saile.ru

ИИ Google Gemini 2.0 Flash научился удалять водяные знаки с изображений Недавний релиз ИИ-модели Gemini 2.0 Flash от Google вызвал волну обсуждений. Пользователи заметили, что новая модель эффективно удаляет водяные знаки с изображений, включая контент с Getty Images и других стоковых платформ. Этот инструмент, предназначенный для генерации и редактирования изображений, обладает высокой точностью при удалении водяных знаков и восстановлении «замазанных» частей изображения. Хотя аналогичные функции есть и у других ИИ-систем, Gemini 2.0 Flash делает это особенно качественно и бесплатно, что вызывает беспокойство среди правообладателей. В отличие от OpenAI GPT-4o или Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, которые отказываются удалять водяные знаки, модель Google пока не имеет строгих ограничений. Правовые и этические вопросы Удаление водяного знака без разрешения владельца в большинстве случаев нарушает авторское право и считается незаконным в США и других странах. Любопытно, что после удаления исходного водяного знака Gemini добавляет собственный малозаметный логотип Google, что еще больше запутывает ситуацию. Google пока не прокомментировал этот вопрос. Однако очевидно, что по мере развития ИИ-моделей проблема правового регулирования и защиты авторских прав будет становиться все актуальнее. 🤖 ИИ для вашего бизнеса — просто, эффективно, выгодно! Подробнее: saile.ru #ИИ #Google #Gemini #Технологии #АвторскоеПраво #ЦифроваяЭтика #AI #ВодянойЗнак

Примеры успешного внедрения ИИ в продажах 1. Nike: Nike использовала искусственный интеллект для увеличения продаж спортивной обуви. Компания внедрила прогнозную аналитику, виртуальную примерку обуви через мобильное приложение, интеллектуальные чат-боты и другие решения на базе ИИ. Эти технологии помогли увеличить продажи с $2.9 миллиардов до $12.4 миллиардов, обеспечив значительный рост конверсии. 2. JP Morgan Chase: Банк применил ИИ Persado для создания более эффективных коммерческих предложений, включая электронные письма и push-уведомления. Результат оказался впечатляющим: коэффициент кликов увеличился на 450%, а конверсия достигла рекордных 24% в некоторых сообщениях. 3. Стартап с нейросетью SalesAI: Один из стартапов внедрил нейросеть SalesAI для автоматизации ввода данных в CRM и анализа информации. Это позволило увеличить конверсию продаж на 68% (с 25% до 42%) всего за три месяца без увеличения штата сотрудников. Автоматизация рутинных задач и улучшение квалификации лидов стали ключевыми элементами успеха. 4. Альфа-Банк: Использование платформы SPDE помогло Альфа-Банку найти «горячую» аудиторию для рекламы и повысить среднюю конверсию заявок с 0,3% до 8%. Технология машинного обучения позволила значительно улучшить таргетинг рекламных кампаний.  ИИ для вашего бизнеса — просто, эффективно, выгодно! Подробнее: saile.ru #ИИ #Продажи #AIвБизнесе #Маркетинг #Автоматизация #CRM #Лидогенерация #Бизнес #Инновации #ИскусственныйИнтеллект

Машинное обучение vs Глубокое обучение: в чем разница? Привет, друзья! Сегодня разберем, чем машинное обучение (ML) отличается от глубокого обучения (DL). Оба метода активно используются в ИИ, но у них есть ключевые различия. Давайте сравним их в таблице. А теперь попробуйте угадать, какой метод использован в этом примере: 1.Ваш смартфон распознает лицо для разблокировки. 2.Приложение предсказывает, какой фильм вам понравится. 3.Переводчик переводит текст с одного языка на другой. Пишите свои ответы в комментариях! Проверим, кто разобрался в теме 😉 Полезный совет: Если у вас мало данных, начните с ML. Если данных много и задача сложная (например, распознавание речи), выбирайте DL. #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение #ИскусственныйИнтеллект #DataScience #НейронныеСети #Технологии #Викторина #MLvsDL Ставьте ❤, если статья была полезной, и делитесь с друзьями, чтобы они тоже разобрались в теме! 😊😊 🚀 Прокачайте бизнес с помощью ИИ! Узнайте больше: ssaile.ru