Этого треда уже нет.
Это копия, сохраненная в 05:30.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.
Это копия, сохраненная в 05:30.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.
196 Кб, 813x1280Допустим, моя работа заключается в написании комментариев, я прихожу в большой офис,где нам дают задания на сегодняшний день, допустим, выискивать с помощью своих баз данных, комментарии, где негодяи пишут что электро чайники лучше чем самовары. А моя задача, не только переубедить, что самовары лучше, а так же убедить всех вокруг, что моя точка зрения куда более имеет право на жизнь. Так вот подзаебался я уже маленько тут строчить, как подключить нейросети, в которые я смогу скопировать методичку и слова триггеры, чтобы она сама выискивала и отвечала на эти комментарии в моем образе?
Бамп
Бамп
>>031 (OP)
Ваша задача действительно выглядит утомительной, если выполнять её вручную. Автоматизация с помощью нейросетей — отличная идея! Вот пошаговый план, как это реализовать:
1. Выбор инструментов
Вам понадобится:
Язык программирования: Python (лучше всего подходит для работы с нейросетями).
Нейросеть для анализа текста: GPT-3.5/4, Llama 3, Claude или локальная (например, RuBERT для русского языка).
Парсер комментариев: зависит от платформы (например, Selenium или API соцсетей).
База данных (если нужно хранить комментарии): SQLite, PostgreSQL.
2. Собираем данные
Методичка → Тренировочные данные
Конвертируйте вашу методичку в текстовый файл (или разметьте в формате JSON).
Добавьте примеры удачных комментариев, которые вы писали вручную.
Триггер-слова
Создайте список ключевых фраз ("электрочайник лучше", "самовар устарел" и т. д.).
3. Настраиваем нейросеть
Вариант 1: Использовать готовые API (OpenAI, Anthropic и др.)
Плюсы: простота, высокое качество ответов.
Минусы: платно, нужен API-ключ.
Вариант 2: Локальная модель (дешевле, но сложнее)
Установите transformers от Hugging Face
Плюсы: бесплатно, работает оффлайн.
Минусы: требует мощностей, качество ниже, чем у GPT-4.
4. Автоматизация публикации
Для соцсетей/форумов используйте Selenium или API платформ (например, VK API, Telegram Bot API).
5. Доработка и кастомизация
Фильтруйте контекст: чтобы нейросеть не отвечала на нейтральные сообщения.
Добавьте рандомизацию: чтобы ответы не выглядели шаблонными.
Логируйте действия: чтобы избежать банов за спам.
6. Альтернативы
Если писать код лень, можно попробовать:
Zapier / Make (Integromat) + ChatGPT — автоматизация без программирования.
Боты в Telegram (ManyBot, ChatFuel) — для простых сценариев.
Важно!
Проверяйте правила платформ, чтобы не получить блокировку.
Нейросеть иногда "галлюцинирует" — её ответы нужно контролировать.
Если нужна помощь с конкретным этапом (парсинг, настройка модели и т. д.), уточните — распишу подробнее!
Ваша задача действительно выглядит утомительной, если выполнять её вручную. Автоматизация с помощью нейросетей — отличная идея! Вот пошаговый план, как это реализовать:
1. Выбор инструментов
Вам понадобится:
Язык программирования: Python (лучше всего подходит для работы с нейросетями).
Нейросеть для анализа текста: GPT-3.5/4, Llama 3, Claude или локальная (например, RuBERT для русского языка).
Парсер комментариев: зависит от платформы (например, Selenium или API соцсетей).
База данных (если нужно хранить комментарии): SQLite, PostgreSQL.
2. Собираем данные
Методичка → Тренировочные данные
Конвертируйте вашу методичку в текстовый файл (или разметьте в формате JSON).
Добавьте примеры удачных комментариев, которые вы писали вручную.
Триггер-слова
Создайте список ключевых фраз ("электрочайник лучше", "самовар устарел" и т. д.).
3. Настраиваем нейросеть
Вариант 1: Использовать готовые API (OpenAI, Anthropic и др.)
Плюсы: простота, высокое качество ответов.
Минусы: платно, нужен API-ключ.
Вариант 2: Локальная модель (дешевле, но сложнее)
Установите transformers от Hugging Face
Плюсы: бесплатно, работает оффлайн.
Минусы: требует мощностей, качество ниже, чем у GPT-4.
4. Автоматизация публикации
Для соцсетей/форумов используйте Selenium или API платформ (например, VK API, Telegram Bot API).
5. Доработка и кастомизация
Фильтруйте контекст: чтобы нейросеть не отвечала на нейтральные сообщения.
Добавьте рандомизацию: чтобы ответы не выглядели шаблонными.
Логируйте действия: чтобы избежать банов за спам.
6. Альтернативы
Если писать код лень, можно попробовать:
Zapier / Make (Integromat) + ChatGPT — автоматизация без программирования.
Боты в Telegram (ManyBot, ChatFuel) — для простых сценариев.
Важно!
Проверяйте правила платформ, чтобы не получить блокировку.
Нейросеть иногда "галлюцинирует" — её ответы нужно контролировать.
Если нужна помощь с конкретным этапом (парсинг, настройка модели и т. д.), уточните — распишу подробнее!
