Что ни говори, а инфраструктура под недружественные интеллекты очень дружественная, и для тех, кому машина нужна не под капотом возиться, а ехать, Хадли делает классные продукты.
Его {ellmer} позволяет без особых усилий извлекать структурированные данные из изображений. Что это такое — решайте сами; в моем случае — распознанный текст и перевод. OpenAI: распознавание на 5, перевод на русский на 3+.
Записывайте: перечислить файлы, придумать тип данных для выхода, запустить чат. На выходе таблица: в одном столбце текст, в другом — перевод.
library(ellmer) library(tidyverse)
# придумываем, какие нужны столбцы
type_text <- type_object( "Latin text and Russian translation of the text. Occasionally, you might see some Ancient Greek.", text = type_string("Latin text"), translation = type_string("Russian translation") )
# список изображений my_images <- list.files(pattern = "png")
# рабочая функция для purrr process_image <- function(image_path) { response <- chat$extract_data( content_image_file(image_path), type = type_text ) return(response) }
# еще спроси, а где здесь вожжи all_responses <- map_dfr(my_images, process_image)
Что ни говори, а инфраструктура под недружественные интеллекты очень дружественная, и для тех, кому машина нужна не под капотом возиться, а ехать, Хадли делает классные продукты.
Его {ellmer} позволяет без особых усилий извлекать структурированные данные из изображений. Что это такое — решайте сами; в моем случае — распознанный текст и перевод. OpenAI: распознавание на 5, перевод на русский на 3+.
Записывайте: перечислить файлы, придумать тип данных для выхода, запустить чат. На выходе таблица: в одном столбце текст, в другом — перевод.
library(ellmer) library(tidyverse)
# придумываем, какие нужны столбцы
type_text <- type_object( "Latin text and Russian translation of the text. Occasionally, you might see some Ancient Greek.", text = type_string("Latin text"), translation = type_string("Russian translation") )
# список изображений my_images <- list.files(pattern = "png")
# рабочая функция для purrr process_image <- function(image_path) { response <- chat$extract_data( content_image_file(image_path), type = type_text ) return(response) }
# еще спроси, а где здесь вожжи all_responses <- map_dfr(my_images, process_image)
Just days after Russia invaded Ukraine, Durov wrote that Telegram was "increasingly becoming a source of unverified information," and he worried about the app being used to "incite ethnic hatred." Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. READ MORE
from no
