Runway süni intellekt modelindəki xətanı düzəldə bilmədi, onu funksiyaya çevirdi

Runway şirkəti süni intellektlə işləyən real-vaxt video modelindəki inadkar bir xətanı həftələrlə aradan qaldırmağa çalışdı, lakin uğursuz oldu. Problem ondan ibarət idi ki, süni intellekt tərəfindən yaradılan avatarlar canlı video generasiyası zamanı mərkəzdən kənara sürüşürdü. Şirkət bu xətanı arxa planda düzəltmək əvəzinə, onu ön planda yeni bir funksiyaya çevirərək həll yolunu tapdı. Runway ML şirkətinin korporativ məhsullar üzrə rəhbəri Rayan Fillips VB Transform 2026 konfransında bu təcrübəni bölüşdü. O, vurğuladı ki, əsas modelləri özləri qurmayan şirkətlər belə, Runway-in modelləri necə qurduğu, qiymətləndirdiyi və istifadəyə verdiyini öyrənməklə dəyərli dərslər əldə edə bilər. Fillipsin sözlərinə görə, bu dərslər demək olar ki, hər gün qarşılaşılan problemlərə tətbiq oluna bilər. Runway tətbiqi süni intellekt tədqiqat şirkətidir və ümumi dünya modelləri yaradaraq generativ alətləri gücləndirir. Təqdimat zamanı Fillips Runway Characters adlı real-vaxt video modelini nümayiş etdirdi. Bu model sıfır gecikmə ilə süni intellekt tərəfindən yaradılan avatarlarla qarşılıqlı əlaqə yaratmağa imkan verir. O qeyd etdi ki, beş il əvvəl oxunmayan mətn və aşağı kadr sürəti olan bir video yaratmaq üçün rəssamlar yüzlərlə saat sərf edərək hər bir kadrı ayrı-ayrılıqda birləşdirməli idilər. İndi isə Runway modelləri interaktiv videonu ani olaraq yaradır. Fillips izah etdi ki, bu real-vaxt modellərinin necə qurulduğunu öyrənmək, şirkətlərə agentik və ya digər real-vaxt təcrübələrini qurmaq və tətbiq etmək üçün ilham verə bilər. O, qiymətləndirmə dəstlərinin yaradılmasının yalnız mühəndislik işi olmadığını vurğuladı. Keyfiyyətli bir süni intellekt məhsulu qurmaq üçün məhsul, dizayn, tədqiqat və satış departamentləri arasında dərin əməkdaşlıq tələb olunur. Bu komandalar birlikdə "keyfiyyət" anlayışının nə olduğunu müəyyən etməlidir. Fillips, komanda üzvlərinin birgə yaradılmış nümunələri nəzərdən keçirdiyi daxili seminarların keçirilməsinin vacibliyini vurğuladı. Məqsəd bütün təşkilatı xüsusi uğursuzluq halları üzrə eyni səviyyəyə gətirməkdir ki, hər kəs uğurlu generasiyanın vahid tərifini paylaşsın. Bu yanaşma, süni intellekt modellərinin inkişafında və tətbiqində qarşılaşılan çətinliklərin öhdəsindən gəlmək üçün effektiv bir üsul kimi qiymətləndirilir.