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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #623 · 2.11

Тут уже несколько дней народ играется с генерацией музыки по текстовому описанию. Идея такая же, как с картинками: ты пишешь фразу, тебе нейросетка по ней создаёт трек. На деле реализовано чуть более топорно: текстовый препроцессор разбирает фразу и ищет контекстную близость до слов из специального списка тегов. Ну, например, он считает слово "weed" (трава, конопля) близким к жанру "reggie", вот и подставляет. Эти теги передаются в облачный API сервиса Mubert (да, никакого опенсорса на этот раз), и оно выдаёт трек. Я попробовал тоже. По примерам из статей я уже было подумал, что окончательно решена проблема "не подобрать трек для нового видео". Но увы. Результат на деле (а не в рекламе) такой же не впечатляющий, как и с картинками. Эта штука сносно генерирует всякие эмбиенты и другие спокойные треки, но на более сложных жанрах сразу загибается и очень сильно недокручивает и темп, и агрессию и разнообразие музыкальных фраз. Я после часа попыток не смог сделать ничего для быстрого интенсивного полёта дрона, только для плавного и медленного. Ну и очень часто неправильно улавливает контекст, даже даже открыто писать, что примерно ты от неё хочешь (вот как с треком Помпеи — вообще мимо, слишком спокойная и не грустная мелодия). Первые два трека сгенерировал @wooferclaw. Он не хейтер ML, в отличие от меня, поэтому у него больше терпения и, вероятно, он смог дольше перебирать варианты. Но всё равно на мой взгляд какой-то намёк на правильную идею есть, а развития совсем нет. Музыканты, можете выдохнуть. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #financialtechnology

当前筛选 #financialtechnology清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading