Все компании особенно их директора хотят выделиться на фоне остальных своим уникальным стилем. И e-mail письма не исключение. Но многие почтовые клиенты и сервисы предоставляют возможность изменить только подпись в письме.
Создаем индивидуальный html-шаблон письма для Yandex / Mail.ru
Несколько компаний уже испытали возможности нейросети в режиме закрытого превью. Так, одна из крупных торговых сетей тестировала YandexART для создания уникального дизайна подарочных карт, чтобы клиенты сети могли ввести текстовый запрос и самостоятельно выбрать оформление для карты. YandexART в режиме тестирования доступна бесплатно, однако есть ограничение по запросам: пользователи, авторизованные с Яндекс ID, могут отправлять 2 запроса в минуту, но не более 10 в сутки, а пользователи Yandex Cloud — до 10 запросов в минуту и до в сутки. YandexART — диффузионная модель, которая генерирует реалистичные картинки и анимацию в ответ на текстовый запрос пользователя. Для создания визуального контента нейросеть использует метод каскадной диффузии: сначала генерирует картинку или кадр по запросу пользователя, а затем поэтапно увеличивает их разрешение, насыщая деталями.
Please confirm that you and not a robot are sending requests
Яндекс Диск—облачное хранилище. Есть реклама Покупки в приложении. Для всех info.
В марте года началось извержение вулкана Эйяфьядлайёкюдль, в июле года New Horizons передала на Землю фотографии Плутона, а в апреле года случился пожар в соборе Парижской Богоматери. Каждое подобное событие вызывает всплеск интереса и пользователи активно идут смотреть актуальные снимки, которых несколько часов назад еще в принципе не было. Именно критерий «свежести» подобных изображений противоречит таким важным свойствам поиска, как, например, релевантность и авторитетность источника, поэтому поисковику требуются особые технологии, позволяющие не просто находить и фильтровать новый контент, но и сохранять баланс в результатах. Алгоритмы поиска по картинкам Яндекса решают сразу пять задач: быстро находят и скачивают новые картинки, затем их обрабатывают, далее быстро собирают документы для поиска, формулируют критерии качества качества поиска свежего контента и в конце ранжируют и смешивают контент в выдаче, исходя из требований качества. Для решения первой задачи используется работающая на базе машинного обучения формула, которая приоритизирует обход поискового робота в зависимости от качества и актуальности контента.