Исследование группы университетов США ставит под сомнение границы между человеческим и ИИ в психотерапии. Оказывается, обычному человеку все сложнее отличить ответы, сгенерированные ChatGPT, от профессиональных советов психологов.
В эксперименте с участием 830 человек, ответы ChatGPT не только оказались неотличимы от экспертных, но и были оценены выше по ключевым аспектам психотерапии. Языковой анализ показал, что ChatGPT использует более позитивный тон и предоставляет более развернутые ответы, что способствовало более высоким оценкам в фокусной группе.
journals.plos.org
ИТ-гиганты столкнулись с неожиданными препятствиями в разработке и запуске обновленных версий своих голосовых помощников, Siri и Alexa, на базе генеративного ИИ. Тестирование выявило регулярные проблемы с надежностью и точностью ответов.
По данным Bloomberg, Apple может отложить выпуск улучшенной Siri до мая 2025 года или позже из-за многочисленных программных ошибок и "технических проблем". Аналогичная ситуация наблюдается и в Amazon, где выпуск LLM-версии Alexa также отложен из-за неверных ответов, выявленных в ходе тестирования. Несмотря на планы анонсировать обновление Alexa 26 февраля, публичный доступ будет открыт не ранее 31 марта, то есть через 18 месяцев после первоначального анонса в 2024 году.
bloomberg.com
Южнокорейское правительство запретило загрузку мобильного приложения DeepSeek из-за опасений по поводу безопасности данных. Ограничение, вступившее в силу в субботу, не затронуло пользователей, у которых приложение уже установлено, и доступ к сервису DeepSeek через веб-версию остается открытым.
Корейская комиссия по защите персональной информации (PIPC) заявила, что DeepSeek "частично пренебрегла" своими обязательствами в соответствии с законами Южной Кореи о защите данных. По словам директора отдела расследований PIPC Нам Сока, DeepSeek "недостаточно прозрачна в вопросах передачи данных третьим лицам и потенциально собирает избыточную личную информацию".
Представитель DeepSeek прибыл в Южную Корею для решения возникших проблем. Сроки снятия ограничений на скачивание приложения пока не определены.
nytimes.com
Ресерчеры разрабатывают системы ИИ, способные распознавать эмоции животных, чтобы открыть новые возможности для улучшения их благополучия.
Например, система Intellipig, разработанная в Великобритании, анализирует фотографии свиней и предупреждает фермеров о признаках боли, болезни или эмоционального стресса. В Университете Хайфы разрабатывают ИИ, способный распознавать признаки дискомфорта у собак, что может помочь людям лучше понимать своих питомцев.
Система, разработанная в Университете Сан-Паулу, обучилась распознавать признаки боли у лошадей, анализируя фотографии их морд до и после операций, а также до и после приема обезболивающих средств. ИИ смог самостоятельно выявить признаки, указывающие на боль, с точностью 88%, демонстрируя потенциал таких систем для автоматизации мониторинга состояния животных.
science.org
Энтузиасты в области ИИ создают портативные версии LLM, которые помещаются на обычный USB-накопитель. Эти модели, хотя и менее мощные, чем их "большие братья", открывают новые возможности для использования ИИ в мобильных и эмбедед-устройствах.
Один из таких проектов, Binh, позволяет запускать LLM на Raspberry Pi Zero W, помещенном в корпус USB-накопителя. Пользователю достаточно создать пустой текстовый файл с именем, и LLM автоматически заполнит его сгенерированным текстом. Хотя скорость работы оставляет желать лучшего, автор проекта считает его первым plug-and-play LLM на USB-носителе.
hackaday.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍39❤16🔥10😇2
Step-Audio – платформа с открытым исходным кодом, объединяющая понимание и генерацию речи для поддержки мультиязычных диалогов (китайский, английский и японский).
Step-Audio способна передавать эмоциональные оттенки, региональные диалекты, различные стили речи и вокала.
Основой Step-Audio является 130B мультимодальная модель, которая объединяет в себе функции распознавания и генерации речи, семантического понимания, ведения диалога, клонирования голоса и синтеза речи. Важным компонентом является собственный токенизатор, позволяющий создавать высококачественный звук без традиционного сбора данных вручную.
Step-Audio-Tokenizer - токенизатор речи. Для лингвистической токенизации используется кодер Paraformer, который квантуется в дискретные представления с частотой 16,7 Гц. Для семантической токенизации - токенизатор CosyVoice, специально разработанный для эффективного кодирования характеристик, необходимых для создания естественных и выразительных речевых результатов, работающий на частоте 25 Гц.
