Российский AI-генератор картинок в Telegram от TurboText

Российский AI-генератор картинок в Telegram от TurboText midjourney, DALL-E 2, Jasper Art – это отечественный AI-генератор картинок, о котором в 2022 году услышал практически каждый, кто интересуется нейросетями или занимается контентом.

Российские программы внедрили нейросети для создания изображений прямо в Telegram. Также есть англоязычная бота с тем же наполнением функций. Модель работает на базе Stable Difфуз с доучением на картинках в стиле Midjourney. Нейросеть TurboText генерирует реалистичные изображения и аниме, придумывает расширенные текстовые запросы, чтобы создать хорошее изображение и увеличивает размер картинки до 3072×3072.

 

Бот предлагает не только сгенерирвоать изображения но и сформировать сам промт, пример:

 

— Пришли от 1 до 30 слов, а нейросеть сформирует 3 лучших варианта запроса для генерации изображения.

— «Нейросеть, бот Turbo text» — мой ответ краток до безобразия

-Вот что я придумал:

  • Нейросеть, текстурированный бот с турбонаддувом, изображение в формате 4K HD, в тренде на ArtStation. Рендеринг на Unreal Engine 5, cinema4d, 3D высокой четкости, фотореалистичный, высокое разрешение, 3D, октановый рендеринг, Unreal Engine, 4k, 8k, высокая детализация, полный корпус, очень сложный, 3D-арт, плавный, четкий фокус,
  • Нейросеть, текстурированное изображение женщины-андроида в стиле Энни Лейбовиц и Гюстава Доре. Цифровое искусство. Замысловатые детали. Кинематографичность, гиперреализм, октановый рендеринг, 8k, глубина резкости, боке. радужные акценты. вибрирующий. бирюзово-белая и голубая цветовая гамма.
  • Нейросеть, бот с турбонаддувом, текстурированный в пустой комнате с красным светом. Высококачественное цифровое искусство. обои в формате 4k HD от Artgerm, Грега Рутковски и Альфонса Мухи в тренде на Artstation. отмеченное наградами эффектное освещение. Гипердетализированный!!. Высокодетализированное разрешение 8k. Unreal engine 5. Ультрареалистичный. В стиле «Звездных войн». Кинематографичный

Я выбрал 3-и вариант уж подкупила фраза «В стиле Звездных воин»
И вот результат в 2-х вариантах:

 

 

Еще один пример уже по проще и помилее:
promt: Игрушечный плюшевый Мишка ожил и смотрит с любовью на мальчика, чей игрушкой он был, v2

 

promt: Звезды на ночном небе, комета с ярким хвостом, как новая Мона Лиза. » by Hildebrandt lighting, фотография в формате 4k, объектив 35 мм, f2.8, отмеченная наградами фотография, разрешение 8k, высокая детализация и сложность, artstation» красивый, установочный снимок, художественный, гиперреалистичный, октановый рендеринг, кинематографическое освещение

Звезды на ночном небе, комета с ярким хвостом, как новая Мона Лиза. " by Hildebrandt lighting, фотография в формате 4k, объектив 35 мм, f2.8, отмеченная наградами фотография, разрешение 8k, высокая детализация и сложность, artstation" красивый, установочный снимок, художественный, гиперреалистичный, октановый рендеринг, кинематографическое освещение,
Звездное небо с каметой

 

Генерирование музыки из текста: новые возможности искусственного интеллекта

Искусственный интеллект продолжает удивлять нас своими возможностями. Одно из самых интересных новых направлений — это генерирование музыки на основе входного текста. С помощью машинного обучения модели искусственного интеллекта могут анализировать текст, извлекать его семантику и эмоциональный посыл, а затем создавать уникальную музыку, которая соответствует общему тону и настроению текста.

Эта технология открывает массу возможностей. Музыка, сгенерированная искусственным интеллектом, может использоваться для создания киномузыки, видеоигр, рекламы и многого другого. Композиторы и музыканты также могут черпать вдохновение в музыке, созданной на основе их произведений. AI может стать интеллектуальным коллаборатором, помогая авторам раскрывать новые грани творчества.

