Нейролента - подборка новостей о нейронных сетях, ChatGPT

Начал смотреть Сегун

Начал смотреть Сегун. Красивое. Даже взялся читать Клавела, язык, конечно, не огонь, но может это перевод виноват.
Но меня прям удивили конские рейтинги на Imdb и Кинопоиске. Полез почитать про рейтинги к фильмам, нашел любопытную статью о том, как оценки пользователей и выбор определенных проектов тренируют рекомендательную систему онлайн-кинотеатра: https://www.kinopoisk.ru/media/article/4009190/. Если вкратце, то оценки - это важно, лучше не забывать ставить.

Внутри материала очень забавная статистика по разным аудиториям, жанровым предпочтениям и довольно интересные факты типа "Мужчины ставят оценки фильмам и сериалам значительно чаще, чем женщины". Поглядите, я залип на цифрах. Люблю такое.

Мне стало интересно, как формируются рейтинги. В принципе я догадывался, что в их основе лежат оценки пользователей. Выяснилось, что да, плюс действия пользователей (сложил кино в подборку, поискал режиссера и пр).
Поэтому размечать фильмы в принципе полезно, если вы пользуетесь такими ресурсами.
Там внутри еще облака зрителей с похожими интересами. И верхняя карусель фильмов формируется на основе всех этих параметров.

А мне вот всегда было интересно, когда появятся алгоритмы анализирующие непосредственно контент и сравнивающий между собой фильмы "по содержанию".
Я лет пять назад писал пост-вопрос - есть ли музыкальные сервисы, подбирающие песни, которые "звучат" похоже на то, что вы уже слушаете.
С появлением моделей типа GPT-Vision ИИ может "понимать" что происходит на экране фильма, который вы смотрите, а потом подбирать вам похожее.
С музыкой еще интереснее, там критерии похожести явно пойдут через эмбединги звукового ряда, а не расшифровку лирики (хотя можно и так, и так).

В общем интересно посмотреть, когда ИИ доберется до подборов фильмов по содержанию, а пока смотрим интересную статистику про разные аудитории киноманов.