Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интересную нейронку показали разработчики Wayve (компания которая делает автопилот для машин):
GAIA-1 обучена на тексте, видео и действиях автомобиля (!) собранных в реальном мире, то есть это что-то вроде текст-в-видео, но только в рамках автовождения. Ну или нейронный GTA, только для ученых.
Интересным мне показалось это:
>Истинное чудо GAIA-1 заключается в ее способности проявлять генеративные правила, которые лежат в основе мира, в котором мы живем. Благодаря обширному обучению на разнообразных данных о вождении, наша модель синтезирует структуру и закономерности, присущие реальному миру, что позволяет ей генерировать удивительно реалистичные и разнообразные сцены вождения.
То есть модель, например, может предсказать, что будет в синтетическом мире, если резко остановиться, сделать 360-бублик на дороге, и тп. Все "участники" синтезированного мира будут реагировать соответственно.
Модель будут использовать для улучшения работы автопилота, и видимо именно благодаря этой задаче мы и приблизимся к нормальному генеративному кино (это мое мнение).
Анонс тут:
https://wayve.ai/thinking/introducing-gaia1/
GAIA-1 обучена на тексте, видео и действиях автомобиля (!) собранных в реальном мире, то есть это что-то вроде текст-в-видео, но только в рамках автовождения. Ну или нейронный GTA, только для ученых.
Интересным мне показалось это:
>Истинное чудо GAIA-1 заключается в ее способности проявлять генеративные правила, которые лежат в основе мира, в котором мы живем. Благодаря обширному обучению на разнообразных данных о вождении, наша модель синтезирует структуру и закономерности, присущие реальному миру, что позволяет ей генерировать удивительно реалистичные и разнообразные сцены вождения.
То есть модель, например, может предсказать, что будет в синтетическом мире, если резко остановиться, сделать 360-бублик на дороге, и тп. Все "участники" синтезированного мира будут реагировать соответственно.
Модель будут использовать для улучшения работы автопилота, и видимо именно благодаря этой задаче мы и приблизимся к нормальному генеративному кино (это мое мнение).
Анонс тут:
https://wayve.ai/thinking/introducing-gaia1/
Forwarded from Оди
Стиль мексиканской кофейни 3/92 CAFÉ
В основе айдентики — симпатичный лис-маскот, который пьёт много кофе, весело проводит время и отлично сочетается со стильной типографикой проекта
Визуальный образ хорошо дополняют аккуратные этикетки и наклейки с названием
Больше картинок: awdee.ru/3-92-cafe-identity
#awd_identity via behance.net/gallery/114527147/392-CAFE
В основе айдентики — симпатичный лис-маскот, который пьёт много кофе, весело проводит время и отлично сочетается со стильной типографикой проекта
Визуальный образ хорошо дополняют аккуратные этикетки и наклейки с названием
Больше картинок: awdee.ru/3-92-cafe-identity
#awd_identity via behance.net/gallery/114527147/392-CAFE
Forwarded from Дизайн-снайпер
Forwarded from Дайджест продуктового дизайна
Массивная инъекция свежего о пользовательских исследованиях:
1. MeasuringU: Эксперимент с ChatGPT — насколько хорошо он умеет выделять основные темы интерфейсных проблем по результатам исследования. Они дали одинаковое задание трём исследователям и сделали три прогона с ботом. В целом результат не идеальный, но пристойный.
2. User Interviews: Мясистая памятка по пользовательским исследованиям для дизайнеров и менеджеров продуктов. Как взаимодействовать с профессиональным исследователем, какие методы можно использовать самому, как задавать правильные вопросы и т.п. Правда, они зачем-то разделяют всё на проектировщика и продуктового дизайнера, но это можно игнорировать.
3. Condens: Универсальный подход, который поможет выбрать правильный способ донесения результатов исследований на разных этапах работы продуктовой команды.
4. User Interviews: Шаблоны для проведения юзабилити-тестирования.
5. Jeff Sauro и Jim Lewis: Продолжают изучать измерения технической подкованности. В этой статье они пытаются проследить влияние этого показателя на успешное выполнение задачи.
6. NN/g: Методы поиска респондентов и проведения юзабилити-тестов с пользователями, которые имеют ограничения по зрению. Выводах из соседнего исследования на тему ввода текста на мобильных такими пользователями.