 

Какие сервисы уже используют генерацию музыки из текста

 

Несколько компаний уже предлагают сервисы, использующие генерацию музыки из текста:

• Amper Music — платформа, позволяющая задавать стиль, темп и настроение для генерации фоновой музыки. Музыку можно использовать в видео, играх, рекламе.

• Popgun — сервис для создания кастомизированной музыки на основе короткого описания жанра, характера и других параметров. Может использоваться для подкастов, видео и других проектов.

• Melodrive — платформа для генерирования музыки, оптимизированной под видео. Музыку можно получить на основе видеофайла или его сценария.

• AI Music — сервис, который позволяет вводить текст, хэштеги или эмоции и генерирует уникальную музыку на их основе. Результат доступен в виде аудиофайла, который можно использовать без ограничений.

• Groovecat — приложение для создания электронной музыки на основе вводимого текста или хэштегов. Сгенерированные композиции можно отредактировать и дополнить самостоятельно.

• WaveAI — сервис, который анализирует стихи или короткие рассказы и генерирует классическую музыку, передающую настроение и смысл текста. Результаты доступны в виде аудиозаписей и нотных партитур.

В общем, сегодня существует множество инструментов, которые могут создавать музыку на основе вводимого текста. Их потенциал продолжает расти по мере улучшения нейронных сетей и технологий генеративного моделирования.

 

Какие параметры влияют на качество музыки, созданной на основе текста

 

Несколько ключевых параметров влияют на качество музыки, сгенерированной из текста:

  1. Объем и качество обучающих данных. Чем больше музыки в обучающей выборке и чем она разнообразнее и профессиональнее, тем лучше модель сможет генерировать качественную и уникальную музыку.
  2. Архитектура модели. Для генерации музыки используются глубокие нейронные сети, такие как LSTM. Архитектура с учетом специфики задачи позволяет вырабатывать более точное понимание текста и переводить его в музыкальные последовательности.
  3. Метод обучения модели. Важно использовать методы, которые могут работать с высокоразмерными, сложноструктурированными данными, такими как контрастное обучение. Это помогает модели лучше понимать семантику и эмоции текстов.
  4. Способ ввода текста. Идеальный формат ввода зависит от сценария использования. Для создания фоновой музыки может подойти короткое описание настроения, для видео лучше подходит полный сценарий. В любом случае важно, чтобы текст максимально точно отражал желаемый музыкальный результат.
  5. Дополнительные параметры. Кроме текста, некоторые системы позволяют задавать дополнительные параметры, такие как жанр, темп, инструменты и др. Это дает больше возможностей для управления процессом генерации музыки.
  6. Пост-обработка результата. Зачастую генерированную музыку требуется доработать. Использование инструментов редактирования позволяет выравнивать темп, динамику, расставлять акценты, что значительно улучшает качество композиций, созданных нейронной сетью.

Чем лучше учитывать все эти параметры, тем выше вероятность получить качественную и профессиональную музыку с помощью AI. Но даже при идеальной настройке эта технология пока не может сравниться с работой опытного композитора.

Примеры мелодий сгенерированные AI:

 

Заключение

Генерирование музыки на основе входного текста открывает многообещающие возможности для творчества, развлечения и бизнеса. Хотя технология находится в зачаточном состоянии, уже сегодня созданы инструменты, способные удивлять пользователей глубиной понимания языка и качеством генерируемых музыкальных произведений. В будущем мы увидим новые впечатляющие достижения в этой области. Искусственный интеллект расширяет границы человеческого творчества и может стать идеальным коллаборатором для музыкантов и композиторов.

Google разрабатывает AI для создания музыки на основе текстового описания: MusicLM

Google представила инновационный проект MusicLM — модель искусственного интеллекта, которая создает музыку на основе текстового описания. Обученный на 280 000 часов записей, алгоритм успешно генерирует композиции в различных жанрах.

