"Техно": новости нейросетей. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. Нейросеть теперь может генерировать изображения с одним и тем же персонажем, сохраняя его внешность. Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок. Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з.
Последние новости:
- Новости по тегу Нейросети |
- #Нейросеть
- #Нейросеть
- «Скоро кино будут снимать лично для вас…» Что ожидает нас с развитием нейросети
- #нейросети
- НЕЙРО АЛЬМАНАХ
Нейронные сети
Вероятно, Google проводит тестирование функции ИИ-поиска, чтобы получить больше отзывов от пользователей с целью дальнейшей интеграции нейросетей в свой поисковик. Тем временем разработчики могут опробовать Gemini 1. Источник изображения: Google Gemini 1. За один раз Gemini 1. В ходе исследования Google также успешно протестировала обработку до 10 млн токенов.
Gemini 1. Нейросеть способна не только анализировать большие блоки данных, но и быстро находить определённый фрагмент текста внутри них. Также Gemini 1. В интерфейсе AI Studio нейросеть сейчас доступна с ограничением в 20 запросов в день.
Источник изображения: nasa. Авторы проекта попытались заменить стандартные алгоритмы анализа данных TIRA нейросетями семейства YOLO, которые применяются для поиска движущихся объектов на снимках. Версии нейросетей YOLOv5 и YOLOv8 обучили при помощи массива из 3000 снимков околоземного пространства и проверили их эффективность на примере 600 изображений с радаров, на которых были от одного до трёх частиц космического мусора. Результат оказался выше того, что демонстрирует стандартный алгоритм TIRA.
Учёные сделали вывод, что системы машинного зрения могут успешно применяться для поиска космического мусора в околоземном пространстве и для его отслеживания в реальном времени. Это поможет снизить число инцидентов, связанных с попаданием частиц космического мусора в работающие орбитальные аппараты. По оценкам экспертов, на орбите Земли могут находиться более 170 млн частиц космического мусора. Stable Diffusion 3.
Источник изображений: Stable Diffusion 3. Выпуск SDXL в июле значительно улучшил базовую модель Stable Diffusion, и теперь компания собирается пойти значительно дальше. Новая модель Stable Diffusion 3. Новая нейросеть обеспечит значительно лучшую типографику, чем предыдущие версии Stable Diffusion, обеспечивая более точное написание текста внутри сгенерированных изображений.
В прошлом типографика была слабой стороной Stable Diffusion, собственно, как и многих других ИИ-художников. Stability AI экспериментирует с несколькими типами подходов к созданию изображений. Трансформеры лежат в основе большей части современных нейросетей, запустивших революцию в области искусственного интеллекта. Они широко используются в качестве основы моделей генерации текста.
Генерация изображений в основном находилась в сфере диффузионных моделей. В исследовательской работе , в которой подробно описываются диффузионные трансформеры DiT , объясняется, что это новая архитектура для диффузионных моделей, которая заменяет широко используемую магистраль U-Net трансформером, работающим на скрытых участках изображения. Применение DiT позволяет более эффективно использовать вычислительные мощности и превосходить другие подходы к диффузной генерации изображений. Еще одна важная инновация, которой пользуется Stable Diffusion 3.
В исследовательской работе по сопоставлению потоков объясняется, что это новый метод обучения нейросетей с помощью «непрерывных нормализующих потоков» Conditional Flow Matching — CNF для моделирования сложных распределений данных. По мнению исследователей, использование CFM с оптимальными путями транспортировки приводит к более быстрому обучению, более эффективному отбору образцов и повышению производительности по сравнению с диффузионными путями. Улучшенная типографика в Stable Diffusion 3. Как пояснил Мостак, качественная генерация текстов на изображения стала возможной благодаря использованию диффузионной модели-трансформера и дополнительных кодировщиков текста.
С помощью Stable Diffusion 3. Хотя Stable Diffusion 3. В последние месяцы Stability AI также создаст нейросети для создания 3D-изображений и видео. Компания утверждает, что Sora «может создавать реалистичные и фантазийные сцены по текстовым инструкциям».
Источник изображения: OpenAI Sora способна создавать «сложные сцены с несколькими персонажами, определенными типами движения и точной детализацией объекта и фона», говорится в блоге OpenAI. Компания также отмечает, что нейросеть может понимать, как объекты «существуют в физическом мире», а также «точно интерпретировать реквизит и генерировать убедительных персонажей, выражающих яркие эмоции». Модель может генерировать видео на основе неподвижного изображения, заполнять недостающие кадры в существующем видео или расширять его. Среди демонстрационных роликов, созданных с помощью Sora и показанных в блоге OpenAI, сцена Калифорнии времен золотой лихорадки, видео, снятое как будто изнутри токийского поезда, и другие.
