A DALL-E foi publicada esse mês pela OpenAI. Você deve conhecer a OpenAI como aquela empresa que criou a GPT-3 - um dos modelos - ou O modelo - de inteligência artificial mais poderosos até hoje.
O modelo tem 175 bilhões de parâmetros, dando um exemplo:
Se você fizer analogia entre parâmetros de uma rede e sinapses que o cérebro realiza: o GPT-3 supera o número de sinapses feita por neurônios de ratos (~100 bilhões).
O seu antecessor, GPT-2, tem 1.5 bilhões de parâmetros.
Tá, mas o que o GPT-3 tem a ver? Bom, a DALL-E é uma "filha" do GPT-3 com 12 bilhões de parâmetros.
Enquanto o GPT-3 foca em texto, a DALL-E recebe texto e cria uma imagem a partir do que é dito para ela.
Tô falando de uma rede que aprendeu a gerar imagens só recebendo o texto.
Tipo: quero um gato feito de vassoura
DALL-E:
(sim a imagem abaixo foi criada pela DALL-E)
Sabe o que é mais incrivel? A DALL-E não só aprendeu a gerar essas imagens, como também aprendeu conceito de tempo, profundidade e de lógica.
Um exemplo, é que você pode pedir pra ela gerar telefones desde 1900 até um futuro distance, ela gera as imagens.
Acho importante enfatizar aqui: ela não está procurando essas imagens no Google, ok? Ela cria essas imagens sozinha, depois de ter aprendido como essas coisas são.
Ou uma sala com cadeiras cinzas e um quadro do Yoda:
E da lógica que eu falei, sabe aqueles padrões de sites que pretendem medir o QI? Se são reais ou não, deixo pros especialistas mas o ponto é que pediram para ela resolver os padrões de lógica e ela conseguiu:
E até mesmo conhecimento de locais, por exemplo, você pode pedir para ela gerar imagens de ruas do Brasil ou de comida do Japão:
Os detalhes da DALL-E ainda não estão públicos, apenas o que o próprio OpenAI publicou no site deles.
Já vi alguns comentando que a DALL-E é uma IA com imaginação, e assim, não! Ainda tem muito chão para termos uma IA com imaginação mas essa é uma das aplicações mais incríveis dos últimos anos.
Proteínas são essenciais pra vida e para as funções que mantém a vida. Entendê-las então é um passo para entender a vida como ela é. E o que a proteína faz e a função que exerce depende da estrutura em 3D dela.
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Mas entender a estrutura 3D é um grande problema. Em geral, se tem a sequência de aminoácidos em 1D e essa sequẽncia pode se dobrar tendo então a forma dela em 3D que vai determinar a função que ela vai exercer.
Os buracos negros supermassivos moram no centro das galáxias. Mas esse bebê aí está longe de onde deveria estar e está se movendo ainda mais pra fora da galáxia. Estimativas esperam que pela velocidade atual em 20 milhões de anos ele escapou dela completamente.
Ainda não se sabe ao certo o que rolou ali mas a ideia mais aceita é que tenha sido um merger entre dois BNs com massas diferentes e após o merger ele levou um "chute" devido as ondas gravitacionais.
Você quer que o tempo passe logo para pandemia acabar? Vá para perto de um buraco negro supermassivo. 😱
É sério. Te explico: se a pandemia acabar em 14 meses, para alguém perto de um buraco negro será apenas semanas.
Vou falar um pouquinho sobre esse efeito.
Você tá aqui na Terra em janeiro de 2021, se aparata para planeta perto de um buraco negro e fica de boas lá por alguns dias, quando você volta pra Terra é janeiro de 2022.
MAS COMO? Você só ficou alguns dias lá? E você SABE disso. Você marcou no calendário!
O motivo é que o tempo não é absoluto e mais do que isso, o tempo é distorcido pelo buraco negro.
Então pensa assim, cada pessoa vê o tempo passando de forma diferente. E o tempo depende do quão perto você tá de um objeto massivo e até se esse objeto gira ou não.
De um lado, carta de rejeição pela Nature em 1992 com argumento que o trabalho "não representa avanço o suficiente na área".
De outro, o mesmo trabalho vencendo Nobel de Medicina em 2019.
E não foi único caso: Enrico Fermi também teve paper rejeitado pela Nature por ser "fora da realidade" em 1933 e em 1938 ele ganhou Nobel de Física pelo trabalho.
Sabe o Ciclo de Krebs? Então, o paper de Hans Krebs foi recusado também e logo depois ganhou o Nobel de Medicina em 1937.