Основные возможности MusicLM

  • Комбинация разных жанров и инструментов
  • Создание музыки на основе абстрактных запросов (например, «чувство трепета и благоговения» или «космический и потусторонний» звук)
  • Генерация треков без использования наработок популярного ИИ Stable Diffusion (в отличие от Riffusion)
  • Имитация разных уровней владения музыкальным инструментом, от начинающих до профессионалов
  • Режим «истории», где можно объединить несколько разных запросов для создания «диджейских сетов»

Ограничения и проблемы MusicLM

  • Некоторые генерируемые композиции звучат странно или неадекватно интерпретируют текстовые запросы
  • Модель не будет доступна широкой аудитории из-за возможных судебных исков от правообладателей из-за схожести с реальными музыкальными произведениями

Результаты работы и планы развития

  • Аудиопримеры, созданные на основе текстовых описаний, изображений, напевов и других вводных данных, доступны на официальной странице проекта на GitHub
  • Если искусственно генерируемая музыка получит особый правовой статус, MusicLM может стать открытым проектом

Отзывы и критика

Несмотря на популярность нейросетей и ИИ в творческой сфере, некоторые знаменитости высказываются критически. Например, известный музыкант Ник Кейв осудил чат-бота ChatGPT, который создал песню «в стиле Ника Кейва». Музыкант назвал текст, созданный ИИ, «дерьмом» и «гротескной насмешкой» над творчеством.

Воин Зулу и Лев, рассказ от AI

В самом сердце африканской саванны, под палящим солнцем, Ндлову, храбрый воин Зулу, готовился к битве, которая не была похожа ни на какую другую. Он сталкивался с бесчисленными врагами за свою жизнь, но сегодня ему предстояло сразиться с королем зверей: свирепым львом.

Сердце Ндлову билось в груди, когда он стоял в высокой траве, ожидая любого признака движения. Его ассегай, традиционное копье зулу, было крепко сжато в руке, готовое нанести удар. Его щит, сделанный из кожи животного, был удерживаем неподвижно, готовым отбить мощные удары льва.

Внезапный шорох в траве предупредил Ндлову о присутствии льва. Его глаза устремились на золотистую гриву, которая мерцала на солнце, когда лев приближался. Ндлову глубоко вдохнул воздух, вызывая силу своих предков, и принял защитную позу.

Лев, почувствовав настойчивость воина, рыкнул мощно, пробуждая в Ндлову страх. Но он отказался отступать, его глаза не отрывались от пронзительного взгляда зверя. Лев бросился в атаку, мышцы трепетали под своим темно-рыжим мехом, когти были разведены и готовы ударить.

Со сверхъестественной скоростью Ндлову высунул свой ассегай, пронзив грудь льва. Моментум льва перенес его вперед, царапая щит Ндлову смертоносными когтями. Ндлову оттолкнулся всей своей силой, загоняя копье глубже в сердце льва.

Рык льва превратился в плач, когда он упал на землю, побежденный. Ндлову, сердце которого все еще билось, выкрикнул победный крик. Он победил короля

Генеративно-состязательные сети

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это класс глубоких нейронных сетей, которые используются для генерации новых данных, имитации существующих данных и преобразования одних типов данных в другие. GAN состоит из двух компонент: генератора и дискриминатора, которые работают вместе в процессе обучения.

Описание генеративно-состязательных сетей

Генератор и дискриминатор являются двумя сетями, которые работают в паре. Генератор пытается создать новые данные, имитируя исходные данные, а дискриминатор пытается различить между сгенерированными и исходными данными.

Процесс обучения начинается с того, что генератор создает некоторые данные, которые затем отправляются на дискриминатор. Дискриминатор оценивает, насколько хорошо сгенерированные данные соответствуют исходным данным, и отправляет обратную связь генератору. Генератор получает обратную связь и корректирует свои результаты, чтобы создать лучшие данные. Этот процесс повторяется многократно до тех пор, пока генератор не сможет создать данные, которые не отличаются от исходных.

Применение генеративно-состязательных сетей

GAN может использоваться для различных задач, таких как генерация изображений, музыки, видео, текста и т.д. Они могут использоваться для улучшения существующих данных, например, для повышения качества изображений или для создания новых данных, которые могут быть использованы в различных областях, например, для создания синтетических данных для обучения нейронных сетей.

Одним из наиболее распространенных применений генеративно-состязательных сетей является генерация изображений. GAN может использоваться для создания новых изображений, например, фотографий лиц, которые могут быть использованы для обучения распознаванию лиц.

Преимущества и недостатки генеративно-состязательных сетей

Генеративно-состязательные сети имеют много преимуществ, таких как возможность генерации новых данных, улучшения существующих данных и создания синтетических данных для обучения нейронных сетей.

