/ Профессии
Универсальные способности и операции

I.5Создание и редактирование текста

В разделе собраны самостоятельные задачи, где AI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора. Для каждого пункта отдельно указаны механизм, входы, результат и способ проверки.

ЭмбеддингиТекст
AI-задач
18
в этой профессии
Подходящих моделей
44 385
по типу задач и модальности
Категория
I. Универсальные способности
Основные типы
ЭмбеддингиТекст

Рекомендованные модели

44 385 моделей
Загрузки
Лайки
Дата выхода
1 291–1 320 из 44 385
MaziyarPanahi
Experiment26Yamshadow_ShadowNeuralsirkrishna

Experiment26Yamshadow_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; она предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

100апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
automerger
Experiment27pasticheShadowm7exp-7B

Experiment27pasticheShadowm7exp-7B — объединённая Maxime Labonne модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она создана автоматическим слиянием automerger/Experiment27Pastiche-7B и mahiatlinux/ShadowM7EXP-7B методом SLERP; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель подходит для генерации текста и диалоговых ответов, а её контекст достигает 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

180апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
automerger
Experiment27pasticheYamshadowexperiment28-7B

Experiment27pasticheYamshadowexperiment28-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста, включая диалоги. Слияние выполнено методом DARE TIES; в конфигурации указаны плотность 0,53 и вес 0,6 для automerger/YamshadowExperiment28-7B, а в качестве базовой модели — automerger/Experiment27Pastiche-7B. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Лицензия — Apache-2.0.

150апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment24

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в том числе в сценариях, где нужен длинный контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; сведения о конкретных языковых специализациях и прикладных областях в карточке отсутствуют. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

240апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment28

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая модель MaziyarPanahi на базе двух чекпойнтов automerger: Experiment28M7-7B и AlloyingotneoyExperiment28-7B. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные возможности объединённой модели.

170апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_Experiment24Ognoexperiment27

Experiment28M7_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель для генерации текста на основе двух моделей Mistral: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_Experiment26Inex12

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment26Inex12 — объединённая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текстовый запрос и выдаёт продолжение или ответ в текстовом виде. Поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Inex12-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Языковая специализация и отдельные прикладные области в карточке не обозначены.

110апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_Experiment26Neuralarjuna

Experiment28M7_Experiment26Neuralarjuna — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, например для ответов на запросы и создания черновиков. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_Inex12Yam

Experiment28M7_Inex12Yam — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex12Yam-7B. Разработчик карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализацию модели, целевые языки или известные ограничения, поэтому её можно характеризовать только как модель для генерации текста общего назначения.

200апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_Multi_verse_modelM7

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, основанная на двух моделях: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

160апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_PasticheAlloyingotneoy

Experiment28M7_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель для генерации текста, созданная объединением моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст достигает 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

180апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_ShadowCalme

MaziyarPanahi/Experiment28M7_ShadowCalme — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях на основе языковой модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

150апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_ShadowMeliodas

Experiment28M7_ShadowMeliodas — объединённая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowMeliodas-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_ShadowNeuralsirkrishna

Experiment28M7_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные о конкретных языках и специализированных областях применения не приведены.

150апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_Strangemerges_32Experiment26

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Experiment26 — слитая языковая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где требуется продолжение или создание текста по запросу. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специальных областях применения или поддерживаемых языках.

160апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_T3qm7xpExperiment26

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xpExperiment26 — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xpExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

160апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_T3qm7xpT3q

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xpT3q — объединённая языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xpT3q-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализированные предметные области.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_YamShadow

Experiment28M7_YamShadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и работы в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Данных о специализации по предметной области и языковой поддержке в карточке нет; характеристики и ограничения унаследованных моделей здесь не описаны.

170апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_YamStrangemerges_32

Experiment28M7_YamStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовому запросу; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. В репозитории представлены веса SafeTensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализированные сценарии или оценки качества, поэтому модель можно охарактеризовать как модель генерации общего текста.

100апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28M7_YamT3qm7xp

Experiment28M7_YamT3qm7xp — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamT3qm7xp-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по запросу и работы с длинными текстовыми контекстами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_Experiment24Alloyingotneoy

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста по текстовому запросу и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для продолжения текста, диалоговых ответов и других задач генерации на основе текстового ввода. В карточке не описаны отдельная специализация, языковая ориентация или дополнительные возможности, поэтому назначение следует считать общим. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

140апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_Experiment26Experiment24

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment26Experiment24 — объединённая модель семейства Mistral для генерации текста. По карточке, она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; конкретные языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

160апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_Experiment27Yam

Experiment28T3q_Experiment27Yam — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и представлена в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалоговых и других сценариях, где требуется продолжать текст по входному запросу. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0.

100апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_Inex16Calme

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Inex16Calme — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

100апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_PasticheAlloyingotneoy

Experiment28T3q_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; размер её контекстного окна — до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализацию, языки или отдельные возможности диалогового взаимодействия. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

130апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_PasticheInex12

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_PasticheInex12 — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текст и выдаёт текст. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Языковая специализация и дополнительные прикладные области в доступных данных не описаны.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_ShadowOgno

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе двух моделей: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с причинно-следственной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

120апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
MaziyarPanahi
Experiment28T3q_YamExperiment24

Experiment28T3q_YamExperiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/YamExperiment24-7B; размер составляет 7,1 млрд параметров, веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не описывает специализированные сценарии или языки, поэтому назначение следует считать общим. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

100апр. 2024ctx32.8K
textapache-2.0hugging-face
jaspionjader
f-3-8b

jaspionjader/f-3-8b — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная автором репозитория методом SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли jaspionjader/Kosmos-EVAA-mix-v35-8B и jaspionjader/f-2-8b; итоговая модель содержит 7,5 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

300янв. 2025ctx8.2K
texthugging-face
jaspionjader
f-4-8b

f-4-8b — объединённая разговорная языковая модель семейства Llama, созданная jaspionjader с помощью mergekit и метода SLERP на основе jaspionjader/f-2-8b и jaspionjader/f-3-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и представлена в формате safetensors; максимальный контекст — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на запросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. README не описывает специализацию по языкам или предметным областям. Лицензия в предоставленных данных не указана.