Многие из них имеют некоторые артефакты, указывающие на работу искусственного интеллекта. Например, подозрительно движущийся пол в видеоролике о музее. Сама OpenAI говорит, что модель «может испытывать трудности с точным моделированием физики сложной сцены», но в целом результаты довольно впечатляющие. Пару лет назад именно генераторы текста в изображение, такие как Midjourney, лучше всего демонстрировали способности ИИ превращать слова в изображения.
Но в последнее время генеративное видео стало улучшаться заметными темпами: такие компании, как Runway и Pika, продемонстрировали впечатляющие модели преобразования текста в видео, а Lumiere от Google , похоже, станет одним из главных конкурентов OpenAI в этой области.
Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.
Если рассуждать критически, ИИ — это всего лишь компиляция кода, поэтому поведение искусственного интеллекта можно объяснить девиациями в запрограммированных функциях. Мы не хотим, чтобы беспилотные автомобили проезжали на красный свет или сбивали пешеходов, но бортовой компьютер может решить, что наезд в толпу прохожих на полной скорости — это самый эффективный способ добраться до пункта назначения. По подсчетам аналитиков IBM, лишь треть разработчиков знает, как правильно тестировать системы на предмет подобных девиаций.
Поэтому создание идеального ИИ, который ни при каких обстоятельствах не выйдет из-под контроля, будет непростой задачей. Как ИИ способен навредить людям Пока что ИИ не обладает самосознанием: машины не способны думать, воспринимать окружающую среду и испытывать чувства. Сингулярность и самосознание часто рассматриваются в паре, но на деле они не так близко связаны между собой. Впрочем, это не освобождает человечество от ответственности: ИИ все равно может выйти из-под контроля — просто сейчас у него нет мотивации. Мы не можем измерить или как-то засечь, что та или иная система обрела сознание, но искусственному интеллекту не нужны эмоции, чтобы представлять опасность для человека. Например, беспилотный автомобиль может оказаться в ситуации, когда ИИ придется сделать выбор между безопасностью экипажа и жизнью человека, который неожиданно выбежал на проезжую часть. Медицинский ИИ, помогающий в создании вакцин, может в какой-то момент понять, что высокая заболеваемость приводит к мутациям патогенов — и это осложняет дальнейшую разработку препаратов.
Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается.
Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний.
Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей.
Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие.
В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека.
Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой.
Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность.
Статьи и новости
Мы не можем измерить или как-то засечь, что та или иная система обрела сознание, но искусственному интеллекту не нужны эмоции, чтобы представлять опасность для человека. Например, беспилотный автомобиль может оказаться в ситуации, когда ИИ придется сделать выбор между безопасностью экипажа и жизнью человека, который неожиданно выбежал на проезжую часть. Медицинский ИИ, помогающий в создании вакцин, может в какой-то момент понять, что высокая заболеваемость приводит к мутациям патогенов — и это осложняет дальнейшую разработку препаратов. Почему бы не решить проблему мутаций, снизив потенциальное число пациентов заведомо смертельной вакциной? Можем ли мы предотвратить сингулярность Маловероятно. Мы никогда не сможем избавить искусственный интеллект от непредсказуемых угроз. Мы не сможем предсказать непредвиденные побочные эффекты, потому что люди, в отличие от ИИ, не имеют супер-интеллекта. Если сингулярность все же наступит, то человечество вряд ли сможет остановить дальнейшие развитие ИИ.
Однако ученые со всего света не отчаиваются и надеются извлечь из искусственного интеллекта максимум пользы.
Так пускай повсюду на земле, Будто лампочки, включаются улыбки! Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube , в телеграм и на Бусти. Буду рад вашей подписке и поддержке.
Всех обнял. Удачных генераций!
Нейросеть по заданию пользователя выбрала сферу продажи экологически чистых продуктов, «попросила» другую нейросеть придумать оформление для сайта и посоветовала размещать на сайте рекламу. Так мужчина сходу заработал почти 8 тысяч долларов. Нейросеть также способна создавать классические игры, такие как змейка, и писать коды для создания сайтов. Даже руководство компании-разработчика не знает до конца пределов возможностей своего продукта. Я полагаю, что невозможно контролировать ситуацию только в лаборатории. Этот продукт попадет в широкое употребление и столкнется с реальностью.
Мы должны совершать ошибки, пока ставки невысоки», - заявил генеральный директор Open AI Сэм Альтман. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. Ведущая задала «Джи-Пи-Ти» каверзный вопрос, но нейросеть оказалась еще и политкорректной.
На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов.
Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений.
На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие.
В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений.
Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой. Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним.
Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент.
Библиотека программиста
- Нейросети становятся частью жизни пользователей Сети | Дзен
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
- Версия Прекрасной России Будущего от «Шедеврум» («Яндекс»)
- Притвориться человеком: какую опасность может нести нейросеть GPT
- Долго, но эффективно
- Новости Искусственного Интеллекта |
Почему ChatGPT генерирует небылицы? «Яндекс» рассказал про галлюцинации нейросетей
Эта серия о том, как генеративные модели приучают нас всё делать по-новому: искать в интернете то, чего до нас никто не искал, решать математические задачи з. На странице вы найдете все свежие новости по теме. Читайте последние новости по теме нейросетей и искусственного интеллекта. Нейросеть помогла раскрыть несколько значимых преступлений прошлых лет в Челябинской и Нижегородской областях, ХМАО и Крыму.
Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ
| Новости про нейросети - | Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. |
| Нейросети – последние новости | ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. |
Статьи и новости
Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Узнайте о последних разработках, технологических трендах и применении искусственного интеллекта. Раздел форума "Новости о нейросетях" предназначен для обсуждения последних событий и достижений в мире нейронных сетей. При помощи нейросети Midjourney люди создают аватарки для социальных сетей, обложки музыкальных альбомов и многое другое.
Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ
Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Статьи Посты Новости Авторы Компании. Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News.
Искусственный интеллект
Из этих примеров следует, что на ChatGPT, как, впрочем, и на любую другую нейросеть, нельзя полагаться полностью. Но почему же нейросеть галлюцинирует? В «Яндексе» называют две причины. Первая заключается в самом принципе работы: модель, лежащая в основе ChatGPT, «читает» последовательность слов и предсказывать на её основе следующее.
Напомним, что в России уже защищен первый диплом, написанный нейросетью, а в книжных магазинах появляются романы ее авторства. Вот что у него получилось: Значительная часть интернета превратится в «пустошь» — место, где весь контент создан нейросетями на базе существующего контента: нейронки «отрерайтят» сайты, статьи, картинки, и даже видео и книги. Поисковики из инструментов непосредственно поиска по вебу «Вот тебе список сайтов по запросу, а дальше ты сам» превратятся в сервис ответов на вопросы «Ты прямо спроси, что тебе надо, а я сам изучу все эти сайты и статьи, создав для тебя выборку важного». Сложные интерфейсы вымрут. Вместо того, чтобы накликивать фильтры и пересматривать выдачу авиабилетов, можно просто написать: «Самый дешевый билет в Сан-Франциско, вылетаем с 15 по 20 марта, обратно примерно через 2 недели, и чтобы не дольше одной пересадки. И вылет утром. Летим строго арабскими авиакомпаниями. И еще так, чтобы в бизнес апгрейднутся можно было максимум за 600 долларов». И так — вообще всё и везде. Лично я жду интерфейс, основанный на эмодзи. Фантастика пугала нас историями про роботов, которые причинят людям вред а фантасты даже описывали это в законах робототехники. Но никто не пугал нас тем, что машины могут нам врать, причем ни мы, ни машины, об этом не догадываемся. Думаю, это будет важным направлением работы — как сделать так, чтобы нейронки говорили только правду, при этом не теряя в мощности своей работы. В ближайшем будущем использование нейросетей будет не просто возможной частью работы, она станет просто обязательной как «уверенное владение ПК». Я доживу до времени, когда нейронки будут ходить на встречи с людьми и другими нейронками , добывая для своих хозяев конспекты разговоров. Нейронка станет цифровым оруженосцем.
Уже есть готовый проект по работе со звуком. Он позволяет анализировать звук и превращать его в текст. Проект работает на нейросетях, журналисты им пользуются уже два года. Изначально он появился в качестве помощника по расшифровке голосовых интервью для журналистов. Журналисты получают экономию времени, и можно научно доказать, что разработка стоила повышения экономической эффективности их труда. Обратную конвертацию, создание аудиосообщения из материала уже делают все голосовые помощники. С одной стороны, уже давно можно попросить голосового помощника почитать новости. Но СМИ могут добавить творческую составляющую. Например, генерировать какой-нибудь подкаст из итогов дня, картину дня на текущий момент или сводку по определенному сюжету. Среднее количество символов в слове на английском языке - 5 букв, а на русском языке - 6 букв. С учетом этого примерное количество символов в 750 словах на английском языке составляет 3 750 символов, а на русском языке - 4 500 символов. Однако, это лишь приблизительная оценка, и фактическое количество символов может отличаться в зависимости от текста и его содержания. Таким образом, статья, написанная с первой попытки, будет стоить не более 15 копеек, что можно считать погрешностью и не учитывать в расчете экономии на трудозатратах. Запуск нейросети на собственных серверах обойдется значительно дороже и не факт, что качественнее. Текстовые нейронные сети - тяжелые. Чтобы просто запустить такую сеть, нужен сервер с мощной видеокартой. Его стоимость переваливает за сотню тысяч рублей в месяц по состоянию на февраль 2023 года. В то же время, для обработки картинок не нужен мощный сервер. К тому же, возможно использование бесплатных алгоритмов с открытым кодом. Сейчас у большинства смартфонов функции обработки в режиме реального времени уже встроены в галерею фотокамеры. Поэтому со временем и генерация текстов тоже должна эволюционировать и обходиться технически дешевле. Нейросеть, которая извлекает смысл, стоит дешевле генератора текстов. Ей потребуется отдельный сервер как минимум за 20 тысяч рублей в месяц. Остальные перечисленные в статье функции в большинстве своем доступны для использования прямо сейчас: какие-то не требуют ничего, кроме регистрации, другие - несколько недель чистой работы по внедрению и аренды недешевых серверов. Все остальное также реализуемо в ближайшем будущем. Все технологии существуют и эти области применения уже через пару лет будут звучать наивно. Одна из главных проблем в работе журналистов - это огромное количество информации, которое нужно обработать и проанализировать, чтобы отобрать наиболее значимые новости. В этом случае нейросети могут помочь автоматизировать процесс сбора, фильтрации, обработки и анализа информации, что существенно сэкономит время и усилия журналистов. Например, нейросети могут использоваться для автоматического написания новостных статей на основе данных, собранных из различных источников. Это может помочь сократить время, затрачиваемое на написание статей, освободить журналистов для выполнения более творческих задач, а также улучшить качество и точность текстов. Кроме того, нейросети могут использоваться для анализа данных и прогнозирования тенденций, что позволяет СМИ быть более информированными и точными в своих предсказаниях. Например, нейросети могут помочь в прогнозировании результатов выборов, экономических тенденций, погоды и других важных событий.
Во-первых, это позволяет оптимизировать сайт для поисковых систем, улучшая его видимость и рейтинг в результатах поиска. Во-вторых, использование ключевых слов в мета-тегах и текстах помогает привлечь целевую аудиторию, увеличивая вероятность привлечения потенциальных клиентов и повышения конверсии. Используйте ключевые слова, корректно формулируйте запрос для получения качественных, уникальных Title, Description и текстовых описаний от чат-бота для вашего сайта. Во-первых, она позволяет создавать уникальные и привлекательные описания товаров, которые помогут привлечь внимание потенциальных покупателей и увеличить конверсию продаж. Во-вторых, такой подход значительно экономит время и усилия, которые обычно требуются для составления описаний вручную, позволяя сосредоточиться на других аспектах бизнеса. Генерируйте продающие тексты с учетом ключевых слов для SEO-продвижения карточек на маркетплейсе, размещайте полученные описания, импортируя готовую таблицу в личный кабинет торговой онлайн-площадки 03 Генерация отзывов и ответов Генерация отзывов и ответов на них будет полезна для работы с имиджем компании. Во-первых, это позволяет создать большой объем положительных отзывов и конструктивных ответов быстро и эффективно, что повышает репутацию вашего бизнеса. Во-вторых, такой подход позволяет поддерживать активное взаимодействие с клиентами, улучшая их впечатления и укрепляя связь с вашей компанией. Модуль использует языковую модель gpt-3.
Нейронные сети
Нейросеть, которая анализирует тексты новостей и статей и выделяет их главные недостатки. Поэтому следить за новостями в этой области станет сложнее. — Какие существуют опасности использования нейросетей в журналистике? Новости из мира нейросетей, ТОП лучших нейронок с искусственным интеллектом. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». Пишем новости о настоящем и будущем в сфере искусственного интеллекта. Нейросеть сегодня — открыла доступ к реставрирующей старые фотографии нейросети. Камера. прибор: в России разработали виртуального режиссера.