Но они также имеют свои недостатки. Один из основных недостатков GAN — это то, что процесс обучения может быть очень сложным и требовательным к ресурсам. Кроме того, генерируемые данные могут быть недостаточно точными или реалистичными, особенно если генератор не получает достаточно обратной связи от дискриминатора.

Кроме того, возможен риск создания фальшивых данных, которые могут быть использованы для обмана и мошенничества. Например, GAN может использоваться для создания фальшивых изображений лиц, которые могут быть использованы для подделки документов или создания фальшивых идентификационных документов.

Заключение

Генеративно-состязательные сети — это мощный инструмент для генерации новых данных, улучшения существующих данных и создания синтетических данных для обучения нейронных сетей. Они имеют много преимуществ, но также имеют свои недостатки. Однако, с улучшением технологий, GAN становится все более широко используемым и может иметь значительное влияние на различные области, такие как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка и т.д.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс искусственных нейронных сетей, которые используются для анализа последовательных данных. RNN применяются во многих областях, включая обработку естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение, генетику и музыку. В этой статье мы рассмотрим структуру рекуррентных нейронных сетей и принцип их работы.

Структура рекуррентных нейронных сетей

Основным компонентом RNN является рекуррентный слой, который состоит из нейронов, связанных между собой. Каждый нейрон принимает на вход текущий элемент последовательности и выход предыдущего нейрона в последовательности. Таким образом, RNN обладает памятью, которая позволяет ей сохранять информацию о предыдущих элементах последовательности.

Другой важной частью RNN является функция активации, которая определяет выходной сигнал нейрона в зависимости от его входных данных. Наиболее часто используемыми функциями активации в RNN являются гиперболический тангенс (tanh) и сигмоидная функция (sigmoid).

Принцип работы рекуррентных нейронных сетей

Рекуррентные нейронные сети работают по следующему принципу. Сначала RNN получает на вход первый элемент последовательности. Затем она обрабатывает этот элемент и сохраняет информацию о нем в память. После этого RNN получает на вход следующий элемент последовательности и использует сохраненную информацию для предсказания следующего элемента. Этот процесс повторяется для всех элементов последовательности.

Обучение рекуррентных нейронных сетей

Обучение RNN осуществляется с помощью метода обратного распространения ошибки (backpropagation). Этот метод заключается в том, что RNN сначала делает предсказание, а затем сравнивает его с правильным ответом. Ошибка вычисляется и распространяется обратно по сети для корректировки весов нейронов. Таким образом, RNN постепенно улучшает свои предсказательные способности.

Заключение

RNN — это мощный инструмент для анализа последовательных данных. Они имеют широкий спектр применения и находят применение в различных областях, включая машинный перевод, генерацию текста, анализ временных рядов и многое другое.

Одним из основных преимуществ RNN является их способность обрабатывать последовательности произвольной длины. Кроме того, они могут использовать контекстную информацию для принятия решений и сохранять информацию о предыдущих элементах последовательности.

Однако у RNN есть и некоторые недостатки. В частности, они могут столкнуться с проблемой затухания и взрыва градиента, когда градиенты, распространяющиеся по слоям сети, становятся очень маленькими или очень большими, что затрудняет обучение сети.

Для решения этих проблем были разработаны модификации RNN, такие как Long Short-Term Memory (LSTM) и Gated Recurrent Unit (GRU), которые представляют собой более эффективные варианты RNN и успешно используются в различных приложениях.

В целом, рекуррентные нейронные сети представляют собой мощный инструмент для анализа последовательных данных, который находит все большее применение в современных технологиях и исследованиях.

Сверточные нейронные сети

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) являются одними из наиболее эффективных алгоритмов глубокого обучения для анализа изображений, видео и звуковых файлов. Они были разработаны в 1980-х годах, но только в последние годы стали популярными благодаря их высокой точности и способности работать с большими объемами данных. В этой статье мы рассмотрим основные принципы работы сверточных нейронных сетей.

Архитектура сверточных нейронных сетей:

Сверточная нейронная сеть состоит из нескольких слоев. Наиболее распространенные слои — это сверточные (Convolutional) слои, слои объединения (Pooling) и полносвязные (Fully Connected) слои.

