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: #rrncb

当前筛选 #rrncb清除筛选

🚀 20 августа 2025 Стартует RRNCB – Russian RAG Normative – Corporate Benchmark, первый российский открытый бенчмарк для оценки RAG-решений при работе с нормативной, правовой и технической документацией компаний. Почему это важно? ✅ На рынке десятки RAG-решений, но нет методики и инструмента оценки и сопоставления характеристик RAG сервисов, оценить их качество очень трудно. ✅RRNCB – это первый продуктовый бенчмарк, цель которого провести комплексную оценку Retrieval augmented generation продуктов для работы с корпоративной и технической документацией. ✅ Специально создан для оценки систем, работающих с русскоязычными нормативами, кодексами, ГОСТами и корпоративными документами. ✅ Открытость и прозрачность: методики оценки и данные будут в открытом доступе. Сравнение проходит по ключевым метрикам (ROUGE, LLM-судья, скорость, качество уточняющих вопросов). Участие. 📋Приглашаем ИИ компании к участию в бенчмарке RRNCB со своими RAG-решениями и продуктами. Заполните заявку на участие. В вашем распоряжении будут: • Независимый лидерборд. • Управление сабмитами. • Возможность тестировать сабмиты до отправки в лидерборд. • Разделение сабмитов на категории cloud и on-prem. 🗓Даты проведения: Запуск: 20 августа Регистрация RAG решений участников: до 3го сентября Результаты: 20 сентября. Почему стоит участвовать. • Участие в открытом бенчмарке — это стратегическая инвестиция для владельца продукта. Вы перестаете просто говорить, что ваш продукт «лучший». Вы доказываете это на объективных метриках в сложных, приближенных к реальности условиях. Это самый мощный аргумент для сомневающихся клиентов, который резко повышает доверие. • Попадание в топ лидерборда — это готовый повод для PR. • Реальные запросы и строгая оценка бенчмарка действуют как мощный стресс-тест. Выявляются проблемы, которые можно было не заметить на внутренних тестах. • Результаты бенчмарка — это не просто цифры, а конкретные данные для вашей R&D-команды. • Экономия ресурсов на собственном тестировании. Бенчмарк предоставляет инфраструктуру и датасеты готовыми, вместе с продуманной методологией оценки. Подробнее о бенчмарке:https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark/ Инициатор проведения бенчмарка - ООО Аватар Машина. #RAG#AI#RRNCB#Benchmark#ИскусственныйИнтеллект#OpenSource