#summarization — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #summarization, aggregated by home.social.
-
🎉 Oh, look! Another #GitHub project's here to save us from the grueling task of downloading and summarizing videos - because reading is so 2022! 📼🙄 #OpenBrief promises to be "local-first," which is just a fancy way of saying, "Good luck figuring this out without WiFi!" 😂🔌
https://github.com/tantara/openbrief #video #summarization #local-first #tech #humor #HackerNews #ngated -
🎉 Oh, look! Another #GitHub project's here to save us from the grueling task of downloading and summarizing videos - because reading is so 2022! 📼🙄 #OpenBrief promises to be "local-first," which is just a fancy way of saying, "Good luck figuring this out without WiFi!" 😂🔌
https://github.com/tantara/openbrief #video #summarization #local-first #tech #humor #HackerNews #ngated -
🎉 Oh, look! Another #GitHub project's here to save us from the grueling task of downloading and summarizing videos - because reading is so 2022! 📼🙄 #OpenBrief promises to be "local-first," which is just a fancy way of saying, "Good luck figuring this out without WiFi!" 😂🔌
https://github.com/tantara/openbrief #video #summarization #local-first #tech #humor #HackerNews #ngated -
🎉 Oh, look! Another #GitHub project's here to save us from the grueling task of downloading and summarizing videos - because reading is so 2022! 📼🙄 #OpenBrief promises to be "local-first," which is just a fancy way of saying, "Good luck figuring this out without WiFi!" 😂🔌
https://github.com/tantara/openbrief #video #summarization #local-first #tech #humor #HackerNews #ngated -
🎉 Oh, look! Another #GitHub project's here to save us from the grueling task of downloading and summarizing videos - because reading is so 2022! 📼🙄 #OpenBrief promises to be "local-first," which is just a fancy way of saying, "Good luck figuring this out without WiFi!" 😂🔌
https://github.com/tantara/openbrief #video #summarization #local-first #tech #humor #HackerNews #ngated -
We just dropped a new #tutorial 🙂
https://youtu.be/VKqWNHagZksThis time we’re looking at how to extract all the text from a #webpage (or just a specific section).
It’s a simple node, but it’s actually the starting point for a lot of #workflows (like AI #summarization .
Still early days for the project, so feedback really helps 🙏
-
#Text #Summarization is the process of distilling a large document into a concise version while preserving its core meaning and factual integrity.
By utilizing Natural Language Processing (NLP), it helps users quickly digest vast amounts of data, such as news articles, legal papers, or research reports.
https://knowledgezone.co.in/trends/browser?topic=Text-Summarization
-
#Text #Summarization is the process of distilling a large document into a concise version while preserving its core meaning and factual integrity.
By utilizing Natural Language Processing (NLP), it helps users quickly digest vast amounts of data, such as news articles, legal papers, or research reports.
https://knowledgezone.co.in/trends/browser?topic=Text-Summarization
-
#Text #Summarization is the process of distilling a large document into a concise version while preserving its core meaning and factual integrity.
By utilizing Natural Language Processing (NLP), it helps users quickly digest vast amounts of data, such as news articles, legal papers, or research reports.
https://knowledgezone.co.in/trends/browser?topic=Text-Summarization
-
#Text #Summarization is the process of distilling a large document into a concise version while preserving its core meaning and factual integrity.
By utilizing Natural Language Processing (NLP), it helps users quickly digest vast amounts of data, such as news articles, legal papers, or research reports.
https://knowledgezone.co.in/trends/browser?topic=Text-Summarization
-
#Text #Summarization is the process of distilling a large document into a concise version while preserving its core meaning and factual integrity.
By utilizing Natural Language Processing (NLP), it helps users quickly digest vast amounts of data, such as news articles, legal papers, or research reports.
https://knowledgezone.co.in/trends/browser?topic=Text-Summarization
-
Chúng tôi tạo ra AI tóm tắt thông tin từ 50+ nguồn (RSS, YouTube, LinkedIn, podcast...) thành bản tóm tắt 5 phút mỗi ngày. Chỉ cần mô tả chủ đề quan tâm bằng tiếng Anh, AI tự động theo dõi, chấm điểm độ liên quan và xuất báo cáo PDF, PowerPoint, thậm chí podcast. Dùng thử miễn phí 7 ngày. #AI #Summarization #Productivity #TríTuệNhânTạo #TómTắtTinTức #CôngCụHiệuSuất
-
Liquid AI ra mắt LFM2-2.6B-Transcript, mô hình AI chép lời họp mã nguồn mở cực nhanh, sánh ngang các gã khổng lồ đóng kín.