Сверточный слой принимает на вход изображение и применяет к нему набор фильтров (ядро свертки), которые скользят по всей ширине и высоте изображения и выделяют определенные признаки. Например, фильтр может выделять границы объектов, углы и т.д.

Слои объединения уменьшают размерность данных, что позволяет сократить количество параметров модели и ускорить ее обучение. Объединение может быть выполнено, например, путем выбора максимального значения в каждой квадратной области изображения.

Полносвязный слой обрабатывает результаты, полученные на предыдущих слоях, и применяет к ним классификационную функцию, которая определяет, к какому классу относится изображение.

Функция потерь:

После того, как изображение прошло через нейронную сеть, нужно определить, насколько правильно сеть классифицировала изображение. Для этого используется функция потерь (Loss Function), которая сравнивает результат, полученный на выходе нейронной сети, с правильным ответом. Одной из наиболее распространенных функций потерь для классификации изображений является категориальная кросс-энтропия (Categorical Cross-Entropy).

Обучение сверточных нейронных сетей:

Для обучения сверточных нейронных сетей используется метод обратного распространения ошибки (Backpropagation). Он заключается в том, что функция потерь считается на выходе нейронной сети, а затем распространяется назад через сеть, позволяя настроить веса таким образом, чтобы минимизировать потери. Этот процесс повторяется множество раз, пока модель не достигнет необходимой точности.

Особенности сверточных нейронных сетей:

Одной из ключевых особенностей сверточных нейронных сетей является их способность распознавать локальные признаки в изображении, что позволяет им справляться с вариациями в положении, размере и ориентации объектов на изображении.

Кроме того, сверточные нейронные сети могут быть использованы для извлечения признаков из различных типов данных, включая звуковые файлы и видео.

Применение сверточных нейронных сетей:

Сверточные нейронные сети широко применяются в различных областях, включая компьютерное зрение, распознавание речи, обработку естественного языка и медицинскую диагностику.

В компьютерном зрении, например, они могут использоваться для автоматической классификации изображений, распознавания лиц, анализа медицинских изображений и т.д.

Заключение:

Сверточные нейронные сети представляют собой мощный инструмент для анализа изображений и других типов данных. Их применение находится на стадии активного развития и предоставляет множество возможностей для исследований и решения реальных проблем в различных областях науки и технологий.

Нейросеть что это такое и на каких принципах работает

 

Нейросеть, также известная как искусственная нейронная сеть (ИНС), представляет собой компьютерную систему, которая имитирует работу человеческого мозга. Она используется для анализа данных и решения сложных задач в различных областях, включая компьютерное зрение, распознавание речи и естественного языка.

Как она работает?

Нейросеть состоит из множества связанных между собой нейронов, которые обрабатывают информацию. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. Эти связи между нейронами называются весами, которые регулируют, насколько сильно входные данные влияют на каждый нейрон.

Как обучается?

Нейросеть обучается с помощью обучающих данных, которые представляют собой наборы входных данных и соответствующих выходных данных. В процессе обучения нейросеть меняет веса между нейронами, чтобы минимизировать ошибку между выходными данными, которые она генерирует, и правильными ответами.

Какие бывают нейронки?

Существует множество различных типов нейросетей, каждая из которых имеет свои особенности и применения. Например, сверточные нейронные сети (CNN) используются для анализа изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для обработки последовательностей данных, а глубокие нейронные сети (DNN) используются для решения более сложных задач.

Где они используются?

Нейросети широко используются в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, рекомендательные системы, робототехнику, финансы и медицину. Например, они могут использоваться для распознавания лиц, определения эмоций на лицах, определения текста на изображениях, предсказания цен на акции и диагностики болезней.

Могут ли они нас заменить?

Хотя нейросети могут решать сложные задачи, они не могут полностью заменить человеческий интеллект. Например, они не могут заменить человеческую интуицию и творческий подход. Кроме того, нейросети не всегда могут обрабатывать неожиданные ситуации или изменения, которые могут возникнуть в реальном мире.

Нейросети также не лишены ограничений и вызывают определенные этические вопросы. Они могут создавать проблемы, связанные с безопасностью и конфиденциальностью данных, а также способствовать появлению более широких проблем в области автоматизации и замены людей на машины.