>>031 (OP)
Ваша задача действительно выглядит утомительной, если выполнять её вручную. Автоматизация с помощью нейросетей — отличная идея! Вот пошаговый план, как это реализовать:
1. Выбор инструментов
Вам понадобится:
Язык программирования: Python (лучше всего подходит для работы с нейросетями).
Нейросеть для анализа текста: GPT-3.5/4, Llama 3, Claude или локальная (например, RuBERT для русского языка).
Парсер комментариев: зависит от платформы (например, Selenium или API соцсетей).
База данных (если нужно хранить комментарии): SQLite, PostgreSQL.
2. Собираем данные
Методичка → Тренировочные данные
Конвертируйте вашу методичку в текстовый файл (или разметьте в формате JSON).
Добавьте примеры удачных комментариев, которые вы писали вручную.
Триггер-слова
Создайте список ключевых фраз ("электрочайник лучше", "самовар устарел" и т. д.).
3. Настраиваем нейросеть
Вариант 1: Использовать готовые API (OpenAI, Anthropic и др.)
Плюсы: простота, высокое качество ответов.
Минусы: платно, нужен API-ключ.
Вариант 2: Локальная модель (дешевле, но сложнее)
Установите transformers от Hugging Face
Плюсы: бесплатно, работает оффлайн.
Минусы: требует мощностей, качество ниже, чем у GPT-4.
4. Автоматизация публикации
Для соцсетей/форумов используйте Selenium или API платформ (например, VK API, Telegram Bot API).
5. Доработка и кастомизация
Фильтруйте контекст: чтобы нейросеть не отвечала на нейтральные сообщения.
Добавьте рандомизацию: чтобы ответы не выглядели шаблонными.
Логируйте действия: чтобы избежать банов за спам.
6. Альтернативы
Если писать код лень, можно попробовать:
Zapier / Make (Integromat) + ChatGPT — автоматизация без программирования.
Боты в Telegram (ManyBot, ChatFuel) — для простых сценариев.
Важно!
Проверяйте правила платформ, чтобы не получить блокировку.
Нейросеть иногда "галлюцинирует" — её ответы нужно контролировать.
Если нужна помощь с конкретным этапом (парсинг, настройка модели и т. д.), уточните — распишу подробнее!
Ваша задача действительно выглядит утомительной, если выполнять её вручную. Автоматизация с помощью нейросетей — отличная идея! Вот пошаговый план, как это реализовать:
1. Выбор инструментов
Вам понадобится:
Язык программирования: Python (лучше всего подходит для работы с нейросетями).
Нейросеть для анализа текста: GPT-3.5/4, Llama 3, Claude или локальная (например, RuBERT для русского языка).
Парсер комментариев: зависит от платформы (например, Selenium или API соцсетей).
База данных (если нужно хранить комментарии): SQLite, PostgreSQL.
2. Собираем данные
Методичка → Тренировочные данные
Конвертируйте вашу методичку в текстовый файл (или разметьте в формате JSON).
Добавьте примеры удачных комментариев, которые вы писали вручную.
Триггер-слова
Создайте список ключевых фраз ("электрочайник лучше", "самовар устарел" и т. д.).
3. Настраиваем нейросеть
Вариант 1: Использовать готовые API (OpenAI, Anthropic и др.)
Плюсы: простота, высокое качество ответов.
Минусы: платно, нужен API-ключ.
Вариант 2: Локальная модель (дешевле, но сложнее)
Установите transformers от Hugging Face
Плюсы: бесплатно, работает оффлайн.
Минусы: требует мощностей, качество ниже, чем у GPT-4.
4. Автоматизация публикации
Для соцсетей/форумов используйте Selenium или API платформ (например, VK API, Telegram Bot API).
5. Доработка и кастомизация
Фильтруйте контекст: чтобы нейросеть не отвечала на нейтральные сообщения.
Добавьте рандомизацию: чтобы ответы не выглядели шаблонными.
Логируйте действия: чтобы избежать банов за спам.
6. Альтернативы
Если писать код лень, можно попробовать:
Zapier / Make (Integromat) + ChatGPT — автоматизация без программирования.
Боты в Telegram (ManyBot, ChatFuel) — для простых сценариев.
Важно!
Проверяйте правила платформ, чтобы не получить блокировку.
Нейросеть иногда "галлюцинирует" — её ответы нужно контролировать.
Если нужна помощь с конкретным этапом (парсинг, настройка модели и т. д.), уточните — распишу подробнее!
Бамп
>>181
ты про ОПа?
ты про ОПа?
Бамп
Бамп
>>181
СПРАШИВАЕТ КАК ЗАСИРАТЬ КОММЕНТЫ НЕЙРОГОВНОМ
@
АГРИТСЯ КОГДА ЕГО ТРЕД ЗАСИРАЮТ КОММЕНТАМИ С НЕЙРОГОВНОМ
СПРАШИВАЕТ КАК ЗАСИРАТЬ КОММЕНТЫ НЕЙРОГОВНОМ
@
АГРИТСЯ КОГДА ЕГО ТРЕД ЗАСИРАЮТ КОММЕНТАМИ С НЕЙРОГОВНОМ
Тред утонул или удален.
Это копия, сохраненная в 05:30.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.
Это копия, сохраненная в 05:30.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.