Mô hình 2.6B tham số chạy trên thiết bị, sử dụng <3GB RAM, chép 60 phút họp trong 16 giây, chất lượng tóm tắt sánh ngang đám mây, tiết kiệm năng lượng và độ trễ thấp.
#LFM2 #LiquidAI #Transcription #AI #OnDevice #Summarization #ChépLời #TríTuệNhânTạo #AItrênThiếtBị #TómTắt
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q6nm6a/liquid_ai_releases_lfm226btranscript_an/
-
Hi All Mastodonians,
I sometimes won't checkout mastodon for 3 to 4 days or even a week. How do you all catchup with things. I tried adding some accounts to a news list. But still they are hard to catch up since there are too many posts.
Anyone using any AI or something to summarise the posts? Any clients doing that ? 🤔#mastodon #feeds #toots #CatchingUp #content #summarization #fediverse #fedi #posts #ai
-
Hi All Mastodonians,
I sometimes won't checkout mastodon for 3 to 4 days or even a week. How do you all catchup with things. I tried adding some accounts to a news list. But still they are hard to catch up since there are too many posts.
Anyone using any AI or something to summarise the posts? Any clients doing that ? 🤔#mastodon #feeds #toots #CatchingUp #content #summarization #fediverse #fedi #posts #ai
-
Hi All Mastodonians,
I sometimes won't checkout mastodon for 3 to 4 days or even a week. How do you all catchup with things. I tried adding some accounts to a news list. But still they are hard to catch up since there are too many posts.
Anyone using any AI or something to summarise the posts? Any clients doing that ? 🤔#mastodon #feeds #toots #CatchingUp #content #summarization #fediverse #fedi #posts #ai
-
Hi All Mastodonians,
I sometimes won't checkout mastodon for 3 to 4 days or even a week. How do you all catchup with things. I tried adding some accounts to a news list. But still they are hard to catch up since there are too many posts.
Anyone using any AI or something to summarise the posts? Any clients doing that ? 🤔#mastodon #feeds #toots #CatchingUp #content #summarization #fediverse #fedi #posts #ai
-
Một tiện ích mở rộng Chrome mới giúp tóm tắt video, bài viết & PDF chỉ với 1 cú nhấp chuột. Công cụ này tổng hợp thông tin, so sánh nguồn và tạo tài liệu dễ hiểu. Tác giả đang tìm kiếm phản hồi!
#ChromeExtension #AI #Summarization #SideProject #CôngCụAI #TómTắt #TiệnÍchChrome -
Máy Tính Học AI Trích Script YouTube Và Kiểm Tra Thực Tế!
Góp công cụ AI tóm tắt video YouTube, trích script, tải phụ đề, check hechos. Création cho người học, nghiên cứu,office. Miễn phí cơ bản, Pro thêm tính năng. #YouTube #AI #Tools #ExtractTranscript #Summarization #Translation -
Как я сделал автоматический Телеграм канал с помощью Gmail и OpenAI API
Как мы сделали автоматический Телеграм канал который по апи собирает новостные рассылки, суммаризирует и постит в Телеграм.
-
Как я сделал автоматический Телеграм канал с помощью Gmail и OpenAI API
Как мы сделали автоматический Телеграм канал который по апи собирает новостные рассылки, суммаризирует и постит в Телеграм.
-
Как я сделал автоматический Телеграм канал с помощью Gmail и OpenAI API
Как мы сделали автоматический Телеграм канал который по апи собирает новостные рассылки, суммаризирует и постит в Телеграм.
-
Как я сделал автоматический Телеграм канал с помощью Gmail и OpenAI API
Как мы сделали автоматический Телеграм канал который по апи собирает новостные рассылки, суммаризирует и постит в Телеграм.