Step-Audio-Chat - мультимодальная LLM с 130 млрд. параметров, которая отвечает за понимание и генерацию человеческой речи.
Step-Audio-TTS-3B - TTS-модель, обученная на крупном синтетическом наборе данных с использованием парадигмы LLM-Chat. Модель поддерживает несколько языков, множество эмоциональных выражений и различные элементы управления стилем голоса. Step-Audio-TTS-3B является первой открытой TTS-моделью, способной генерировать певческий вокал.
StepEval-Audio-360 - датасет, собранный при участии профессиональных аннотаторов и содержит весь спектр возможностей: пение, творчество, ролевые игры, логические рассуждения, понимание голоса, следование голосовым инструкциям, игры, управление речевыми эмоциями и языковые способности на китайском, английском и японском языках.
⚠️ Для локального использования понадобится (41.6Гц): Step-Audio-Tokenizer - 1.5 GB VRAM, Step-Audio-Chat - 256 GB VRAM, Step-Audio-TTS-3B - 8GB VRAM.
⚠️ Наиболее качественный инференс, по словам разработчиков, достигается на 4xA800/H800 GPU с 80GB или больше.
# Clone the repository
git clone https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio.git
# Create a Conda venv
conda create -n stepaudio python=3.10
conda activate stepaudio
# Install dependencies
cd Step-Audio
pip install -r requirements.txt
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-Audio-TTS-3B
# TTS inference
python tts_inference.py --model-path --output-path --synthesis-type use_tts_or_clone
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #ASR #TTS #StepAudio
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍49❤12🔥8⚡1
GitHub Copilot для Xcode Chat стал доступен для публичного превью. Для начала работы достаточно учетной записи GitHub.
GitHub Copilot – это ИИ-ассистент, который помогает разработчикам писать код быстрее и точнее. Теперь, помимо дописывания кода, GitHub Copilot для Xcode предлагает интеллектуальные предложения для конкретных задач через интерактивный чат.
Для доступа к GitHub Copilot для Xcode потребуется лицензия Copilot. Есть бесплатный доступ, включающий 2000 итераций автозавершения кода и 50 чат-запросов в месяц.
devblogs.microsoft.com
SWE-Lancer позиционируется как инструмент оценки производительности языковых моделей в задачах программирования для фрилансеров. Он основан на 1400 фриланс-задачах, собранных из Upwork и репозитория Expensify. Задания варьируются от исправления незначительных ошибок до внедрения крупных функций.
SWE-Lancer предназначен для оценки как отдельных исправлений кода, так и управленческих решений, где модели должны выбирать лучшее предложение из нескольких вариантов. Одной из сильных сторон SWE-Lancer является использование сквозных тестов вместо изолированных модульных операций. Репозиторий бенчмарка ожидается в ближайшее время.
arxiv.org
X (ех-Twitter) значительно повысила цену на план подписки Premium+, дающий доступ к Grok 3 от xAI. Она подорожала почти до 50 долларов в месяц.
Теперь, чтобы пользоваться "deep search" и "reasoning", надо оформить отдельный план SuperGrok через приложение Grok.
Согласно сайту поддержки X, месячная подписка на Premium+ в США теперь стоит 50 долларов, а годовая – 350 долларов. Это уже второе повышение цен на план Premium+ за последние пару месяцев. В декабре компания подняла цену с 16 до 22 долларов в месяц. Таким образом, новая цена более чем вдвое превышает текущую стоимость подписки.
techcrunch.com
NSA (Natively Sparse Attention) — новый механизм внимания, предложенный на заменуFull Attention, который значительно ускоряет обработку длинных последовательностей текста без потери качества модели.
NSA использует динамическую иерархическую стратегию, которая сочетает сжатие токенов на грубом уровне с точным отбором ключевых токенов. Это позволяет сохранить глобальное понимание контекста и локальную точность. NSA поддерживает сквозное обучение, совместим с GQA и MQA, что делает его пригодным не только для инференса, но и для обучения.
Модели, обученные с использованием NSA показали 9х ускорение при прямом распространении и 6х при обратном для последовательностей длиной 64к токенов относительно Full Attention. В декодировании - 11х.
arxiv.org
Мира Мурати, ex-CTO OpenAI, покинула свой пост в сентябре 2024, заявив о желании "создать время и пространство для собственных исследований". И вот стало известно, что она – CEO компании Thinking Machines Lab. Ее миссия – разработка первоклассного AI, полезного и доступного для всех.
