Как обучить AI динамической генерации контента в MR с MarrowSDK?

Чтобы обучить ИИ динамической генерации контента в MR с помощью MarrowSDK, важно интегрировать наработки в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Во-первых, для войс чата необходимо использовать рекуррентные нейронные сети или трансформеры, которые хорошо справляются с последовательностями данных, например, с распознаванием речи и синтезом. Во-вторых, для корректировки освещения виртуального пространства полезно применять генеративно-состязательные сети (GAN), которые способны генерировать реалистичные изображения и текстуры. При этом следует учитывать физические свойства света и его взаимодействие с материалами внутри MR-сцены. Лучшей практикой является проведение обучения с учителем с использованием большого и разнообразного датасета, который включает различные моно- и стереоаудио-записи, а также изображения с различными условиями освещения. Также полезно регулярно тестировать ИИ в различных условиях, чтобы обеспечить его способность адаптироваться к новым ситуациям и обратную связь для дальнейших итераций обучения.

Ну смотри, чтобы AI болтал с тобой как живой, надо его накормить кучей данных про то, как люди разговаривают, и воткнуть туда систему, типа трансформеров, они сегодня на слуху. А про освещение… Это как в фотошопе, только AI сам учится, на чём свет норм смотрится, а где перебор. Тыкай его генеративно-состязательными сетями, они умеют выдумывать картиночки, и гляди, чтобы не заснул на тренировке, данные разные ему давай по кайфу. И да, сам проверяй, а то он поумничать любит, а когда что-то не так — офигевает и не знает, что делать.