AI-агенты

Интерактивный NPC на Unreal Engine. Часть 2: RAG, эмоции и function calling

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: Интерактивный NPC на Unreal Engine. Часть 2: RAG, эмоции и function calling

В первой части мы собрали прототип интерактивного NPC на базе MetaHuman в Unreal Engine. NPC “слышал” игрока (STT), обрабатывал распознанный текст при помощи LLM (инференс локальных моделей через llama.cpp) и озвучивал ответ (TTS + lipsync). Но «говорящая голова» ещё не персонаж. Представление о мире у такого NPC статично (зашито в system prompt), на любой запрос он отвечает одинаково безэмоционально и вежливо и никак не влияет на происходящее в игре. Именно эти проблемы мы и попытались решить. Spoiler — у нас получилось.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

1 мин чтения
Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

1 мин чтения
Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?

1 мин чтения