ಲಾಭಗಳು:
- ಮಾದರಿ, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ಫಿಟ್ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಚಕ್ರದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ವಿನಂತಿ ಕರಡುಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಫಿಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ತಯಾರಕರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ದೈಹಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಫಿಟ್ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರವು ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಉಳಿದಿದೆ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ವೀಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ
ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕಾಗದದಿಂದ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ: ಟೆಕ್ ಪ್ಯಾಕ್ ಪ್ರಕಾರ ತಯಾರಿಸಿದ ಮೊದಲ ಭೌತಿಕ ಮಾದರಿ. ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಹರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೇಹದ ಮೇಲೆ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಮಾದರಿಯು ಮೊದಲ ಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊರಬರುವುದಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಫ್ಯಾಷನ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚಕ್ರದ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿ ಆಗಮಿಸುತ್ತದೆ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ವಿನಂತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೊಸ ಮಾದರಿ ಬರುತ್ತದೆ - ಉತ್ಪನ್ನವು ಪಕ್ವವಾಗುವವರೆಗೆ.
ಈ ಚಕ್ರದ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮನುಷ್ಯಾಕೃತಿ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಧರಿಸಿರುವ ಮತ್ತು ಅದರ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಅಧಿವೇಶನ. ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಡಿಸೈನರ್ ಮತ್ತು ಅಚ್ಚು ತಯಾರಕರು ತೋಳು ಎಲ್ಲಿ ಬಿಗಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಸೊಂಟವು ಎಲ್ಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕುತ್ತಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಬೀಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ನಂತರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಯಾರಕರಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಸಂವಹನ: "ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ" ನಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಯಾರಕರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಬಿಗಿಯಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಅಳತೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿರಬೇಕು.
ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಇಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾದ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯೋಣ: ಫಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರವು ಭೌತಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ನಿಜವಾದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ, ನಿಜವಾದ ಕಣ್ಣಿನಿಂದ, ಬಟ್ಟೆಯು ದೇಹದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಬಟ್ಟೆಯು ಹೇಗೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಹೊಲಿಗೆ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ಸ್ಪರ್ಶಿಸಲು ಅಥವಾ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
AI ಯ ನೈಜ ಕೊಡುಗೆಯು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದನೆಯಲ್ಲಿದೆ: ಇದು ಗೊಂದಲಮಯ, ತ್ವರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಡಿಸೈನರ್ ರಿಹರ್ಸಲ್ನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಪಷ್ಟ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಮಾಪಕರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ; ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ; ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ; ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಗಾತ್ರ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ.
ಸಲಹೆ: ಅಳವಡಿಸುವಾಗ ನಿಮ್ಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ (ವಾಯ್ಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಹ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ). ನಂತರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಹೇಳಿ, "ಈ ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಕರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನನ್ನನ್ನು ಕೇಳಿ." ವೀಕ್ಷಣೆ ನಿಮ್ಮದು, ಸಂಪಾದನೆ ಅವರದು.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಮಾದರಿಯಿಂದ ಅನುಮೋದನೆಗೆ
ಹಂತ 1 - ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ. ಟೆಕ್ ಪ್ಯಾಕ್ ವಿರುದ್ಧ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಮನುಷ್ಯಾಕೃತಿ/ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಹಂತ 2 - ಕಚ್ಚಾ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ಯಾವುದೇ ಬಿಗಿತ, ಸ್ಥಳ, ಎಳೆಯುವ ಅಥವಾ ಬೀಳುವ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ. ಈ ಹಂತವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದೈಹಿಕ ಮತ್ತು ಮಾನವೀಯವಾಗಿದೆ.
ಹಂತ 3 - ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ: ಎಷ್ಟು ಬದಲಾವಣೆ, ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಯಾವ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಲ್ಲಿ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 4 - ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸಿ. ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಪನ ಬಿಂದು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಯಾರಕರಿಗೆ ರವಾನಿಸಿ.
