Questo testo è generato da Intelligenza artificiale: sarà la fine del giornalismo?

Ad esempio, se l’utente non digita “Bibbia”, digiterà la parola “Bibbia”, ma se digiterà la parola “uomo-Bibbia”, il testo verrà diviso in due parole, in modo che “Bibbia” venga visualizzato in la parte anteriore e “Bible-man” appariranno sul retro. Tutto ciò avviene in modo naturale e dal suono naturale.

Il nostro robot utilizza un word processor standard, ma lo stile è adattato per adattarsi a quello di una persona con un accento naturale.

L’utente può passare da caratteri inglesi a giapponesi dopo averli digitati, nello stesso modo in cui può passare da un carattere inglese all’altro nel proprio browser. Lo stesso vale per altri script stranieri, con un’app che può tradurre ciascuno facendo clic su una scorciatoia da tastiera che corrisponde a ciascuno script.

Ciò potrebbe davvero accelerare determinati tipi di attività, come l’elaborazione di testi o consentire l’utilizzo di determinati tipi, come il cinese.

Tutto sommato, il bot è stato progettato per essere user-friendly, facile da usare e anche per essere in grado di gestire tutte le lingue supportate al giorno d’oggi.

L’idea è che il bot stesso non sia basato sull’API, ma invece dovrebbe essere reso consapevole di come ottenere i dati dell’API e quindi il bot utilizzerà tali dati per i comandi che fornisce all’utente, per ad esempio, se un utente desidera digitare un URI API per una risorsa, l’utente può inserire / api / 123456 per la sua richiesta API. A quel tempo, il bot riceverà una risposta JSON con tutti i dettagli necessari per comprendere la richiesta API.

Ciò significa che all’avvio del bot, ad esempio, verranno poste all’utente domande come “quanto desideri acquistare”, “come ti chiami” e “in quale valuta desideri pagare”, quindi successivamente è possibile inserire una risposta e l’utente può effettuare l’acquisto.

Al giorno d’oggi, ad esempio, ci sono molte API per varie applicazioni, il che significa che molte persone vogliono riutilizzare una funzione condivisa o possono semplicemente aggiungere funzioni aggiuntive basate su un modello di chiamata a funzione, ma è estremamente ingombrante che tutti lo sappiano dove trovarli, il che può portare a confusione e persino alla rottura dell’API.

Questo è il motivo per cui abbiamo deciso di fornire una semplice API in modo che tutti potessero utilizzare queste funzioni.

Stavamo provando a risolvere un problema comune nel mondo PHP, dove su Internet trovavi librerie molto complicate, che avevano alcune funzionalità di base, ma che non rispondevano in dettaglio alle tue domande o ne rendevano più facile l’uso regolare utenti.

Volevamo anche farlo in modo che la libreria fosse accessibile a molte lingue, incluso Java. Pensiamo che questa libreria possa essere utilizzata in quasi tutte le applicazioni web e siamo davvero lieti di ricevere feedback. Tuttavia, vorremmo sottolineare che è possibile installare questa libreria nel proprio ambiente e iniziare a usarla oggi senza problemi.

Speriamo che questo ti renda felice di usare HLSL come nuovo strumento in tutti i tuoi progetti! In caso di domande, non esitare a contattarci tramite Github o creando un problema sul repository GitHub.

Goditi il tuo gioco!

Questo testo fa parte della serie di contenuti sintetici : articoli che abbiamo interamente generato da modelli di apprendimento profondo . In questo testo non abbiamo apportato modifiche e ho fornito il titolo solo come seme per i modelli.