Рассказываем о самых ярких событиях той недели.
25 июня мы со Сколтехом запустили спецпроект «Нейротекст». Мы выгрузили комментарии со всех наших площадок — vc.ru, TJ, DTF, и обучили на них нейросеть GPT-2.
Затем каждый пользователь мог обратиться к ней за помощью, чтобы автоматически написать или дописать комментарий. Нейросеть это делала в стиле аудитории выбранного издания: робот, обученный на vc.ru, предпочитал говорить о бизнесе, а с DTF — разносил известных разработчиков игр.
Эксперимент подошёл к концу, и мы готовы подвести итоги.
За пять дней пользователи vc.ru, TJournal и DTF опубликовали 14 208 комментариев
Пользователи DTF создавали комментарии активнее других — из 14 тысяч комментариев на наше игровое издание пришлось 9,5 тысячи, на TJournal — 3,5 тысячи, на vc.ru — чуть больше тысячи. Отличить робокомментарий было просто — они подсвечивались фирменными цветами изданий.
Если пользователь ввёл начало комментария, то нейросеть могла считать контекст и дописать осмысленную (или не очень) концовку. Такой возможностью пользовались примерно в половине случаев, в остальных — читатели польностью доверяли ей весь текст комментария.
100 тысяч
Иногда нейросеть выдавала негодный результат, да и покликать новые варианты было любопытно. Поэтому нейросеть сгенерировала больше 100 тысяч комментариев, но пользователи решили опубликовать только 14 тысяч.
Средний рейтинг всех комментариев на каждой площадке был положительным
И это хорошие новости — значит в целом роботы могут поддерживать осмысленную дискуссию. Или хотя бы смешную.
Самый высокий рейтинг нейрокомментария на vc.ru — 27
И это выглядит слабовато на фоне других изданий. Самый высокий рейтинг нейрокомментария на DTF — 165, на TJournal — 96.
Перед тем, как переходить к стене славы, ещё несколько цифр
137 символов
5%
В 62 комментариях DTF
В 20 комментариях
Стена славы — комментарии, которые нам запомнились
На TJournal появилась возможность писать комментарии с помощью нейросети
Суд обязал Telegram вернуть покупателям Gram 1,22 миллиарда долларов. Компанию оштрафовали на 18,5 миллионов долларов
Telegram согласился вернуть покупателям токенов Gram $1,2 млрд и заплатить штраф в $18,5 млн
«Нужно дать возможность оставаться командиром»: посадивший самолёт в кукурузное поле пилот призвал пойти на голосование
Among Trees — медитативное выживание в лесной глуши
На DTF появилась возможность писать комментарии с помощью нейросети
Очередное подтверждение того, что Гейб Ньюэлл — красавчик
Мы неплохо повеселились — научиться делать такое же можно в Сколтехе
С помощью нейронок можно делать и более сложные и масштабные проекты. Машинное обучение становится базовым инструментарием во многих сферах — всё не ограничивается Data Science.
Например, в магистратуре Сколтеха Advanced Manufacturing Technologies учат применять нейросети в реальном промышленном производстве. Научные сотрудники вместе со студентами этой программы недавно сделали для автопроизводителя Fiat Chrysler Automobiles проект, который сократил время проектирования деталей с двух с половиной месяцев до пары дней.
На направлении Energy Systems применяют машинное обучение для умной техники. Из простых примеров — нейросеть подбирает идеальные параметры работы кондиционера и обогревателя на ближайшие часы в зависимости от размера и расположения окон, планировки, материалов стен и так далее. А в сфере беспроводных связей — нейросети способны снизить энергопотребление мобильных устройств.
Эксперты Сколтеха рассказали о примерах применения нейросетей в своих проектах в отдельном материале — читайте по ссылке ниже.
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
А что так можно было?
Комментарий недоступен