Нейросеть написала 14 тысяч комментариев за наших пользователей |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-07-15 20:01 Рассказываем о самых ярких событиях той недели. 25 июня мы со Сколтехом запустили спецпроект «Нейротекст». Мы выгрузили комментарии со всех наших площадок — vc.ru, TJ, DTF, и обучили на них нейросеть GPT-2. Затем каждый пользователь мог обратиться к ней за помощью, чтобы автоматически написать или дописать комментарий. Нейросеть это делала в стиле аудитории выбранного издания: робот, обученный на vc.ru, предпочитал говорить о бизнесе, а с DTF — разносил известных разработчиков игр. Эксперимент подошёл к концу, и мы готовы подвести итоги. За пять дней пользователи vc.ru, TJournal и DTF опубликовали 14 208 комментариев Пользователи DTF создавали комментарии активнее других — из 14 тысяч комментариев на наше игровое издание пришлось 9,5 тысячи, на TJournal — 3,5 тысячи, на vc.ru — чуть больше тысячи. Отличить робокомментарий было просто — они подсвечивались фирменными цветами изданий. Если пользователь ввёл начало комментария, то нейросеть могла считать контекст и дописать осмысленную (или не очень) концовку. Такой возможностью пользовались примерно в половине случаев, в остальных — читатели польностью доверяли ей весь текст комментария. Иногда нейросеть выдавала негодный результат, да и покликать новые варианты было любопытно. Поэтому нейросеть сгенерировала больше 100 тысяч комментариев, но пользователи решили опубликовать только 14 тысяч. Средний рейтинг всех комментариев на каждой площадке был положительным И это хорошие новости — значит в целом роботы могут поддерживать осмысленную дискуссию. Или хотя бы смешную. Самый высокий рейтинг нейрокомментария на vc.ru — 27 И это выглядит слабовато на фоне других изданий. Самый высокий рейтинг нейрокомментария на DTF — 165, на TJournal — 96. Перед тем, как переходить к стене славы, ещё несколько цифр Стена славы — комментарии, которые нам запомнились На TJournal появилась возможность писать комментарии с помощью нейросети Суд обязал Telegram вернуть покупателям Gram 1,22 миллиарда долларов. Компанию оштрафовали на 18,5 миллионов долларов Telegram согласился вернуть покупателям токенов Gram $1,2 млрд и заплатить штраф в $18,5 млн «Нужно дать возможность оставаться командиром»: посадивший самолёт в кукурузное поле пилот призвал пойти на голосование Among Trees — медитативное выживание в лесной глуши На DTF появилась возможность писать комментарии с помощью нейросети Очередное подтверждение того, что Гейб Ньюэлл — красавчик Мы неплохо повеселились — научиться делать такое же можно в Сколтехе С помощью нейронок можно делать и более сложные и масштабные проекты. Машинное обучение становится базовым инструментарием во многих сферах — всё не ограничивается Data Science. Например, в магистратуре Сколтеха Advanced Manufacturing Technologies учат применять нейросети в реальном промышленном производстве. Научные сотрудники вместе со студентами этой программы недавно сделали для автопроизводителя Fiat Chrysler Automobiles проект, который сократил время проектирования деталей с двух с половиной месяцев до пары дней. На направлении Energy Systems применяют машинное обучение для умной техники. Из простых примеров — нейросеть подбирает идеальные параметры работы кондиционера и обогревателя на ближайшие часы в зависимости от размера и расположения окон, планировки, материалов стен и так далее. А в сфере беспроводных связей — нейросети способны снизить энергопотребление мобильных устройств. Эксперты Сколтеха рассказали о примерах применения нейросетей в своих проектах в отдельном материале — читайте по ссылке ниже. Источник: vc.ru Комментарии: |
|