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)
Update March 8, 2022: EFF has clarified that Channels and Groups are not fully encrypted, end-to-end, updated our post to link to Telegram’s FAQ for Cloud and Secret chats, updated to clarify that auto-delete is available for group and channel admins, and added some additional links. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee. Now safely in France with his spouse and three of his children, Kliuchnikov scrolls through Telegram to learn about the devastation happening in his home country. Perpetrators of these scams will create a public group on Telegram to promote these investment packages that are usually accompanied by fake testimonies and sometimes advertised as being Shariah-compliant. Interested investors will be asked to directly message the representatives to begin investing in the various investment packages offered.
from us