В целом, нейросети представляют собой мощный инструмент, который может помочь решать сложные задачи и улучшать качество жизни людей в различных областях. Однако, необходимо учитывать их ограничения и опасности, чтобы использовать их с умом и этически правильно.

Midjorney Neural Network временно ограничивает бесплатный доступ

Midjorney Neural Network объявила ограничение бесплатной генерации изображений на своей платформе. Представители компании сообщили, что это решение связано не только с высоким спросом на сервис, но и с злоупотреблением пробным периодом со стороны пользователей. Midjorney Neural Network временно ограничивает доступ к сервису до проведения обновления системы.

 

После ограничения бесплатной генерации изображений на платформе Midjorney Neural Network, пользователи теперь должны искать другие решения для создания визуального контента. Несмотря на это, на рынке существует множество других платформ, предлагающих генерацию изображений с помощью искусственного интеллекта. Например, StyleGAN, DALL-E и GPT-3 — каждая из них имеет свои особенности и преимущества. В любом случае, выбранный вариант должен обеспечивать высокое качество и скорость работы. Временное ограничение доступа к Midjorney Neural Network не снижает ее значимости на рынке искусственного интеллекта. Компания обещает улучшить систему для лучшего опыта пользователей и вернуть доступ к бесплатной версии в ближайшее время.

Нейросеть YaLM 2.0 аналог ChatGPT от «Яндекс»

Языковые модели играют важную роль в машинном обучении и обработке естественного языка. Они используются в различных приложениях, таких как машинный перевод, распознавание речи, генерация текста и многих других. Одной из самых популярных языковых моделей является YaLM (Yet another Language Model), разработанная компанией Yandex.

Недавно компания Yandex представила обновленную версию YaLM, названную YaLM 2.0. Новая версия языковой модели предлагает улучшенные возможности и более точные результаты, чем предыдущие версии.

Основные улучшения YaLM 2.0:

  1. Увеличенный размер модели: YaLM 2.0 имеет более чем в 10 раз больший размер, чем предыдущие версии, что позволяет модели обрабатывать более длинные и сложные тексты.
  2. Улучшенная обработка контекста: YaLM 2.0 учитывает контекст и предсказывает следующее слово, основываясь на предыдущих словах в тексте. Это улучшает качество предсказания и делает модель более точной.
  3. Лучшее использование эмбеддингов: YaLM 2.0 использует эмбеддинги слов, которые помогают модели понимать семантические отношения между словами. Это улучшает качество предсказания и делает модель более точной.
  4. Улучшенный процесс обучения: YaLM 2.0 использует новые алгоритмы обучения, что позволяет модели быстрее и эффективнее учиться на больших объемах данных.

Применение YaLM 2.0:

Новая версия YaLM может использоваться во многих приложениях, связанных с обработкой естественного языка. Например, она может быть использована для машинного перевода, распознавания речи, генерации текста, ответов на вопросы, анализа текстовых данных и многих других приложений.

Конечные мысли:

YaLM 2.0 — это важный шаг в развитии языковых моделей и обработки естественного языка в целом. Эта модель предлагает улучшенные возможности и более точные результаты, чем

Вопрос к ChatGPT : «Ты считаешь его конкурентом?»

Как искусственный интеллект, я не имею личных взглядов и мнений, а лишь предоставляю информацию на основе своих знаний.

Относительно YaLM 2.0, я могу сказать, что это не конкурент, а один из многих инструментов в обработке естественного языка. Существует множество языковых моделей и каждая из них имеет свои сильные и слабые стороны, а также специфические применения. Поэтому YaLM 2.0 может быть использован в сочетании с другими моделями или самостоятельно в зависимости от задачи, которую нужно решить.

Вопрос к ChatGPT : «Когда он появится в релизе?»

Я, как искусственный интеллект, не могу точно сказать, когда YaLM 2.0 будет выпущен в релиз. Это зависит от компании Yandex и её планов на разработку и выпуск модели. Обычно, перед выпуском больших обновлений, проводится тестирование и настройка модели, чтобы убедиться в её стабильности и качестве. Я рекомендую следить за новостями компании Yandex, чтобы узнать о выпуске YaLM 2.0 и его возможностях.