System One на входе пайплайна: дешёвый слой разметки между регэкспами и LLM

Модель System One — не замена LLM, а дешёвый классификатор на самом входе конвейера. Один вызов размечает сырую запись, и весь пайплайн дальше читает готовые факты из полей.

Любой пайплайн обработки данных начинается одинаково. На вход валится поток сырых записей, и первое, что нужно сделать, — понять, что это вообще такое. Какой тип, какой формат, какие атрибуты, стоит ли тратить на запись дорогие шаги ниже по течению. Обычно выбирают из двух плохих вариантов: отдать работу большой языковой модели — дорого и медленно на каждой записи, либо зашить в регэкспы и эвристики — дёшево, но хрупко и слепо к смыслу.

Между этими полюсами появился третий вариант — модели класса System One. Я поигрался с одной из них, Jev от TypeSafe, и зафиксировал вывод: самое ценное применение такой модели — не в середине пайплайна, а на самом входе, как слой разметки и обогащения.

Continue reading “System One на входе пайплайна: дешёвый слой разметки между регэкспами и LLM”

Как мы собрали пайплайн гибридных рилсов: живой эксперт плюс AI-видеовставки

Talking-head на камеру эксперт снимает сам, а перебивки между тезисами генерирует AI: видео без лица под синтезированную речь. История о том, как из разового скрипта вырос конвейер на пять стадий — с граблями про гипнотический loop, «бесплатные» голоса за 402 и Seedance, который отказывается снимать 3 секунды.

Задача звучала обманчиво просто: короткие вертикальные ролики, где эксперт по недвижимости говорит на камеру, а между его тезисами — красивые AI-перебивки: стройка, транспорт, документ крупным планом, телефон в руке. Лицо снимает человек, атмосферу генерирует нейросеть. Из разового скрипта на одну генерацию это выросло в конвейер на пять стадий, и по дороге мы собрали почти все грабли, которые в такой сборке можно собрать.

Continue reading “Как мы собрали пайплайн гибридных рилсов: живой эксперт плюс AI-видеовставки”