A MagazineASP-n a CGU (Collaborative Generation Unit) a cikk, amelyet az AI-vel erősítettek, hogy a tartalom teljesebb legyen a képek, az üzenetek és a olvasók tartalomterjesztési tapasztalatai szempontjából.

A téma, a gondolat, a nézőpont és a végső döntés mindig a szerző emberén múlik.

Egy CGU-s cikkben a következő elemek lehetnek:

Az AI által létrehozott vagy módosított képek, amelyek a hangulatos és tartalomos médiát a témára irányítják

A programban szereplő tartalom, amely a nyelvi modellekkel segíti a sorrendelést vagy a mozgást, de a szerző újra átvizsgálja és módosítja.

A jövőben ez magában foglalhatja az AI hangot és a hallgató funkciót, amely lehetővé teszi a olvasó számára többféle környezetben történő hozzáférést.

A tartalom világszerte elérhető olvasókhoz való hozzáférése érdekében a MagazineASP kipróbálja a Meta-tól származó fejlett nyelvi fordítási technológiát, mint például az NLLB (No Language Left Behind), amely ma már több mint 30 nyelven működik, így a forrásnyelvből származó szövegek természetesebb módon továbbadhatók a nemzetközi olvasókhoz, bár a modell korlátozásaihoz képest kisebb hibák is lehetnek, a nyelvek mindegyike ugyanazon a törekvéssel rendelkezik, hogy a olvasó a legfontosabb témákat világosan megértsék, és a későbbi módosításokkal a szerzők számára a lehető legkésőbb időt adhassanak.

A Meta kutató és mérnökcsapatának köszönetét mondjuk, akik fejlesztették ki az NLLB-t, és lehetőséget nyitottak arra, hogy a mi kis platformok a nemzetközi színvonalon is fejlesszék a nyelveken átnyúló kommunikációt, és ez a CGU lényege: a technológia értelmes használata, a olvasók tiszteletben tartása, és a szerzők támogatása, hogy a legjobb eredményeket saját módon hozzák létre.

Amikor a CGU címet látunk egy cikkben, ez azt jelenti, hogy a tartalom nem az AI által egyedül teremtett, hanem az emberi tapasztalat és az AI eszköz közötti együttműködés eredménye, amely a segítőnek, nem a helyettesítőnek szolgál.

kép: grok

Három hivatkozási forrású URL

Meta No Language Left Behind (NLLB) áttekintés

https://ai.meta.com/research/no-language-left-behind/

Meta NLLB-200: 200 nyelv egyetlen modellben

https://ai.meta.com/blog/nllb-200-high-quality-machine-translation/

Kutatási tanulmány Nincs nyelv hátra: Skalizálva az emberi-központú gépi fordítást 200 nyelvre

https://arxiv.org/abs/2207.04672