-
🤖 Resource-Efficient & Effective Code Summarization
(funny, it's harder to make an AI tell what code does than it is to make one write code...)
https://arxiv.org/abs/2502.03617
#ai #llm #ml #summarization #coding #programming #reverseengineering
-
🤖 Resource-Efficient & Effective Code Summarization
(funny, it's harder to make an AI tell what code does than it is to make one write code...)
https://arxiv.org/abs/2502.03617
#ai #llm #ml #summarization #coding #programming #reverseengineering
-
🤖 Resource-Efficient & Effective Code Summarization
(funny, it's harder to make an AI tell what code does than it is to make one write code...)
https://arxiv.org/abs/2502.03617
#ai #llm #ml #summarization #coding #programming #reverseengineering
-
🤖 Resource-Efficient & Effective Code Summarization
(funny, it's harder to make an AI tell what code does than it is to make one write code...)
https://arxiv.org/abs/2502.03617
#ai #llm #ml #summarization #coding #programming #reverseengineering
-
🤖 Resource-Efficient & Effective Code Summarization
(funny, it's harder to make an AI tell what code does than it is to make one write code...)
https://arxiv.org/abs/2502.03617
#ai #llm #ml #summarization #coding #programming #reverseengineering
-
📚 **AI-Powered Study Guide Summarization!** 🤖✨
Struggling with **long study materials**? Learn how **Prompt Engineering** can help you craft AI queries that generate **concise, structured, and effective summaries**! 🧠🔍
📖 https://www.promptengineering.ninja/p/prompt-engineering-for-summarizing
#AI #PromptEngineering #StudySmart #EdTech #MachineLearning #ArtificialIntelligence #Summarization #AIinEducation
-
📚 **AI-Powered Study Guide Summarization!** 🤖✨
Struggling with **long study materials**? Learn how **Prompt Engineering** can help you craft AI queries that generate **concise, structured, and effective summaries**! 🧠🔍
📖 https://www.promptengineering.ninja/p/prompt-engineering-for-summarizing
#AI #PromptEngineering #StudySmart #EdTech #MachineLearning #ArtificialIntelligence #Summarization #AIinEducation
-
📚 **AI-Powered Study Guide Summarization!** 🤖✨
Struggling with **long study materials**? Learn how **Prompt Engineering** can help you craft AI queries that generate **concise, structured, and effective summaries**! 🧠🔍
📖 https://www.promptengineering.ninja/p/prompt-engineering-for-summarizing
#AI #PromptEngineering #StudySmart #EdTech #MachineLearning #ArtificialIntelligence #Summarization #AIinEducation
-
📚 **AI-Powered Study Guide Summarization!** 🤖✨
Struggling with **long study materials**? Learn how **Prompt Engineering** can help you craft AI queries that generate **concise, structured, and effective summaries**! 🧠🔍
📖 https://www.promptengineering.ninja/p/prompt-engineering-for-summarizing
#AI #PromptEngineering #StudySmart #EdTech #MachineLearning #ArtificialIntelligence #Summarization #AIinEducation
-
→ We’re Doing What Searchbots Can’t
https://thewalrus.ca/were-doing-what-searchbots-cant/“[Summarization tools incorporated into the search engines are] a boon for people seeking quick answers, but a bane for publishers. Disincentivizing curious users from clicking through to a news site for additional information—a trend called zero-click search—sends less traffic to media outlets that invest in the costly #reporting that #AI machines are scraping, strip-mining, and synthesizing.”
-
→ We’re Doing What Searchbots Can’t
https://thewalrus.ca/were-doing-what-searchbots-cant/“[Summarization tools incorporated into the search engines are] a boon for people seeking quick answers, but a bane for publishers. Disincentivizing curious users from clicking through to a news site for additional information—a trend called zero-click search—sends less traffic to media outlets that invest in the costly #reporting that #AI machines are scraping, strip-mining, and synthesizing.”
