CGU (Collaborative Generation Unit) na magazynie ASP to artykuł, który został wzmocniony AI, aby zapewnić bardziej pełne treści, zarówno w wymiarze obrazu, wiadomości, jak i doświadczenia czytelnika w dostarczaniu treści.

W ramach projektu, w oparciu o swoje myśli, perspektywy i ostateczne decyzje, zawsze wyraźnie wynika z człowieka, który napisał.

w artykule CGU może być następujący element:

Treść, która została zaprojektowana, aby pomóc w uporządkowaniu lub uzupełnieniu dynamiki w modelu języka, ale została ponownie przejrzana i zmieniona przez autora

W przyszłości może obejmować AI voice i funkcje słuchania, które umożliwią czytelnikowi większy dostęp do informacji w wielu kontekstach.

Aby zapewnić dostęp do treści dla czytelników na całym świecie MagazineASP, spróbuj zaawansowanej technologii tłumaczenia języka z Meta, jak NLLB (No Language Left Behind), obecnie dostępna w ponad 30 językach, dzięki czemu tekst z języka pierwotnego może być bardziej naturalnie przekazywany do międzynarodowych czytelników, mimo że może wystąpić niewielka nieprawidłowość w ograniczeniach modelu, ale wszystkie języki są pod opieką jednego pojęcia: czytelnik powinien zrozumieć najważniejsze tematy, a następnie otworzyć czas na późniejsze edycje dla autora.

MagazineASP dziękuje zespołowi badawczo-inteligentnemu Meta, który rozwinął NLLB i otworzył możliwość, aby platformy takie jak my mogły rozwijać komunikację międzymowę na tym samym poziomie, co globalny gracz.

Kiedy widzisz CGU na artykule, to znaczy, że treść nie została stworzona przez sztuczną inteligencję samodzielnie, ale jest wynikiem współpracy między prawdziwym doświadczeniem człowieka i narzędziem sztucznego inteligencji, które zostały zaprojektowane, aby działały jako pomocnik, a nie zastępca.

3 źródła odniesienia: URL

Meta Nie ma języka pozostawionego za sobą (NLLB) przegląd

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

Meta NLLB-200: 200 języków w jednym modelu

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

Wyniki badań Nie zostaje języka: Skalizowanie tłumaczenia maszynowego z myślą o ludziach do 200 języków

https://arxiv.org/abs/2207.04672