог в Telegram канале @denissexy предлагает интересные и актуальные материалы о технологиях, исследованиях в области нейронных сетей, а также других увлекательных темах. Денис дает своим подписчикам уникальную возможность узнать о последних технологических достижениях и нюансах отрасли прямо из первых рук. Канал открыт для тех, кто ценит качественную информацию и стремится быть в курсе самых свежих тенденций в мире IT. Помимо этого, в канале также предоставляется возможность размещения рекламы для юридических лиц и физических лиц, работающих с международными платежными системами. Присоединяйтесь к @denissexy, чтобы быть в центре событий и получать эксклюзивную информацию от эксперта в области IT - Дениса Ширяева! Связь и сотрудничество: @thenbot