Поиск.
Найдено: 5 моделей и 20 материалов
Нейросети
Весь каталог
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Plus$20 · ₽ уточняйте
- Pro$200 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
- Team$25 · ₽ уточняйте
- Бесплатно$0 · ₽ уточняйте
- Алиса Проуточняйте · уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Chat$36 · ₽ уточняйте
- Creator$39 · ₽ уточняйте
- Pro$59 · ₽ уточняйте
Материалы
Как настроить стили в Claude для текстов без постоянных правок
Разбираем, как задать стиль в Claude, проверить его на реальных задачах и не спутать тональность с точностью фактов.
Как создать Tone of Voice бренда с нейросетью и закрепить единый стиль
Как собрать правила голоса бренда, примеры и запреты, чтобы тексты разных авторов звучали цельно.
Почему нейросеть повторяет фразы и как получить живой текст без штампов
Причины одинаковых абзацев в ответах ИИ и конкретные правки, которые помогают сделать текст короче, разнообразнее и точнее.
Как сделать суммаризацию текста через Hugging Face Inference API
Практический гайд по InferenceClient.summarization: выбор модели по языку и домену, длинные тексты, summary_text, проверка фактов и контроль потери чисел.
Gemini или ChatGPT для работы: обзор функций и сценариев выбора
Сравниваем Gemini и ChatGPT для повседневных рабочих задач: тексты, идеи, документы, анализ и безопасный тест перед подпиской.
Как провести экспресс-аудит сайта с помощью ИИ и не поверить выдумкам
Как проверить структуру, тексты и путь пользователя, отделив наблюдения по странице от данных, которых у нейросети нет.
Как не дать активному клиенту исказить оценку AI-классификатора
Сравниваем точность по всем сообщениям и среднюю точность по клиентам при разном числе заявок.
Как собрать WebVTT из JSON-сегментов AI-расшифровки
Конвертация сегментов распознавания речи из JSON в WebVTT: строгие целые миллисекунды, проверка текста и пример результата.
Как квантовать embeddings в int8 через SentenceTransformer.encode
Сравниваем тип и размер массива float32/int8, объясняем необходимость калибровки и измерения recall перед заменой хранилища.
Как извлечь ответ из заданного текста через Transformers question-answering
Контекст, вопрос и контроль отсутствующего ответа: извлекаем span из документа, проверяем offsets и не принимаем догадку за факт.
Как найти смысловые дубли вопросов через paraphrase_mining
Ищем пары похожих вопросов, читаем позиции и score, исключаем отрицания и цифры ручной проверкой до объединения записей.
Как не потерять конец текста при truncation и padding в Transformers
max_length, truncation и padding для пары сообщений: проверяем, что юридически важная оговорка не исчезает до вызова модели.
Как обработать большой поток отзывов пакетами в Transformers без переполнения памяти
batch_size, потоковый источник и честный замер производительности: сохраняем соответствие входов и выходов и тестируем OOM.
Как оформить диалог для локальной LLM через apply_chat_template в Transformers
Роли user и assistant, add_generation_prompt и защита от двойных спецтокенов: проверяем входной шаблон перед генерацией.
Как ограничить длину генерации в Transformers через max_new_tokens и проверить результат
Граница новых токенов против общей длины входа, детерминированный тест и контроль обрезанного ответа на локальной instruct-модели.
Как определить тональность отзыва через Transformers pipeline и проверить ошибочные метки
Практика text-classification для англоязычных отзывов: явная модель, оценки уверенности, проверка отрицаний и схема ручной приёмки.
Как переранжировать результаты поиска через CrossEncoder.rank
Повторно проверяем top-k кандидатов для одного вопроса, сохраняем corpus_id и не применяем дорогую парную модель ко всей коллекции.
Как показать прогресс индексации документов RAG в Gradio
Подключаем gr.Progress к обработке фрагментов и проверяем, что процент отражает фактически завершённую работу.
Как показывать локальную генерацию потоком через TextIteratorStreamer
Потоковые фрагменты текста, фоновой поток и сборка финального ответа: проверяем завершение и не сохраняем частичный вывод.
Как разметить темы заявок без обучения через zero-shot-classification в Transformers
Candidate labels, hypothesis_template и multi_label: размечаем англоязычные обращения без обучения новой головы и проверяем ошибочные категории.