Hindernisse, die es zu überwinden gilt, um die Benutzerfreundlichkeit von Scale & Deployment zu erhöhen.

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Für viele ist die Idee also, dass ich auf Lucid und den zugrunde liegenden Technologien baue, die Teil des Jean-Prozesses waren (Backend) und seitdem als Frontend (visuell) für zusätzlichen Nutzen eingesetzt werden, was zum Teil richtig ist, ich sehe die Übernahme von Technologien, die von Invacio für reale Lösungen entwickelt werden, als entscheidend für die bevorstehende technische Revolution an.

Wie ich jedoch immer gesagt habe, ist mein Interesse nicht auf Reichtum basiert, sondern auf mehr Forschung oder Experimenten, ich bin ein Kind auf dem Boden, das mit Lego-Blöcken spielt, wenn es um Experimente geht, und jeder Block ist eine andere Gelegenheit, eine andere Straße oder für mich eine andere kritische Komponente in dem, was ich Projekt X nenne.

Projekt X ist für mich nicht so sehr ein weiteres Produkt oder eine Lösung, sondern ein reines Projekt, an dem ich derzeit arbeite, nämlich in einer Richtlinie zur Nachahmung von AGI/ASI, die technisch gesehen so weit entfernt ist, neben dem, was visuelle KI-Projekte oder andere (die Bots statisch/dynamisch verwenden) angegeben haben, um ihre Technologien zu präsentieren, für mich dreht sich alles um einen Schritt zu einer Maschine, die Maschine ist im Wesentlichen ein System, das in der Lage ist, den Informationsfluss zu nutzen, den Kontext zu verstehen und entsprechend zu reagieren, in gewisser Hinsicht Interessenvertreter zu denken…….

Persons of Interest ist technisch nichts Neues, diese Technologien als einzelne Komponenten haben es gegeben oder werden immer wieder neu geschaffen oder erweitert, wo sie nicht vorangetrieben werden, ist wie die Erlösung “TESS” oder wie wir intern unsere nennen, an der ich arbeite : Lucidia.

Ich betrachte all diese Module (Lucid), die 18 verschiedene Module sind, die als sensorische Gliedmaßen miteinander verbunden sind, insgesamt bestehen alle unsere Systeme aus einzelnen Modulen, die entweder als Einzelfunktion (ANI) oder als Kollektiv (MA AI) arbeiten, um Produkte oder Lösungen für Sie und Ihre zu nutzen, aber letztendlich verwenden wir sie an anderer Stelle in Invacio in dem, was wir vor einiger Zeit begonnen haben, und arbeiten daran, sie im Juni nächsten Jahres in unser System einzubringen, nicht etwas, was ein Endkunde nutzen kann, sondern etwas, das wir selbst verbessern, trainieren oder ausbauen können.

Wo es interessant wird, während wir weiter bauen, treffen wir auf Mauern, dachte ich, ich schreibe diesen Artikel über einen grundlegenden Fehler, den wir in Lucid angesprochen und hervorgehoben haben, einen, den wir für Veritas überwinden müssen und einen weiteren, den wir für Lucidia meistern müssen.

Also haben wir in den letzten Monaten daran gearbeitet, Lucid von einem Backend-Prozess zu einem Frontend-Prozess zu bringen, vorher waren die Inhalte, die durch Interviews, Meetings oder dergleichen, nicht-erratisch aktive Personen, aber für Lucidia (internes Projekt) und für Veritas (externes Versorgungsangebot) haben wir visuelle Inhalte zur Analyse und Feststellung von Problemen durchgesetzt, zum Beispiel, das folgende Video von Kieth Wareing, das sich für seinen TBAR-Schilling eines Betrugs entschuldigt, könnte man argumentieren, dass er dies auf der Flucht getan hat, um jeden zu stören, der ihn (als Person) und nicht als KI mikroanalysiert, oder es hätte einfach natürlich sein können….

Es hebt jedoch einige Bedenken hervor, die ich hatte, und zwar in einem Umfang, an dem gearbeitet werden muss, und die Methoden, die wir für Lucidia (internes Projekt) und Veritas (externes Projekt) überwinden müssen.

Unregelmäßige Gesichtsbewegungen (Bildschirm ein/aus), die Kamera bewegt sich, während sich das Gesicht bewegt.
Face on/off Teilaufnahmen mit Bewegungen.
Dies waren einige ernsthafte grundlegende Probleme, die sich im Rahmen des realen Einsatzes von Technologien wie Lucid oder der zugrunde liegenden technischen Zusammensetzung ergeben würden.

Dies kann in der Forschung und Entwicklung von redundanten Supportkanälen überwunden werden (denken Sie daran, wie ich bereits erwähnt habe, wenn Sie ein Problem haben, sollten Sie aus mehreren Richtungen angreifen, während Sie auch, wenn Sie ein Problem haben, diese unterstützen möchten, Sie sollten ebenfalls von mehreren Kanälen aus unterstützen und verbessern), dies ist die letzte Variante.

Gesichtsmapping, um uns zu ermöglichen, eine 3D-Version des Gesichts und der Bewegungen /kontextuelles Layout und Unterschiede, wenn es Bewegung innerhalb des Gesichts (Augen, Mund, etc.) – DB auf das Thema Speicherung weise.

  • Hier nehmen wir Technologien wie das gefälschte Obama-Element zur Kenntnis, wir können das Konzept so rückentwickeln, dass wir es aufzeichnen und bei Bedarf aufbauen, um fehlende Bereiche des Visuellen aufgrund von nicht automatisierbaren Feeds zu erzeugen.

http://grail.cs.washington.edu/projects/AudioToObama/siggraph17_obama.pdf Inspiration basierend auf den gefälschten Obamas, Reverse Engineering des Konzepts, ein dynamischer In-Gap-Füller für Inhalte mit historischen und Live-Rohdaten.

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