ಹಂತ 5 - ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ. ಒಳಬರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ; ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವವರೆಗೆ ಚಕ್ರವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ, ನಂತರ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
ಕಚ್ಚಾ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿವ್ವಳ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
ಕಚ್ಚಾ ವೀಕ್ಷಣೆ
ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ
"ಸ್ಲೀವ್ ಸ್ವಲ್ಪ ಬಿಗಿಯಾಗಿದೆ"
ಬೈಸೆಪ್ಸ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಬದಿಗಳಲ್ಲಿ ತೋಳಿನ ಅಗಲವನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ +1 ಸೆಂ
"ಸೊಂಟ ತುಂಬಾ ಸಡಿಲವಾಗಿದೆ"
ಸೈಡ್ ಸ್ತರಗಳಲ್ಲಿ ಸೊಂಟದ ಅಗಲವನ್ನು ಒಟ್ಟು −2 ಸೆಂ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
"ಅವನು ಎತ್ತರವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿದ್ದನು"
ಮುಂಭಾಗ ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದ ಉದ್ದವನ್ನು ಹೆಮ್ನಿಂದ 3 ಸೆಂ.ಮೀ
"ಕಾಲರ್ ಅಹಿತಕರವಾಗಿದೆ"
ಕಾಲರ್ ಸುತ್ತಳತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ +0.5 ಸೆಂ, ಒಳಗಿನ ಸೀಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯವರೆಗೆ. "ಮೇಲ್ಭಾಗವು ಸ್ವಲ್ಪ ಬಿಗಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೋಳುಗಳು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಅಳವಡಿಸುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಗಮನಿಸಿದರು. ಅದನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಕಳುಹಿಸುವ ಬದಲು, ಅದನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡಿದೆ; "ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಎಷ್ಟು" ಎಂಬಂತಹ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು AI ಕೇಳಿದೆ. ಡಿಸೈನರ್ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರು, ಸೂಚನೆಯು "ಎದೆ +1.5 ಸೆಂ, ತೋಳಿನ ಉದ್ದ +2 ಸೆಂ" ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿದೆ. ತಯಾರಕರು ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆದರು, ಎರಡನೇ ಮಾದರಿಯು ಸ್ಪಾಟ್ ಆನ್ ಆಗಿದೆ. AI ಪದಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿದೆ, ಅಳತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ವಿನ್ಯಾಸಕರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ದೋಷ. ಒಂದು ತಂಡ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸ ಮಾಡದೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಅದರ ಫೋಟೋವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು "ನಿಮ್ಮ ಫಿಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನನಗೆ ತಿಳಿಸಿ." ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಚಿತ್ರದಿಂದ "ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು" ನಿರ್ಮಿಸಿತು; ಆದರೆ ಫೋಟೋ ಪೋಸ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ನ ಪೋಸ್ ನಿಜವಾದ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಲಿಲ್ಲ. ತಪ್ಪಾದ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮಾದರಿ ಸೈಕಲ್ ವ್ಯರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ದೈಹಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಗಮನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸ್ಥಿರ ಸಂವಹನ. ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದ್ದವು ಮತ್ತು ನೋಟುಗಳು ಚದುರಿಹೋಗಿವೆ. ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಎಲ್ಲಾ ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನೀಡಿದರು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದೇ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ (ಮಾಪನ ಬಿಂದು / ಪ್ರಸ್ತುತ / ಬಯಸಿದ / ಸಮರ್ಥನೆ) ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು. ತಯಾರಕರು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದರು, ದೋಷವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಸಂವಹನ, ಮಾನವರು ವಿಷಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರು.
ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಿಂದ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಯವರೆಗೆ:
ನಾನು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ: [ಪಠ್ಯ/ಧ್ವನಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರತಿಲೇಖನ]. ಉತ್ಪನ್ನ: [ವಿವರಣೆ]. ಕಾರ್ಯ: ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಿ ನಿರ್ಮಾಪಕರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಸೂಚನೆ: ಮಾಪನ ಬಿಂದು | ದಿಕ್ಕು (ವಿಸ್ತರಿಸು/ಕುಗ್ಗಿಸು/ವಿಸ್ತರಿಸು/ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸು) | ಪ್ರಮಾಣ | ಸಮರ್ಥನೆ. ನಾನು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನನ್ನನ್ನು ಕೇಳಿ; ಮೌಲ್ಯದ ತಯಾರಿಕೆ.
2) ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ:
ನನ್ನ ಸೂಕ್ತ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ: [ಪಠ್ಯ]. ಕಾರ್ಯ: ಯಾವುದೇ ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಮನಸಾಕ್ಷಿಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ನಾನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ (ಉದಾ: "ಎಷ್ಟು ಹೇರಳವಾಗಿದೆ?", "ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ?"). ನಾನು ಉತ್ತರಿಸಿದಾಗ ನಾನು ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತೇನೆ.
3) ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಫಾರ್ಮ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಟರ್:
ನನ್ನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]. ಕಾರ್ಯ: ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದೇ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಅಳತೆ ಬಿಂದು | ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯ | ಬಯಸಿದ ಮೌಲ್ಯ | ಸಮರ್ಥನೆ | ಆದ್ಯತೆ. ನಾನು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸುತ್ತೇನೆ/ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತೇನೆ; ನೀವು ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.
4) ಮಾದರಿ ಹೋಲಿಕೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ:
ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]. ಹೊಸ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನನ್ನ ಅವಲೋಕನ: [ಪಠ್ಯ]. ಕಾರ್ಯ: ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು ಅಗತ್ಯ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಐಟಂ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ನಾನು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ; ನೀವು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಾನು ಏನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಅವಲೋಕನವಿಲ್ಲದೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂವಹನ ಸಹಾಯಕ. ನಾನು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: "ಎದೆಯ ಬಿಗಿತ, ತೋಳು ಉದ್ದ, ಸ್ಕರ್ಟ್ ಅಗಲವಾಗಿ ತೆರೆಯುವುದು". ಉತ್ಪನ್ನ: ಎ-ಲೈನ್ ಉಡುಗೆ, ಗಾತ್ರ ಎಂ. ಕಾರ್ಯ: ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಿ: ಮಾಪನ ಬಿಂದು | ದಿಕ್ಕು | ಮೊತ್ತ | ಸಮರ್ಥನೆ. ನಾನು ಮೊತ್ತವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತೇನೆ - ಅದಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಎಲ್ಲಿ ಬೇಕು ಎಂದು ನನ್ನನ್ನು ಕೇಳಿ. ನೀವು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ; ನನ್ನ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ, ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಡಿ.
ಎರಡನೆಯ ಹಕ್ಕು AI ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾನವನಿಂದ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನ, ಅದರಿಂದ ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- AI ಅನ್ನು ಫಿಟ್ "ನೋಡಿ" ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ದೈಹಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಫೋಟೋಗಳು ಅಥವಾ ವಿವರಣೆಗಳು ನೈಜ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ.
- ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. "ಸ್ವಲ್ಪ ದೊಡ್ಡದು" ತಯಾರಕರಿಂದ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು.
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೂಫ್ ಅವಲೋಕನವು ಎಷ್ಟು ಸೆಂ.ಮೀ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯಲ್ಲ.
- ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸುವುದು. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವುದು ದೋಷವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ.
- ಸಂವಹನವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಳುಹಿಸುವುದರಿಂದ ತಯಾರಕರಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
ಗಮನ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಳವಡಿಸುವಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಇದು ನಿಮ್ಮ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ದೇಹರಚನೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರವು ದೇಹಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವ ವಿನ್ಯಾಸಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಮತ್ತು ದೈಹಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸವಿಲ್ಲದೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಮಾದರಿಯು ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಮೊದಲ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದಿಲ್ಲ; ಆದ್ದರಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನವು ಒಂದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಪಕ್ವವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಚಕ್ರದ ಹೃದಯವು ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ: ದೇಹದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಅಧಿವೇಶನ. ಫಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರ ದೈಹಿಕ ಮತ್ತು ಮಾನವ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. AI ಯ ಕೊಡುಗೆಯು ಸಂವಹನದಲ್ಲಿದೆ: ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ತಾಂತ್ರಿಕ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವುದು, ಕಚ್ಚಾ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಅದನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಸಂರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. (1) ನೀವು ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ಊಹಿಸುವ 5-6 ಕಚ್ಚಾ ವೀಕ್ಷಣಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು (ಅಸ್ಪಷ್ಟ ರೂಪದಲ್ಲಿ) ಬರೆಯಿರಿ. (2) ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ನೀವೇ ನಿರ್ಧರಿಸಲು "ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ" ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. (3) "ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸೂಚನೆಗೆ ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ" ಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ. (4) "ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಫಾರ್ಮ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಟರ್" ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. (5) ಈ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಭೌತಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ದೈಹಿಕ ಪೂರ್ವಾಭ್ಯಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಫಿಟ್ನ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಕಚ್ಚಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಅಳತೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿದೆ; ನಾನು ಮೊತ್ತವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಲ್ಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವವರೆಗೂ ನಾನು ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಲಿಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ಮಾನವನಾಗಿ ಯೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.