Приложение Lnkly позволяет создавать новости за считанные секунды и делиться ими с друзьями и семьей через интернет-платформы. Это удобное приложение является идеальным инструментом для тех, кто ищет быстрый и удобный способ создания и распространения информации.
С помощью «lnkly» вы можете легко создавать новостные статьи на различные интересующие вас темы. Усовершенствованные алгоритмы приложения собирают необходимую информацию из надежных источников, обрабатывают ее и представляют в кратком и привлекательном формате. Если вы ищете последние новости о технологиях, спорте, развлечениях или мировых новостях, Lnkly поможет вам.
Делиться созданными новостными статьями с Lnkly очень просто. Приложение обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными интернет-платформами, позволяя мгновенно делиться своим контентом с друзьями и семьей. Будь то социальные сети, электронная почта или приложения для обмена сообщениями, «lnkly» гарантирует, что ваши новости дойдут до нужной аудитории всего за несколько нажатий.
Методичка. Что делать с российским ТВ? | В ТРЕНДЕ
Последнее обновление
4 июл. 2023 г.
Новости и журналы
Безопасность данных
arrow_forward
Чтобы контролировать безопасность, нужно знать, как разработчики собирают ваши данные и передают их третьим лицам. Методы обеспечения безопасности и конфиденциальности могут зависеть от того, как вы используете приложение, а также от вашего региона и возраста. Информация ниже предоставлена разработчиком и в будущем может измениться.
Источник: play.google.com
Как создать фейковые новости онлайн?
В последнее время веб-сайты для создания поддельных новостей становятся довольно популярными. Поскольку влияние социальных медиа значительно, люди ищут новые платформы для выражения своего творческого потенциала, а также как возможность пошутить с друзьями.
Ниже перечислены несколько платформ, очень простых в использовании и практически не требующих никаких технических знаний. Вы можете просто ввести все детали новостей, которые хотите создать, и сайт сделает все остальное. Будет предоставлена ссылка, с помощью которой вы можете распространять эту новость на различных платформах в социальных сетях.
Fodey
Fodey — очень простая в использовании платформы и не требуется ни регистрация, ни создание аккаунта. Он генерирует образы газетных вырезок, которые включают всю информацию, которую вы внесли. Вы можете скачать этот файл и поделиться им с другими людьми. Изображения через некоторое время удаляются с веб-сайта.
Чтобы создать газетную вырезку, вы указываете дату, название газеты и заголовок (см. скриншот). После этого можно начать писать историю в соответствующем поле. Как только вы закончите писать, жмите на кнопку Сгенерировать и ваша новость будет готова для скачивания. Веб-сайт предлагает не включать настоящие названия газет.
Угроза взрыва на Запорожской АЭС: что делать? #война #путин #заэс
Fake aWish
Fake aWish является еще одним популярным веб-сайтом, который поможет вам создать ненастоящие новости без технических знаний. В основном, это сайт подразумевает распространение новостей о знаменитостях. Сайт имеет предварительно разработанные статьи, которые включают полностью поддельные новости о смерти или несчастном случае конкретной знаменитости. Вы просто должны изменить имя знаменитости и добавить любое имя. Готовой ссылкой можно поделиться с друзьями.
Но, пожалуйста, убедитесь, что вы использовать сайт разумно и не причиняете никому никакого вреда.
Noob
MF-News
В основном, MF-News предназначен для создания поддельных новостей, чтобы подшутить над своими друзьями. Вы можете поделиться этой новостью либо на Facebook, либо по электронной почте. Когда ваш друг нажмет на новость, он получит сообщение, что это шутка.
Первым шагом является добавление деталей выбранной жертвы. Нужно добавить полное имя, некоторые соответствующие персональные данные: профессия, хобби или что еще. Затем вы должны добавить собственное имя, которое увидит ваша жертва. На следующем этапе вы должны выбрать тему, на которую будут созданы поддельные новости. Наконец, нажмите кнопку Submit и поделитесь вырезкой с вашей жертвой.
NewsJack
Newsjack — очень интересный веб-сайт. Создатели этого сайта придумали отличную идею: можно редактировать новости на любом популярном сайте и делиться ими. Вы можете выбрать любой новостной сайт, доступный в Интернете, скопировать ссылку в нужное поле и редактировать новости на этом сайте. Затем вы можете поделиться отредактированной версией онлайн с помощью пользовательского URL.
Поделиться:
Оставьте свой комментарий!
Источник: pro-spo.ru
Тестим Марка: как происходит генерация новостей
Сейчас Марк — это генеративная языковая модель, которая умеет придумывать новостные статьи без помощи человека. Марк может писать свободно, опираясь на свой опыт и выбирая каждое слово самостоятельно. Либо же мы можем помочь ему с темой новости и дать начало заголовка или заголовок, тогда Марк продолжит нашу мысль.
Что такое языковые модели?
Говоря просто, языковые модели — это когда мы пытаемся найти закономерности и правильные речевые последовательности в человеческом языке, а потом на основе этого пробуем создать “язык” независимо от самого человека.
Как это можно сделать?
Можно оценить вероятность появления какого-то словосочетания в языке. Иными словами, каждый раз мы отвечаем себе на вопрос: корректно ли использовать такую последовательность слов (формулировку) в русском языке? Если это допустимо, то вероятность употребления такого словосочетания достаточно велика, а значит мы используем языковую конструкцию, которую могут понять остальные, знающие русский.
В противном случае появляются конструкции вроде “лето наступила”, по правилам нашего языка составленные некорректно, а значит, вероятность появления такой конструкции в речи довольно мала.