-
→ We’re Doing What Searchbots Can’t
https://thewalrus.ca/were-doing-what-searchbots-cant/“[Summarization tools incorporated into the search engines are] a boon for people seeking quick answers, but a bane for publishers. Disincentivizing curious users from clicking through to a news site for additional information—a trend called zero-click search—sends less traffic to media outlets that invest in the costly #reporting that #AI machines are scraping, strip-mining, and synthesizing.”
-
→ We’re Doing What Searchbots Can’t
https://thewalrus.ca/were-doing-what-searchbots-cant/“[Summarization tools incorporated into the search engines are] a boon for people seeking quick answers, but a bane for publishers. Disincentivizing curious users from clicking through to a news site for additional information—a trend called zero-click search—sends less traffic to media outlets that invest in the costly #reporting that #AI machines are scraping, strip-mining, and synthesizing.”
-
→ We’re Doing What Searchbots Can’t
https://thewalrus.ca/were-doing-what-searchbots-cant/“[Summarization tools incorporated into the search engines are] a boon for people seeking quick answers, but a bane for publishers. Disincentivizing curious users from clicking through to a news site for additional information—a trend called zero-click search—sends less traffic to media outlets that invest in the costly #reporting that #AI machines are scraping, strip-mining, and synthesizing.”
-
eShop infused with AI – a comprehensive intelligent app sample
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/e-shop-infused-with-ai-comprehensive-intelligent-dotnet-app-sample/#microsoft #NET #NET_Aspire #NET_Core #AI #ASP_NET_Core #Blazor #C #Cloud_Native #chatbot #classification #e2e_testing #evaluation_tool #intelligent_apps #semantic_search #sentiment_scoring #summarization #test_data_generation
-
eShop infused with AI – a comprehensive intelligent app sample
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/e-shop-infused-with-ai-comprehensive-intelligent-dotnet-app-sample/#microsoft #NET #NET_Aspire #NET_Core #AI #ASP_NET_Core #Blazor #C #Cloud_Native #chatbot #classification #e2e_testing #evaluation_tool #intelligent_apps #semantic_search #sentiment_scoring #summarization #test_data_generation
-
As AI continues to gift society with condensed information, the question arises: are we becoming dumber or simply more efficient? It's crucial that this technology sparks curiosity rather than breeding complacency. #AI #Society #Summarization
-
#Summarization: "Australian Government Trial Finds #AI is Much Worse Than Humans at Summarizing" & More AI News Headlines https://ow.ly/fNho50TfUAu
-
#Summarization: "Australian Government Trial Finds #AI is Much Worse Than Humans at Summarizing" & More AI News Headlines https://ow.ly/fNho50TfUAu
-
#Summarization: "Australian Government Trial Finds #AI is Much Worse Than Humans at Summarizing" & More AI News Headlines https://ow.ly/fNho50TfUAu
-
#Summarization: "Australian Government Trial Finds #AI is Much Worse Than Humans at Summarizing" & More AI News Headlines https://ow.ly/fNho50TfUAu
-
#Summarization: "Australian Government Trial Finds #AI is Much Worse Than Humans at Summarizing" & More AI News Headlines https://ow.ly/fNho50TfUAu
-
Обзор приложения NotebookLM
Приложение под названием NotebookLM ( https://notebooklm.google.com/ ) было выпущено компанией Google около года назад, и на Хабре было по этому поводу два кратких анонса в прошлом году ( раз , два ). На мой взгляд, оно заслуживает обзора чуть более подробного чем эти краткие сообщения, так что попробую восполнить этот пробел. NotebookLM - это инструмент на основе ИИ, который позволяет относительно быстро, удобно и без лишних телодвижений получить краткий разносторонний обзор (саммари) объемных документов (книг, статей), а также интерактивно взаимодействовать с ними (задавать вопросы, касающиеся их содержания). В моем понимании он представляет собой надстройку над "обычным ИИ-чатом", которому в контекст загружен интересующий пользователя документ. Эта надстройка включает в себя: 1. Набор из нескольких преднастроенных стандартизованных промптов, доступных в один клик и ориентированных на работу с объемными текстами ("Составь мне оглавление", "Составь мне FAQ на основе этого текста", и т.п.) 2. Интерфейсное решение ("карточки-плитки на рабочем столе"), которое по замыслу разработчиков, видимо, должно быть более удобным чем "обычный (линейный) чат" 3. Интерфейс чата, который при взаимодействии с текстом в формате "вопрос-ответ" отображает не только ответы на задаваемые вопросы, но и фрагменты соответствующего исходного текста, а также ссылки на конкретные параграфы полного текста-источника. Посмотрим как это работает