7. Alison Jones: База знаний и инсайтов из исследований Atlassian Research Library. Как они собирали требования к ней, какие удачные и неудачные этапы прошли и как она работает сейчас.
8. NN/g: Советы по созданию своей панели респондентов.
9. Meghan Skapyak: Советы по проведению исследований с детьми. Как создать комфортную обстановку для них и получить дельные инсайты.
10. Liam O’Brien и Stephanie Wilson: Особенности вариации метода рассуждения респондентом вслух — когда модератор может прерывать и дополнять их в каких-то ситуациях.
11. MeasuringU: Проблема исследования, оценивающего записи немодерируемых юзабилити-тестов. Разные исследователи выделяют разные интерфейсные проблемы и пересечение между ними не сильно большое.
12. NN/g: Эффект Хоторна, который может искажать результаты пользовательских исследований. Сам факт наблюдения за ними может повлиять на поведение.
13. Дмитрий Старков: Методы тестирования продуктов на базе алгоритмов.
#research
1. MeasuringU: Эксперимент с ChatGPT — насколько хорошо он умеет выделять основные темы интерфейсных проблем по результатам исследования. Они дали одинаковое задание трём исследователям и сделали три прогона с ботом. В целом результат не идеальный, но пристойный.
2. User Interviews: Мясистая памятка по пользовательским исследованиям для дизайнеров и менеджеров продуктов. Как взаимодействовать с профессиональным исследователем, какие методы можно использовать самому, как задавать правильные вопросы и т.п. Правда, они зачем-то разделяют всё на проектировщика и продуктового дизайнера, но это можно игнорировать.
3. Condens: Универсальный подход, который поможет выбрать правильный способ донесения результатов исследований на разных этапах работы продуктовой команды.
4. User Interviews: Шаблоны для проведения юзабилити-тестирования.
5. Jeff Sauro и Jim Lewis: Продолжают изучать измерения технической подкованности. В этой статье они пытаются проследить влияние этого показателя на успешное выполнение задачи.
6. NN/g: Методы поиска респондентов и проведения юзабилити-тестов с пользователями, которые имеют ограничения по зрению. Выводах из соседнего исследования на тему ввода текста на мобильных такими пользователями.
7. Alison Jones: База знаний и инсайтов из исследований Atlassian Research Library. Как они собирали требования к ней, какие удачные и неудачные этапы прошли и как она работает сейчас.
8. NN/g: Советы по созданию своей панели респондентов.
9. Meghan Skapyak: Советы по проведению исследований с детьми. Как создать комфортную обстановку для них и получить дельные инсайты.
10. Liam O’Brien и Stephanie Wilson: Особенности вариации метода рассуждения респондентом вслух — когда модератор может прерывать и дополнять их в каких-то ситуациях.
11. MeasuringU: Проблема исследования, оценивающего записи немодерируемых юзабилити-тестов. Разные исследователи выделяют разные интерфейсные проблемы и пересечение между ними не сильно большое.
12. NN/g: Эффект Хоторна, который может искажать результаты пользовательских исследований. Сам факт наблюдения за ними может повлиять на поведение.
13. Дмитрий Старков: Методы тестирования продуктов на базе алгоритмов.
#research
Measuringu
Can ChatGPT Replace UX Researchers?An Empirical Analysis of Comment Classifications – MeasuringU
Forwarded from Дизайн-снайпер
Визуальный стиль выставки «Диагональ». Калифорнийская группа KrakArt
Дизайн: ELIPSY
Дизайн: ELIPSY
Forwarded from UXPUB 🇺🇦 Дизайн-спільнота
Контрастність. Принцип UI/UX дизайну No1
Навіщо потрібний контраст?
По-перше, він необхідний, щоб виділити значніші елементи.
По-друге, щоб послабити менш значущі, так само контраст допомагає керувати увагою людини і спрямовувати її в потрібну сторону. Контраст можна використовувати для створення ієрархії та структури.
Підписатися на автора: Yurii Dereng
Коментувати | Читати
Навіщо потрібний контраст?
По-перше, він необхідний, щоб виділити значніші елементи.
По-друге, щоб послабити менш значущі, так само контраст допомагає керувати увагою людини і спрямовувати її в потрібну сторону. Контраст можна використовувати для створення ієрархії та структури.
Підписатися на автора: Yurii Dereng
Коментувати | Читати