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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #545 · 6.09

Помню что обещал видео, но очень устал сегодня. Давайте чуть отвлечемся. Вот новость: выпускают настольную игру, изображения для которой создавала нейросеть Midjourney. Я раньше сказал, что применений у этих сетей не так много, точно не "полностью заменить художников". Но если кто-то когда-то играл в Dixit или Имаджинариум, то может помнить, какие там странные картинки, составленные из будто бы не слишком подходящих друг к другу элементов. Так что в целом использование генерации для настолки или видеоигры было очевидным. Я удивлён лишь, что так быстро. Но во всех случаях под такую графику нужна определенная игровая механика. Нельзя проиллюстрировать любую игру нейросеткой: будет плохо. Так что тоже пространство ограничено. Не знаю, как будет играться "Я не человек". Кажется, что механика очень простенькая и похожа на Spyfall (которую я очень не люблю). Было бы прикольно, если бы появилась настолка с необычным и глубоким игровым процессом, работающим чисто за счёт того, что изображения получены генерацией. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #emnlp

当前筛选 #emnlp清除筛选

🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track. 💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха. Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani 📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот 📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition До встречи на конференции! #research#rsl#emnlp

BORSch покорил наши сердца Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона. Например: Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova) На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт. Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс. А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки. @mashkka_ds #llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни