версия 4.0 хорошо себя показывает в плане знания и выдаче правильных ответов на поставленную задачу, причем она не так сильно ограничена в ответах в отличии от более современных версий типа ( Claude Haiku 3, Claude Sonnet 3.5 ) эти жеска ограничены в оветах,
Конечно нельзя; php вообще далек от винапи, Си и так далее. Это все там решается, как и в древние времена, сугубо через расширения (не знаю даже, жив ли сейчас PECL).
советую юзать лучше Midjourney V6, это самая лучшая нейронка по качеству генерации изображений.
Чуть позже изучу. Я для себя сейчас ящик пандоры открыл с ChatGPT-4, сейчас немного разахуею и посмотрю другие нейронки. Спасибо.
почему поисковик тогда выдает что winapi можно юзать из php?
Да, из PHP можно работать с Windows API.
Для этого можно использовать расширение PHP FFI, которое позволяет загружать общие (shared) библиотеки (.DLL или .so), вызывать функции на языке C и получать доступ к структурам языка C из PHP.А что будет, когда она гайки научится закручивать и за пивом бегать.)
у знакомого собака этим занимается. дисциплина, серьезнее, чем в армии. берет пакет в зубы, там записка и карта. в местном гастрономе пса и хозяина знают и без проблем отправляют то, что написано)
Мне кажется 3.5 тут подразумавает туже версию GPT, возможно базовую модель 3.5 доучили просто. Круто было бы потестить их доученную модель 4, но все равно спасибо за инфу.
Какая именно инфа? Если нужна краткая выжимка как работает, то это обычная диффузионная модель, мысль простая (раньше так было, помню изучал какую-то нейронку где-то тоже пару лет назад, когда времени было много), есть ассоциация (слово) и есть картинка, картинка сжимается до состояния шума, разные модели могут работать по разному, но обычно этот шум раскладывается на параметры в многомерном пространстве и ассоциируется с тем или иным словом, шум этот представляет из себя некоторую вероятность, желательно саму картину перед этим как-то выделить и распарсить, этим может заниматься другая нейронка, в противном случае всё перемешается и получится каша, как у первых нейронок было. Когда ты что-то просишь у диффузионной модели, то она ищет ассоциации и "разжимает" этот шум, добавляя к нему рандомные погрешности, примерно как-то так. Код многих нейронок открыт, вот например, можешь поизучать, они все довольно простые на самом деле. Даже так, сложность не в самом коде, а в том, чтобы нормально нейронку натренировать. =)
Вопрос в данном случае не технический, а практический. Я много лет игнорировал любые новости о ИИ, некоторые названия просто примелькались.
Не юзал его, поэтому ничего не скажу.
С практической точки зрения stable diffusion так же, как и midjourney (и другие подобные сетки), юзается для генерации картинок, условный unstable diffusion тоже юзается для генерации картинок, но на которые "пися твердой становится".
Не уверен, что я со своим багажом специализированных знаний смогу читать код нейросети. Для меня дружище это шайтанама. Я от одного использования ахуел, а что там внутри творится даже представить страшно.
claude 3.5 sonnet вроде как последняя модель от anthropic. по ощущениям, отвечает наравне с 4.0/4.0o, а если для использовать кода - отвечает намного лучше. еще туда можно залить проект или просто какие то файлы с информацией. очень удобно. можно бесплатно использовать, но с ограничениями на сообщения
// Инициализация COM
CoInitialize(NULL);
// Создание экземпляра IZipFolder
IZipFolder* pZipFolder;
CoCreateInstance(CLSID_ZipFolder, NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER, IID_PPV_ARGS(&pZipFolder));
// Открытие ZIP-файла
pZipFolder->Initialize(L"C:\\path\\to\\archive.zip", 0);
// Выполнение операций с архивом...
// Освобождение ресурсов
pZipFolder->Release();
CoUninitialize();
:ZipFile и связанные с ним.IZipFolder* pZipFolder;
CoCreateInstance(CLSID_ZipFolder, NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER, IID_PPV_ARGS(&pZipFolder));
pZipFolder->Initialize(L"C:\\path\\to\\new_archive.zip", 0);IZipFolder* pZipFolder;
CoCreateInstance(CLSID_ZipFolder, NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER, IID_PPV_ARGS(&pZipFolder));
pZipFolder->Initialize(L"C:\\path\\to\\existing_archive.zip", 0);IShellFolder* pShellFolder;
pZipFolder->QueryInterface(IID_IShellFolder, (void**)&pShellFolder);
LPITEMIDLIST pidl;
SHParseDisplayName(L"C:\\path\\to\\file_to_add.txt", NULL, &pidl, 0, NULL);
pShellFolder->CopyHere(pidl, 0);
CoTaskMemFree(pidl);
pShellFolder->Release();IShellFolder* pShellFolder;
pZipFolder->QueryInterface(IID_IShellFolder, (void**)&pShellFolder);
LPITEMIDLIST pidl;
pShellFolder->ParseDisplayName(NULL, NULL, L"file_in_archive.txt", NULL, &pidl, NULL);
IShellFolder* pDesktopFolder;
SHGetDesktopFolder(&pDesktopFolder);
pDesktopFolder->CopyHere(pidl, 0);
CoTaskMemFree(pidl);
pShellFolder->Release();
pDesktopFolder->Release();IEnumIDList* pEnum;
pShellFolder->EnumObjects(NULL, SHCONTF_FOLDERS | SHCONTF_NONFOLDERS, &pEnum);
LPITEMIDLIST pidl;
while (pEnum->Next(1, &pidl, NULL) == S_OK)
{
STRRET strret;
pShellFolder->GetDisplayNameOf(pidl, SHGDN_NORMAL, &strret);
WCHAR szFileName[MAX_PATH];
StrRetToBuf(&strret, pidl, szFileName, MAX_PATH);
// Используйте szFileName
CoTaskMemFree(pidl);
}
pEnum->Release();LPITEMIDLIST pidl;
pShellFolder->ParseDisplayName(NULL, NULL, L"file_to_delete.txt", NULL, &pidl, NULL);
IContextMenu* pContextMenu;
pShellFolder->GetUIObjectOf(NULL, 1, (LPCITEMIDLIST*)&pidl, IID_IContextMenu, NULL, (void**)&pContextMenu);
CMINVOKECOMMANDINFO ici = { sizeof(CMINVOKECOMMANDINFO) };
ici.lpVerb = "delete";
ici.nShow = SW_SHOWNORMAL;
pContextMenu->InvokeCommand(&ici);
CoTaskMemFree(pidl);
pContextMenu->Release();function decodeLZNT1($compressedData) {
$decompressedData = '';
$offset = 0;
$length = strlen($compressedData);
while ($offset < $length) {
$header = ord($compressedData[$offset++]);
for ($i = 0; $i < 8; $i++) {
if ($offset >= $length) break;
if ($header & (1 << $i)) {
// Compressed chunk
$token = ord($compressedData[$offset++]) | (ord($compressedData[$offset++]) << 8);
$matchLength = ($token & 0xF) + 3;
$matchOffset = ($token >> 4) + 1;
for ($j = 0; $j < $matchLength; $j++) {
$decompressedData .= $decompressedData[strlen($decompressedData) - $matchOffset];
}
} else {
// Uncompressed byte
$decompressedData .= $compressedData[$offset++];
}
}
}
return $decompressedData;
}Картинки рисовать умеет по определенным натренированным моделям. Для обучения я как понял скармливают картинки с описанием или тегами.