在营销和游戏领域

[rakibhasan01854]

生成式人工智能用于创建对话、标题、广告口号和文本、博客文章、与客户实时沟通的聊天，或创建产品描述、文章和社交媒体内容。
用于文本生成的神经网络有很多 ——Frase IO、 Peppertype、Outranking、 Writesonic， 而GPT-3是最大的网络之一（每天生成多达 45 亿个单词）。
代码生成
生成式人工智能的另一个应用是软件开发，因为它无需手动编码即可创建代码。由于这种特性，不仅专业人士可以进行代码开发，甚至不参与编程的人员也可以进行代码开发。因此，ChatGPT 生成了成熟的代码（用于 Google Sheets 和编程语言（Python 等）的宏（脚本），可进一步应用和自动化日常工作。
在营销中，可以使用代码生成器来编写所需的机器人。例如，一个机器人会发送竞争对手的文章链接，这些文章获得了超过 100 个赞。这样，就可以监测观众对特定主题的兴趣。

主要的代码生成器有 CodeWhisperer， Copilot， Tabnine， AlphaCode。
实践测试
使用 GAN 创建内容（文本、音频或视频）是已经实现的未来。这意味着现在是时候开始利用神经网络为我们提供的机会了。例如，ChatGPT 可用于获取：

信息 （要求提供申请的10个主要竞争对手的名单）


摘要形式的简短文本， 包含文章或文本的主要信息（使用 AppsFlyer 文章示例翻译带有摘要的文本）


语义核心 （请求搜索 Yandex.Direct 中 海外印度数据 后续广告的应用程序的关键词）


ChatGPT 可用于生成名称、标题、文本、描述、技术规格和媒体规划。要全面了解 ChatGPT 的功能（包括其在广告活动分析方面的潜力），请查看我们的文章。

我们认为迄今为止最有前途的图像生成器是Midjourney和DALL-E。为了比较这两个神经网络并检查它们在解决常规代理任务中的适用性，我们测试了 Mobio 团队面临的三个现实问题。

第一个任务是利用春天的属性，用柔和的色彩为广告横幅创建一个 5% 的大图形。 Midjourney 无疑更好地完成了这项任务。确实，百分号并没有屈服于任何网络。