Техническое задание: Обучение ИИ генерации популярных комментариев

Цель проекта

Разработать и обучить модель искусственного интеллекта, способную генерировать популярные шутливые комментарии к видеороликам, аналогичные тем, что набирают высокую вовлеченность в социальных сетях.

Основные задачи

  • Создать парсер для сбора комментариев к видео из платформы TikTok.
  • Настроить фильтрацию: отбирать только те комментарии, количество лайков под которыми составляет 10% и более от общего числа просмотров самого видео.
  • Подготовить датасет для обучения, где каждому комментарию сопоставлено текстовое описание происходящего в соответствующем видео.
  • Обучить рассуждающую модель ИИ (LLM) на подготовленных данных, явно указав, что эти примеры являются эталоном "популярного комментария".
  • Настроить процесс, чтобы после обучения ИИ мог генерировать комментарии в подобном стиле для новых, ранее не виденных видеороликов (на основе их текстового описания).

Ключевые требования

  • Фокус на шутливый, виральный и вовлекающий стиль комментариев.
  • Модель должна понимать контекст видео через его текстовое описание.
  • Итоговое решение должно быть работоспособным и готовым к интеграции в процесс генерации контента.
код

Оптимизация трансляции для устранения задержки

Требуется технический специалист для решения проблемы задержки в потоковом вещании. Необходимо проанализировать текущую конфигурацию и реализовать решение для минимизации лагов. Подробные требования изложены в техническом задании.

дизайн

Создание 3D-модели и фотореалистичной визуализации помещения по 2D-плану

Требуется преобразовать 2D-чертеж помещения в детализированную 3D-модель с чистовой отделкой, а затем на её основе сгенерировать фотореалистичные изображения интерьера с разных ракурсов. Работа может перерасти в долгосрочное сотрудничество.