240янв. 2025ctx8.2K
texthugging-face

Задачи профессии

18 задач
71Создание первого черновика по цели, аудитории и исходным данным. — AI создаёт первый связный черновик, опираясь на цель сообщения, аудиторию, исходные факты, обязательные тезисы, тон и ограничения формата. Система сначала строит структуру, затем заполняет разделы и помечает места, где недостаточно данных. На выходе — редактируемый текст, а не финальная публикация; его проверяют по фактам, полноте требований, логике и соответствию голосу автора.
72Продолжение или завершение частично написанного текста. — Механизм: AI создаёт новый артефакт по требованиям, исходным фактам и примерам, сохраняя возможность последующего редактирования. Исходные данные: исходные факты, требования к стилю, примеры и цель сообщения. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Продолжение или завершение частично написанного текста», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — текстовый материал. Проверка: по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
73Переписывание текста в другом тоне, стиле или уровне формальности. — AI сначала определяет элементы, которые должны сохраниться, затем перестраивает форму представления и отмечает внесённые изменения. Предметная логика: учитывает расположение элементов, связь между страницами и документные правила, а не только распознанный текст. К исходным данным относятся оригиналы документов, требования к стилю, примеры, цель сообщения и аудитория. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Переписывание текста в другом тоне, стиле или уровне формальности» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Надёжность оценивают сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
74Сокращение текста без потери ключевого смысла. — Для этой задачи система переводит объект в новый формат или вид, контролируя потери информации и нежелательные артефакты. Рабочие входы: примеры, цель сообщения, аудитория и исходные факты. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Сокращение текста без потери ключевого смысла» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Критерии приёмки: сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
75Расширение тезисов примерами, пояснениями и переходами. — Практическая реализация: AI преобразует исходный материал по заданным правилам, сохраняя смысл, структуру и критически важные детали. Входной контекст включает цель сообщения, аудитория, исходные факты и требования к стилю. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Расширение тезисов примерами, пояснениями и переходами» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Ошибки выявляют сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
76Упрощение сложного текста для неспециалиста. — Механизм: AI сначала определяет элементы, которые должны сохраниться, затем перестраивает форму представления и отмечает внесённые изменения. Исходные данные: аудитория, исходные факты, требования к стилю и примеры. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Упрощение сложного текста для неспециалиста» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Проверка: сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
77Повышение точности и однозначности формулировок. — AI сравнивает альтернативы по нескольким критериям и ищет устойчивый компромисс между качеством, стоимостью, временем и риском. К исходным данным относятся исходные факты, требования к стилю, примеры и цель сообщения. Формат результата: рекомендуемая конфигурация для «Повышение точности и однозначности формулировок» с целевыми показателями, ограничениями и сравнением с исходным вариантом. Надёжность оценивают сравнением с базовым решением, проверкой всех ограничений и испытанием устойчивости при изменении условий; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
78Исправление орфографии, пунктуации, грамматики и типографики. — Для этой задачи система определяет повреждённые или отсутствующие элементы и восстанавливает их по соседнему контексту и эталонным примерам. Рабочие входы: требования к стилю, примеры, цель сообщения и аудитория. Формат результата: восстановленный объект по задаче «Исправление орфографии, пунктуации, грамматики и типографики» с пометками реконструированных участков и уровнем уверенности. Критерии приёмки: сравнением с известным оригиналом или экспертной оценкой и отдельной проверкой участков с низкой уверенностью; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
79Улучшение структуры, связности и читаемости текста. — Практическая реализация: AI сначала определяет элементы, которые должны сохраниться, затем перестраивает форму представления и отмечает внесённые изменения. Входной контекст включает примеры, цель сообщения, аудитория и исходные факты. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Улучшение структуры, связности и читаемости текста» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Ошибки выявляют сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
80Устранение повторов, канцелярита и лишних вводных конструкций. — Механизм: AI исправляет дефектные элементы, сохраняя исходные особенности и помечая участки с низкой уверенностью. Исходные данные: цель сообщения, аудитория, исходные факты и требования к стилю. Формат результата: восстановленный объект по задаче «Устранение повторов, канцелярита и лишних вводных конструкций» с пометками реконструированных участков и уровнем уверенности. Проверка: сравнением с известным оригиналом или экспертной оценкой и отдельной проверкой участков с низкой уверенностью; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
81Адаптация одного материала под разные аудитории и каналы. — AI строит профиль текущих потребностей и адаптирует содержание, порядок или параметры взаимодействия под конкретного человека. К исходным данным относятся аудитория, исходные факты, требования к стилю и примеры. Формат результата: адаптированный вариант для «Адаптация одного материала под разные аудитории и каналы» с указанием контекста и факторов, определивших персонализацию. Надёжность оценивают по пользовательской обратной связи, долгосрочной полезности и отсутствию нежелательной дискриминации; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
82Создание заголовков, подзаголовков, аннотаций и кратких описаний. — Для этой задачи система собирает содержание и структуру из заданных ограничений, затем формирует несколько вариантов для выбора и доработки. Рабочие входы: исходные факты, требования к стилю, примеры и цель сообщения. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Создание заголовков, подзаголовков, аннотаций и кратких описаний», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — текстовый материал. Критерии приёмки: по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
83Формирование плана, структуры или оглавления до написания текста. — Практическая реализация: AI генерирует черновой результат, согласованный с контекстом, форматом и стилевыми требованиями задачи. Входной контекст включает требования к стилю, примеры, цель сообщения и аудитория. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Формирование плана, структуры или оглавления до написания текста», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — текстовый материал. Ошибки выявляют по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
84Генерация вариантов формулировки для выбора человеком. — Механизм: AI создаёт новый артефакт по требованиям, исходным фактам и примерам, сохраняя возможность последующего редактирования. Исходные данные: примеры, цель сообщения, аудитория и исходные факты. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Генерация вариантов формулировки для выбора человеком», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — текстовый материал. Проверка: по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
85Преобразование заметок, тезисов или стенограммы в связный документ. — AI сначала определяет элементы, которые должны сохраниться, затем перестраивает форму представления и отмечает внесённые изменения. Предметная логика: учитывает расположение элементов, связь между страницами и документные правила, а не только распознанный текст. К исходным данным относятся оригиналы документов, цель сообщения, аудитория, исходные факты и требования к стилю. Формат результата: преобразованный материал по задаче «Преобразование заметок, тезисов или стенограммы в связный документ» с сохранённым содержанием и журналом значимых изменений. Надёжность оценивают сравнением смысла и структуры до и после преобразования, а также поиском потерянных элементов; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
86Создание текста по заданному шаблону и набору ограничений. — Для этой задачи система генерирует черновой результат, согласованный с контекстом, форматом и стилевыми требованиями задачи. Рабочие входы: аудитория, исходные факты, требования к стилю и примеры. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Создание текста по заданному шаблону и набору ограничений», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — текстовый материал. Критерии приёмки: по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
87Проверка единообразия терминов, имён и обозначений. — Практическая реализация: AI разлагает требования на проверяемые условия и последовательно сопоставляет с ними каждую часть объекта. Входной контекст включает исходные факты, требования к стилю, примеры и цель сообщения. Формат результата: протокол выполнения «Проверка единообразия терминов, имён и обозначений» с пройденными условиями, найденными нарушениями и спорными местами для ручного решения. Ошибки выявляют повторным запуском на эталонных примерах, ручной проверкой спорных случаев и полнотой контрольного покрытия; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам.
88Создание контролируемого языка с ограниченным словарём и правилами. — Механизм: AI собирает содержание и структуру из заданных ограничений, затем формирует несколько вариантов для выбора и доработки. Исходные данные: требования к стилю, примеры, цель сообщения и аудитория. Формат результата: редактируемый артефакт по задаче «Создание контролируемого языка с ограниченным словарём и правилами», согласованный с исходными фактами, форматом и ограничениями; тип артефакта — текстовый материал. Проверка: по соответствию фактам, требованиям, формату и качеству последующей экспертной доработки; по фактической точности, соответствию задаче, тону, структуре и редакционным правилам. <a id="section-i-6"></a>

0 моделей