-
Обзор приложения NotebookLM
Приложение под названием NotebookLM ( https://notebooklm.google.com/ ) было выпущено компанией Google около года назад, и на Хабре было по этому поводу два кратких анонса в прошлом году ( раз , два ). На мой взгляд, оно заслуживает обзора чуть более подробного чем эти краткие сообщения, так что попробую восполнить этот пробел. NotebookLM - это инструмент на основе ИИ, который позволяет относительно быстро, удобно и без лишних телодвижений получить краткий разносторонний обзор (саммари) объемных документов (книг, статей), а также интерактивно взаимодействовать с ними (задавать вопросы, касающиеся их содержания). В моем понимании он представляет собой надстройку над "обычным ИИ-чатом", которому в контекст загружен интересующий пользователя документ. Эта надстройка включает в себя: 1. Набор из нескольких преднастроенных стандартизованных промптов, доступных в один клик и ориентированных на работу с объемными текстами ("Составь мне оглавление", "Составь мне FAQ на основе этого текста", и т.п.) 2. Интерфейсное решение ("карточки-плитки на рабочем столе"), которое по замыслу разработчиков, видимо, должно быть более удобным чем "обычный (линейный) чат" 3. Интерфейс чата, который при взаимодействии с текстом в формате "вопрос-ответ" отображает не только ответы на задаваемые вопросы, но и фрагменты соответствующего исходного текста, а также ссылки на конкретные параграфы полного текста-источника. Посмотрим как это работает
-
Обзор приложения NotebookLM
Приложение под названием NotebookLM ( https://notebooklm.google.com/ ) было выпущено компанией Google около года назад, и на Хабре было по этому поводу два кратких анонса в прошлом году ( раз , два ). На мой взгляд, оно заслуживает обзора чуть более подробного чем эти краткие сообщения, так что попробую восполнить этот пробел. NotebookLM - это инструмент на основе ИИ, который позволяет относительно быстро, удобно и без лишних телодвижений получить краткий разносторонний обзор (саммари) объемных документов (книг, статей), а также интерактивно взаимодействовать с ними (задавать вопросы, касающиеся их содержания). В моем понимании он представляет собой надстройку над "обычным ИИ-чатом", которому в контекст загружен интересующий пользователя документ. Эта надстройка включает в себя: 1. Набор из нескольких преднастроенных стандартизованных промптов, доступных в один клик и ориентированных на работу с объемными текстами ("Составь мне оглавление", "Составь мне FAQ на основе этого текста", и т.п.) 2. Интерфейсное решение ("карточки-плитки на рабочем столе"), которое по замыслу разработчиков, видимо, должно быть более удобным чем "обычный (линейный) чат" 3. Интерфейс чата, который при взаимодействии с текстом в формате "вопрос-ответ" отображает не только ответы на задаваемые вопросы, но и фрагменты соответствующего исходного текста, а также ссылки на конкретные параграфы полного текста-источника. Посмотрим как это работает
-
“Accessible documents result in a more accurate AI summarization of each document.”
Use this as motivation to improve accessibility leveraging corporate interest in AI.
It can also be used as an AI use-case, to improve accessibility of documents using AI.Use this as motivation to improve the data classification of documents.
It can also be used as an AI use case.#AI #accessibility #data #classification #summarization #infosec
-
Как анализировать тысячи отзывов с ChatGPT? Частые ошибки и пример на реальных данных
В этой статье я расскажу про свой опыт решения рабочей задачи — анализ отзывов о компании от пользователей. Мы разберем возможные ошибки и посмотрим на пример кода и реальных данных. Гайд будет полезен всем, у кого нет большого опыта в анализе данных или работе с LLM через API.
https://habr.com/ru/articles/821287/
#llm #gpt #chatgpt #python #clustering #kmeans #tsne #visualization #summarization #data_analysis