Обновить

ИИ меняет YouTube. Новые фичи

Youtube выкатил массу изменений, я собрал те, которые относятся к ИИ, и саммаризовал их.

Зачем нам это знать? Youtube фиксирует тренд, что именно из разработок с ИИ находит применение в жизни, и куда скорее всего пойдут остальные в этой индустрии.

Вот самые интересные фичи, представленные на недавнем мероприятии Made on YouTube:

  1. Вкладка "Вдохновение" в YouTube Studio: Теперь ИИ может предложить идеи для видео, включая заголовки, описания и даже сценарии. Это значительно упрощает работу, особенно если вы ищете вдохновение или оптимизацию под алгоритмы YouTube.

  2. DeepMind и YouTube Shorts: Интеграция ИИ-модели Veo от Google DeepMind позволит автоматически создавать фоны для коротких роликов. Функция Dream Screen сделает видео более динамичными, а авторы могут использовать её для создания шестисекундных роликов с помощью ИИ. Контент будет помечен специальными водяными знаками, чтобы зрители знали, что использовался ИИ.

  3. ИИ-ассистент для общения с аудиторией: С помощью ИИ авторы смогут быстрее отвечать на комментарии, используя готовые реплики, адаптированные под их стиль. Это сократит время на общение, сохранив личный подход.

  4. Автоматическое дублирование: Теперь ваши видео могут быть автоматически переведены на разные языки, что поможет расширить аудиторию и взаимодействие с пользователями по всему миру.

Отличный тренд, как думаете?

В сборе инфы помог бесплатный телеграм-бот.
Мой канал в телеге lanchev_pro_ai.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии2

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации