Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5❤1
Forwarded from Как мы делаем Яндекс
Ленты коротких видео: как оптимизировать, чтобы вас смотрели больше
Короткий формат клипов стал чаще встречаться на видеоплатформах, и это повлияло на пользовательский UX. Всё больше зрителей любят быстро листать ленту и ожидают, что видео начнёт воспроизводиться почти мгновенно, а задержки между роликами будут минимальны. Чтобы поддержать это со стороны разработки, нужно учесть немало тонкостей и оптимизировать плеер, бэкенд, процессы кодирования и кое-что ещё.
Рамиль Габдрахманов, руководитель разработки видеоплееров в Yandex Infrastructure, делится подробностями, как устроена лента коротких роликов в видеоплатформе Яндекса. В статье показываем оптимизации для подготовки следующих видео, приоритизации воспроизведения, создания динамического буфера и ещё несколько других лайфхаков от видеоинженеров.
#статья
Короткий формат клипов стал чаще встречаться на видеоплатформах, и это повлияло на пользовательский UX. Всё больше зрителей любят быстро листать ленту и ожидают, что видео начнёт воспроизводиться почти мгновенно, а задержки между роликами будут минимальны. Чтобы поддержать это со стороны разработки, нужно учесть немало тонкостей и оптимизировать плеер, бэкенд, процессы кодирования и кое-что ещё.
Рамиль Габдрахманов, руководитель разработки видеоплееров в Yandex Infrastructure, делится подробностями, как устроена лента коротких роликов в видеоплатформе Яндекса. В статье показываем оптимизации для подготовки следующих видео, приоритизации воспроизведения, создания динамического буфера и ещё несколько других лайфхаков от видеоинженеров.
#статья
👍1
Смешанные чувства от всех этих моделей, которые появились только за эту неделю.
Ну, про новые картинки от GPT вы уже все видели и читали :) — сижу вечерами, изучаю промптинг с ними.
А вот вчера вышло обновление для Codex. Вот простой пример на экране. Еще год назад я делал подробный промпт и ТЗ, где хотел повторить что-то вроде Блендера на минималках. Но тогда с Клодом я просидел сутки и нужного результата не получил.
Новая модель от OpenAI сделала всё за полчаса. Я просил туда включить свет, камеру, сохранения... только то, что нужно мне для конкретной задачи.
На экране вы видите нашу входную группу в Kion с постерами оригинального контента. Раньше для её создания мы применяли Adobe After Effects.
Теперь же всё это я смог повторить в HTML-файле, сохранить пресет, и... готово.
Скорее всего, в какой-то момент можно будет прикрутить JSON из постеров новинок, чтобы это генерилось хоть каждый день и без участия человека.
И вроде это всё здорово.. а с другой стороны. Раньше чтобы такой скрипт сделать сколько одних только митингов нужно было? А что дальше.. а дальше, продолжаю повторять моей команде дизайнеров — прокачивайтесь, мыслить уже надо иначе, быть не ячейкой оркестра, а дирижёром..
Ну, про новые картинки от GPT вы уже все видели и читали :) — сижу вечерами, изучаю промптинг с ними.
А вот вчера вышло обновление для Codex. Вот простой пример на экране. Еще год назад я делал подробный промпт и ТЗ, где хотел повторить что-то вроде Блендера на минималках. Но тогда с Клодом я просидел сутки и нужного результата не получил.
Новая модель от OpenAI сделала всё за полчаса. Я просил туда включить свет, камеру, сохранения... только то, что нужно мне для конкретной задачи.
На экране вы видите нашу входную группу в Kion с постерами оригинального контента. Раньше для её создания мы применяли Adobe After Effects.
Теперь же всё это я смог повторить в HTML-файле, сохранить пресет, и... готово.
Скорее всего, в какой-то момент можно будет прикрутить JSON из постеров новинок, чтобы это генерилось хоть каждый день и без участия человека.
И вроде это всё здорово.. а с другой стороны. Раньше чтобы такой скрипт сделать сколько одних только митингов нужно было? А что дальше.. а дальше, продолжаю повторять моей команде дизайнеров — прокачивайтесь, мыслить уже надо иначе, быть не ячейкой оркестра, а дирижёром..
❤7🔥6 4👍1
Forwarded from Скопин | Яндекс | dsgn-директор
Netflix заспичил зрелый кейс использования LLM не для генерации, а для оценки качества текстов.
Они применяют LLM-as-a-Judge для проверки синопсисов фильмов и сериалов: насколько описание точное, ясное, выдержанное по тону и не содержит фактических ошибок.
Идея пзц простая, но реализация сильная: хороший синопсис влияет не только на тап, но и на то, останется ли юзер смотреть дальше или быстро скипнет
интересно
они оценивают синопсис сразу в двух плоскостях:
• редакционная или creative quality: то есть соответствует ли текст внутренним стандартам качества.
• продуктовая: влияет ли этот текст на реальные метрики: выбирают ли тайтл чаще и не бросают ли его почти сразу после старта
а ещё, по сути, они научили LLM смотреть на синопсис глазами высокогорейдового редактора :)) и разбивать их по критериям
clarity — синопсис должен быть понятным с первого чтения
precision — речь не только о фактах, но и о том, насколько аккуратно текст передает суть истории
tone — синопсис должен звучать в правильной интонации: соответствовать жанру, типу проекта и редакционному голосу платформы.
factuality — они выделяют несколько отдельных типов фактических ошибок: неверные детали сюжета, ошибки в метаданных, ошибки в указании актеров или других участников проекта, ошибки в наградах и достижениях
то есть, что конкретно они сделали
1. они разбили оценку на отдельные критерии, это важный инженерный принцип: узкие LLM-задачи почти всегда работают надежнее, чем одна большая и расплывчатая
2. для сложных случаев они усилили рассуждение модели, использовали более длинные rationale, потом сжимали их до краткого объяснения, удобного для человека, плюс запускали несколько прогонов и агрегировали ответ
3. проверку фактов вообще разложили на агентов. отдельно сюжет, отдельно метаданные, отдельно актеры, отдельно награды, это уже очень похоже на то, как реально стоит строить production-grade AI-системы))
4. самое главное: они проверили не только совпадение с редакторами, но и связь с продуктовыми метриками, более высокие оценки LLM коррелировали с тем, что пользователи чаще выбирали тайтл и реже бросали его сразу после старта
——
Результат: LLM-судья достиг 85% совпадения с оценками профессиональных креативных редакторов. это, по сути, означает, что модель научили достаточно стабильно воспроизводить экспертное представление о хорошем синопсисе)
——
И всё это для одного блока с текстом, друзья мои))
Они применяют LLM-as-a-Judge для проверки синопсисов фильмов и сериалов: насколько описание точное, ясное, выдержанное по тону и не содержит фактических ошибок.
Идея пзц простая, но реализация сильная: хороший синопсис влияет не только на тап, но и на то, останется ли юзер смотреть дальше или быстро скипнет
синопсис — это вот этот текст обведённый красным на картинке, если что
интересно
они оценивают синопсис сразу в двух плоскостях:
• редакционная или creative quality: то есть соответствует ли текст внутренним стандартам качества.
• продуктовая: влияет ли этот текст на реальные метрики: выбирают ли тайтл чаще и не бросают ли его почти сразу после старта
а ещё, по сути, они научили LLM смотреть на синопсис глазами высокогорейдового редактора :)) и разбивать их по критериям
clarity — синопсис должен быть понятным с первого чтения
precision — речь не только о фактах, но и о том, насколько аккуратно текст передает суть истории
tone — синопсис должен звучать в правильной интонации: соответствовать жанру, типу проекта и редакционному голосу платформы.
factuality — они выделяют несколько отдельных типов фактических ошибок: неверные детали сюжета, ошибки в метаданных, ошибки в указании актеров или других участников проекта, ошибки в наградах и достижениях
то есть, что конкретно они сделали
1. они разбили оценку на отдельные критерии, это важный инженерный принцип: узкие LLM-задачи почти всегда работают надежнее, чем одна большая и расплывчатая
2. для сложных случаев они усилили рассуждение модели, использовали более длинные rationale, потом сжимали их до краткого объяснения, удобного для человека, плюс запускали несколько прогонов и агрегировали ответ
3. проверку фактов вообще разложили на агентов. отдельно сюжет, отдельно метаданные, отдельно актеры, отдельно награды, это уже очень похоже на то, как реально стоит строить production-grade AI-системы))
4. самое главное: они проверили не только совпадение с редакторами, но и связь с продуктовыми метриками, более высокие оценки LLM коррелировали с тем, что пользователи чаще выбирали тайтл и реже бросали его сразу после старта
——
Результат: LLM-судья достиг 85% совпадения с оценками профессиональных креативных редакторов. это, по сути, означает, что модель научили достаточно стабильно воспроизводить экспертное представление о хорошем синопсисе)
——
И всё это для одного блока с текстом, друзья мои))
🔥2
В 2021 году OpenAI, еще до появления всех ChatGPT, запустила модель DALL-E.
Я тогда зашёл на их сайт и вбил для генерации первое, что пришло в голову, а именно:
Потом этот же запрос я сделал в 2023 году.. тоже в какой-то модельке от OpenAI
и вот сегодня, когда вышла новая модель от них же, я снова вбил этот промпт (+видео от Грока)
6 лет прошло
Я тогда зашёл на их сайт и вбил для генерации первое, что пришло в голову, а именно:
High quality photo of miners dancing to the music of Ozzy Osbourne on the central square of the city of Soligorsk
Потом этот же запрос я сделал в 2023 году.. тоже в какой-то модельке от OpenAI
и вот сегодня, когда вышла новая модель от них же, я снова вбил этот промпт (+видео от Грока)
6 лет прошло
🥴2❤1
Есть проекты, для которых мы делаем макеты, проектируем, исследуем, а потом бааац — и по разным причинам проект откладывают в долгий ящик.
И вот один такой проект, для которого мы делали дизайн два года назад, вернулся снова на обсуждение.
Я смотрю на него и понимаю, что за это время забыл, какие там ставили задачи. Смотрю на него почти свежим взглядом, как обычный клиент, пытаюсь понять, что там нужно делать, как этим управлять, и понимаю, что часть кнопок, которые сами закладывали, не понимаю: куда должна вести кнопка, какое поведение должно быть.
В этом есть и плюсы, и минусы. Из минусов — в прошлый раз придумали себе и верили, что это поймут все. Из плюсов — сейчас сразу видно, что очевидно и понятно, а что надо поменять и переосмыслить.
Иногда нужно время, чтобы макет вызрел...
И вот один такой проект, для которого мы делали дизайн два года назад, вернулся снова на обсуждение.
Я смотрю на него и понимаю, что за это время забыл, какие там ставили задачи. Смотрю на него почти свежим взглядом, как обычный клиент, пытаюсь понять, что там нужно делать, как этим управлять, и понимаю, что часть кнопок, которые сами закладывали, не понимаю: куда должна вести кнопка, какое поведение должно быть.
В этом есть и плюсы, и минусы. Из минусов — в прошлый раз придумали себе и верили, что это поймут все. Из плюсов — сейчас сразу видно, что очевидно и понятно, а что надо поменять и переосмыслить.
Иногда нужно время, чтобы макет вызрел...
🔥4 2❤1
Признавайтесь, кто из вас не хотел бы попасть на панорамные снимки на картах Яндекс или Google? Я лично давно хотел быть запечатлённым, но всё никак не получалось. И вот свершилось, попал... только не на Google и не на Яндекс, а на 🍏 Apple Maps.
Год назад я шёл свой 4-й🦶 Camino de Santiago по Португалии. И в первый же день, когда ещё не вышел на путь и гулял в Порту, я попал в кадры проезжавшей машины от Apple.
Почему-то я сегодня об этом вспомнил и полез искать то место в надежде, что я там появлюсь... И да, нашёлся! Вот он, я гуляю в полном обмундировании пилигрима.
(ну и моя фотка на insta360 того же дня, на Apple Maps видно как я с ней иду)
Год назад я шёл свой 4-й
Почему-то я сегодня об этом вспомнил и полез искать то место в надежде, что я там появлюсь... И да, нашёлся! Вот он, я гуляю в полном обмундировании пилигрима.
(ну и моя фотка на insta360 того же дня, на Apple Maps видно как я с ней иду)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥3👍1