Продавцы Яндекс Маркета теперь могут создавать описания товаров с помощью YaGPT. Опция уже доступна на маркетплейсе — рассказываем, как это работает.

🪄 В личном кабинете продавца появилась кнопка, нажав на которую, можно получить текст за несколько секунд. Информацию для описания товара алгоритмы берут из его карточки — чем больше в ней данных, тем подробнее и точнее получится текст

🤖 За создание описания отвечает нейросеть YandexGPT. Чтобы она написала текст, достаточно нажать на кнопку «Создать с YaGPT». Текст появится через несколько секунд, после чего его можно проверить и отредактировать перед публикацией

📝 Информация о товаре проходит через промпт (текстовый запрос), который отвечает за сохранение структуры и достоверности описания товара. Например, промпт учитывает, что нужно использовать только описанные характеристики товара: это помогает ограничить фантазии нейросети

✨Алгоритмы проанализируют информацию в карточке товара и подберут наиболее подходящее описание: расскажут о преимуществах товара, перечислят способы его использования, объяснят, почему важен тот или иной параметр

🎓 В будущем промптов, на основе которых генерируется описание, станет больше. Под каждый товар будет автоматически подбираться промпт, который подробнее и лучше всего расскажет о товаре

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex

https://300.ya.ru
#Краткий_пересказ (beta)

# Как использовать API
## Получить токен
У сервиса есть REST-образный интерфейс, позволяющий автоматизировать работу. Для того, чтобы им воспользоваться, достаточно получить токен и использовать его при походе в API.

Пример:

>>> import requests
>>> endpoint = 'https://300.ya.ru/api/sharing-url'
>>> response = requests.post(
endpoint,
json = {
'article_url': 'https://habr.com/ru/news/729422/'
},
headers = {'Authorization': 'OAuth <token>'}
)
>>> response.json()
{
"status": "success",
"sharing_url": "https://300.ya.ru/3fOcYRBL"
}

https://t.iss.one/techsparks/4098 #YandexGPT

YandexGPT научилась тезисно пересказывать тексты

Теперь нейросеть умеет выделять из статей основные тезисы и излагать их в кратком пересказе. Текст объёмом до 30 тысяч знаков YandexGPT сократит до небольшого конспекта от 300 до 1000 знаков. Сервис также предоставляет API для разработчиков.

Сейчас функция находится в бета-тестировании и не всегда работает хорошо - конспект статьи о социальных экспериментах получился ни о чем 🤷‍♀️. Со статьей про эффект Манделы получилось лучше - смысловых ошибок нет, суть текста сохранена 👍

Попробовать можно тут

YandexGPT научилась коротко пересказывать тексты.

Генеративная нейросеть теперь умеет выделять из статей основные тезисы и излагать их в кратком пересказе. Это позволит быстрее узнать содержание материала и сэкономить своё время.

Зачем это нужно: Например, вы собираетесь подготовить доклад о нейросетях и прочитать десяток длинных текстов. С помощью кратких пересказов вы поймёте, какие статьи стоит прочитать целиком и на какие тезисы обратить внимание.

Немного цифр: Текст объёмом до 30 тысяч знаков YandexGPT сократит до небольшого конспекта от 300 до 1000 знаков. Если перевести это в минуты, то получится, что на чтение большого материала вам понадобится около 15 минут, а на конспект — меньше минуты.

Как попробовать: Сокращать тексты с помощью нейросети YandexGPT можно на сервисе 300.ya.ru. Сейчас он находится в бета-тестировании. Нейросеть умеет сокращать статейные форматы — например, материалы в СМИ или интернет-изданиях. В планах обучить YandexGPT работать с другими форматами файлов.

Быстро рассказываем, что Алиса с YandexGPT стала лучше:

Раз — не нужно долго ждать. Даже объёмный текст вроде эссе или длинного списка начнёт появляться уже через пару секунд.

Два — появилось форматирование. Алиса научилась выделять ключевые тезисы жирным шрифтом и курсивом, оформлять заголовки и программный код.

Три — обновление доступно на ya.ru и в приложении Яндекса. А ещё с сегодняшнего дня Алиса с YandexGPT впервые появилась в результатах поиска.

Чтобы попробовать, просто скажите «Алиса, давай придумаем!»

📈 Baidu (BIDU): Baidu заявила, что их модель (LLM) на основе искусственного интеллекта, используемая в чат-боте Ernie Bot, превзошла новаторскую ChatGPT OpenAI по ключевым показателям. Гонка с американскими и местными конкурентами накаляется.
 
👍 «Всего через три месяца после бета-версии Ernie Bot, построенного на основе Ernie 3.0, Ernie 3.5 добился значительных улучшений в эффективности, функциональности и производительности», — сказал Хайфэн Ван, технический директор Baidu.
 
👍 Генеральный директор и соучредитель компании Робин Ли заявил, что «кумулятивное улучшение производительности модели» Ernie Bot составило более 50% с тех пор, как в марте была выпущена версия 3.0 для бета-тестирования. Производительность обучения увеличилась вдвое, а производительность логического вывода увеличилась в 17 раз, что позволяет компании быстрее и дешевле выполнять итерации и обновление до будущих версий.
 
👍 «Можно предвидеть, что большие [языковые] модели будут проникать во все больше и больше секторов, становясь ключевым фактором, стимулирующим цифровую экономику и ее интеграцию с реальной экономикой для ее дальнейшего роста», — сказал Ли.
 
👍 Выпуск компанией Ernie Bot 3.0 в марте стал первым серьезным ответом Китая на ChatGPT, что побудило такие компании, как Alibaba Group Holding и Tencent Holdings, представить свои собственные модели. 
 
... https://t.iss.one/finamalert/17858

А на турнире Wimbledon (стартует на следующей неделе) AI будет помогать комментаторам

All England Club совместно с технической группой IBM будет предлагать аудиокомментарии и субтитры, созданные искусственным интеллектом, в своих онлайн-видео о турнире.

https://www.theguardian.com/sport/2023/jun/21/wimbledon-introduce-ai-powered-commentary-to-coverage-this-year

GPT-4 на страже порядка: больше никакого временного хаоса! ⏳
Любители фильмов «Довод» и «Интерстеллар» Кристофера Нолана наверняка часто ловили себя на мысли, что следить за ходом сюжетного времени не всегда так уж и легко.

Исследователи художественной литературы, в частности, конечно, студенты-филологи, часто сталкиваются с подобной проблемой при написании курсовых и дипломных.

Профессор Университета штата Иллинойс Тэд Ундервуд решил подойти к данной задаче новаторским путем: с помощью языковой модели GPT-4. В ходе экспериментов стало ясно, что использование ИИ, чтобы рассчитать сюжетное время в романе или другом литературном произведении, – это довольно успешное предприятие.

Языковая модель, поясняя логику своих суждений, дает исследователю возможность найти в тексте временные скачки или определить время нахождения персонажа в определенной локации.

А какие способы применения ИИ в академической среде кажутся вам наиболее перспективными, помимо полного делегирования написания научной работы ChatGPT?

Онлайн-курс
👉Практика по промпт-инжинирингу "В одной команде с ChatGPT"
🗓️ 11.07 - 27.07

6 занятий, по два в неделю
19:00 - 21:30 (Москва)

Каждая неделя посвящена своей теме:
– Основы промпт-инжиниринга в ChatGPT
– Продвинутый промпт-инжиниринг
– Комбинирование разных методов создания промптов

Формат: Zoom + домашка на прикладных задачах с разбором и итоговая оценка проектной работы

Язык курса: русский
Платно