Хотя вы можете использовать модели ИИ для улучшения своих сопроводительных писем и эссе, некоторые люди по-другому относятся к варианту использования ИИ. Одна из недавних важных новостей в этой области связана с утечкой искусственного интеллекта Facebook. Названный Facebook LLaMA, люди используют его для создания текста, который улучшает их игру в Tinder.
Сейчас нет конкретной информации о том, добиваются ли участники ощутимых успехов. Однако это показывает, что Facebook LLaMA все еще используется в дикой природе после того, как компания потеряла контроль. И давайте не будем забывать, что вы всегда можете обучить ИИ, чтобы улучшить и, возможно, обеспечить отличные совпадения на платформе знакомств.
Раскрытие полного потенциала Tinder с помощью Facebook LLaMA
Нельзя отрицать, что Facebook LLaMA не так хорош, как последний GPT4 от OpenAI. Чтобы заполнить вас, GPT4 вышел на прошлой неделе, и он поставляется с множеством ограждений и не позволяет пользователям просить модель генерировать все виды материала. Но он будет генерировать отличный текст для профилей Tinder, если вы попросите его сделать это.
Гизчина Новости недели
Если быть точным, то по сравнению с ним GPT4 лучше справится с созданием текстов для вашего профиля знакомств. Однако просочившаяся модель Facebook LLaMA не имеет защиты. Это означает, что вы сможете экспериментировать с ним так, как захотите. И, возможно, это только что инициировало знакомство с ИИ.
Тем не менее, у просочившейся Facebook LLaMA были и другие варианты использования. Например, Альфредо Ортега, инженер-программист, создал Дискорд-бот с этим. По его словам, «план состоит в том, чтобы разработать серию подсказок, чтобы ИИ «помогал» вам в установлении разговора. Я считаю, что это может побудить многих людей начать общение».
Ортега даже изложил планы по использованию просочившейся в Facebook модели LLaMA для создания материалов для Tinder. Он заявляет, что целью этого канала является проведение непрерывных исследований. И это не похоже ни на одно другое исследование. Вместо этого это приведет к открытию наименьшей модели LLM, способной «устроить свидание с человеком, женщиной или мужчиной».
