TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #cnil

当前筛选 #cnil清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #623 · 29.07.2025 г., 07:04

🇫🇷CNIL Issued GDPR Guidance for AI Development France’s data protection authority, CNIL, has published its finalized recommendations on applying the GDPR to AI systems. The guidance addresses core compliance areas: lawful training data practices, security obligations, and data annotation protocols. It provides clarity for AI developers navigating GDPR requirements at every stage of system design. This move aligns with CNIL’s 2025–2028 strategic plan, which prioritizes sector-specific AI guidance. The message is clear: AI development in the EU must embed data protection by design—and regulators are now setting detailed expectations to ensure it happens. #AI#GDPR#CNIL

AI & Law

@ai_and_law · Post #607 · 04.07.2025 г., 07:04

🇫🇷France Launches PANAME: Building Tools to Audit AI Privacy France's CNIL has announced PANAME (Privacy Auditing of AI Models) — a new joint initiative with national digital regulators and research institutions to develop auditing tools for AI systems trained on personal data. The project aims to evaluate how well these models safeguard privacy and to publish a catalog of auditing instruments, with an emphasis on open-source accessibility. By leading the development of concrete, testable tools for privacy risk assessment in AI, CNIL positions Europe to move beyond principles into enforcement. PANAME is not just a technical step — it’s a governance strategy that seeks to embed accountability directly into AI infrastructure. #AICompliance#CNIL#AIRegulation#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #139 · 16.10.2023 г., 07:04

France's CNIL Releases Initial Opinions on AI and GDPR Compliance Hello, everyone! France's data protection authority, the Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), has unveiled its initial perspectives on ensuring that artificial intelligence (AI) deployments adhere to the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR). In its assessment, the CNIL recognizes the GDPR's role in providing an "innovative and protective framework" for AI. Moreover, the CNIL emphasizes how specific GDPR principles can be applied across a spectrum of AI technologies. #AI#GDPR#CNIL#DataProtection#Compliance