Главная идея: правильные языковые конструкции могут быть созданы не только человеком, но и искусственным интеллектом (или роботом). Соответственно между хорошей языковой моделью (которая хорошо понимает правила нашего языка) и человеком можно наладить продуктивную взаимную коммуникацию. И вот это уже идея на миллион!
Ты сам можешь генерировать новости!
Начнём с простого: сейчас мы покажем тебе, как генерировать новости. Целиком код для генерации лежит на COLAB — можно запустить всё и посмотреть, какую новость Марк сгенерирует для тебя!
Нашу обученную модель мы выложили на Hugging Face — технологический стартап с активным open source сообществом, который способствовал внедрению моделей на основе трансформеров (к примеру, предшественников и самой ChatGPT) во всем мире.
Редактор-модератор сообщества по теме Python / Data Science / AI Tproger , Удалённо , От 50 000 ₽
Благодаря стартапу к большому количеству тяжелых (и умных) моделей можно подключиться просто по API и самому творить магию, не имея огромных вычислительных машин.
Например, вот так мы получим доступ к нашей модели:
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer path = ‘AnyaSchen/news_gpt-3’ tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(path).to(DEVICE)
Возможно, нужно будет установить библиотеку transformers. Например, вот так:
!pip install transformers
Ну, а новости ты можешь сгенерировать вот этим кодом:
input = input(‘Введи начало заголовка или просто нажми Enter:’) input = input if len(input) > 0 else tokenizer.bos_token #токен начала предложения input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors=»pt»).to(DEVICE) out = model.generate(input_ids, do_sample = True, num_beams = 3, temperature = 2.0, top_p = 0.9, max_length = 200, **stopping_criteria = StoppingCriteriaList([stop_criteria])**, eos_token_id = tokenizer.eos_token_id, bos_token_id = tokenizer.bos_token_id).to(DEVICE) print(tokenizer.batch_decode(out, skip_special_tokens=False)[0])
Что тут происходит? Сейчас расскажем.
Шаг 1: Мы задаём начало заголовка нашей новости в переменную input . Если вдруг нам нечего дать в начало, и мы нажимаем Enter, то подставляется специальный символ, обозначающий для нашей модели начало предложения (мол, генерируй давай с самого начала).
input = input(‘Введи начало заголовка или просто нажми Enter:’) input = input if input else tokenizer.bos_token #токен начала предложения
Шаг 2: Дальше мы берём наш входной текст и говорим (дословно): токенайзер, тебе нужно заэнкодить наше начало.
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors=»pt»).to(DEVICE)
По факту мы берем наш кусочек заголовка, пилим его на слова (это делает токенайзер) и преобразуем каждое слово в большие наборы чисел (это и делает энкодер), к которым можно получить доступ по уникальным, назначенным им номерам.
Цель: Мы пытаемся научить компьютер “понимать” наш язык.
Компьютер хранит наши буковки числами, например, в виде ASCII-кода, где каждому символу присваивается уникальный номер (1, 2, 3…), а потом оно конвертируется в нолики и единички. Так вот слова в такой системе просто набор чисел, например:
Но в нашем языке у каждого слова есть смысловой окрас и значение: для нас грусть и радость имеют противоположные смыслы, а в целом — это чувства.
Компьютер должен ощущать эту разницу между семантикой слов, чтобы хорошо “говорить” на нашем языке, но для него это всё равно набор ноликов и единичек, не имеющих смысла. Например, вот тебе послание:
10000011010100010000001000011000010001000001100001100001000011001010001000111100001110001000011101010110010000010001000010100010010111000001000100000110001000011100001111111000011010110001000000100001
Понятно, что тут ничего не понятно: ни сколько тут слов, ни что они собой значат. Ты можешь прочитать эти 1 и 0, но в чем смысл, это просто цифры, да?)
Ещё одно послание (как у тебя дела с китайским?) — 你會成功的! Но ты не поймешь, пока кто-то не переведёт это на понятный тебе язык.
Энкодер делает именно это: переводит с человеческого на понятный компьютеру.
Проблема: как объяснить компьютеру, что это за слова и что они значат?
Умные ученые нашли решение:
- разбиваем предложения на кусочки, из которых могут быть составлены родственные слова (именно это и делает токенайзер в нашей модели)
- превращаем каждый кусочек в вектор из чисел, который будет отвечать за семантику.
- Каждому кусочку присваивается уникальный номер, и энкодер нам возвращает именно его. Почему так? Чтобы общаться, мы используем слова в определенной последовательности и не сообщаем собеседнику все трактовки каждого сказанного нами слова, надеясь, что наше понимание слов идентично. Так и с компьютером: наборы уникальных номеров — это его слова. Например, слово “нейросеть”, переведенное на язык нашей модели, выглядит так:
[[ 845, 648, 1380 ]]
Почему кусочки, а не слова? Потому что кот и котик — это про одно и тоже, но настроение меняется)
Можно сравнить с настройкой робота из фильма Интерстеллар: 70% честности, 80% позитивности и т.д. Мы задаем какие-то параметры, по которым можно “почувствовать” каждое слово, но не нам, а компьютеру. В реальности, конечно, все сильно сложнее… Но идея понятна, да?
Шаг 3: Генерация на понятном компьютеру языке
out = model.generate(input_ids, do_sample = True, num_beams = 3, temperature = 2.0, top_p = 0.9, max_length = 200, **stopping_criteria = StoppingCriteriaList([stop_criteria])**, eos_token_id = tokenizer.eos_token_id, bos_token_id = tokenizer.bos_token_id).to(DEVICE)