В команду Thinking Machines Lab вошли известные исследователи и ученые, в основном из OpenAI. Среди них – экс-вице-президент по исследованиям Баррет Зоф, руководитель по мультимодальным исследованиям Александр Кириллов, руководитель специальных проектов Джон Лакман и ведущий исследователь Люк Мец. Главным научным сотрудником станет Джон Шульман, один из ключевых создателей ChatGPT, ранее работавший в OpenAI и Anthropic. Есть специалисты из Google и Mistral AI.
Команда уже работает над рядом проектов в офисе в Сан-Франциско. Хотя конкретные продукты пока неясны, Thinking Machines Lab не планирует создавать копии ChatGPT или Claude. Цель – AI-модели, оптимизирующие сотрудничество между человеком и AI, что Мурати считает главным препятствием в развитии отрасли.
wired.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41❤15🔥8🍓4🎃1🙊1
Mixture of Block Attention (MoBA) - метод, разработанный MoonshotAI для повышения эффективности обработки длинных последовательностей в LLM. MoBA основан на принципах Mixture of Experts и применяется к механизму внимания в архитектуре Transformers. Он позволяет динамически выбирать исторически релевантные KV-блоки для каждого токена запроса, снижая, как следствие, вычислительные затраты при обработке длинных контекстов.
MoBA разделяет контекст на блоки и использует механизм маршрутизации для выбора наиболее релевантных блоков. Такая конструкция помогает адаптивно фокусироваться на информативных частях контекста, что полезно для задач, требующих обработки длинных документов. Метод сохраняет причинность (causality) в авторегрессионных моделях за счет ограничения внимания только текущими и прошлыми блоками.
MoBA обладает гибкостью: модель может переключаться между полным и разреженным вниманием, экономя ресурсы при обучении моделей с длинными контекстами.
Эксперименты показали, что MoBA имеет сопоставимую производительность с Full attention при значительно меньших вычислительных затратах. Например, на Llama-8B-1M-MoBA с длиной контекста до 1 млн. токенов MoBA достигает разреженности до 95.31%, при этом сохраняя высокую точность на бенчмарках (AGIEval, BBH, CEval и др.).
На тестах с RULER с длиной контекста 128K MoBA показал результат 0.7818, что близко к результату полного внимания (0.7849).
⚠️ Актуальная реализация ядра полагается на
flash-attn= =2.6.3. Данная реализация MoBA полностью совместима с transformers. Выбор бекэнда выполняется параметрами --attn moba и --attn moba_naive# Clone the repository
git clone https://github.com/MoonshotAI/MoBA.git
# Create a Conda venv
conda create -n moba python=3.10
conda activate moba
# Install dependencies
pip install .
# Quick Start
python3 examples/llama.py --model meta-llama/Llama-3.1-8B --attn moba
# Unit Tests
pytest tests/test_moba_attn.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #MoBA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥54❤22👍14🤔2
Найден айтишник, который не пропускает ни один футбольный матч ⚽️
В новом сезоне сериала «Люди Битрикс» 5 разработчиков поделились, что для них работа в компании и показали, как жить эту жизнь по-полной.
⚡️ Смотрите ролики.
В новом сезоне сериала «Люди Битрикс» 5 разработчиков поделились, что для них работа в компании и показали, как жить эту жизнь по-полной.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱39👍18🌚10❤5🤨3😴3🔥2👏1🤬1👨💻1
Открытый препринт книги Тарсиса Соуза (Tharsis Souza), PhD Лондонсого университета, в которой представлен критический анализ проблем и ограничений, возникающих у инженеров и руководителей технических проектов при разработке приложений на основе LLM.
Цель книги, по заявлению автора – помочь создавать надежные и безопасные системы на основе LLM, избегая распространенных ошибок.
Она ориентирована на разработчиков, технических менеджеров проектов и технических руководителей, стремящихся к углубленному пониманию и преодолению практических трудностей, связанных с внедрением LLM.
В отличие от преобладающего дискурса, акцентирующего возможности LLM, книга сосредоточена на практических сложностях и потенциальных ошибках реализации, предлагая подробное руководство по их преодолению.
В книге рассматриваются проблемы: структурной ненадежности, управления входными данными, тестирования, аспектов безопасности и элайнмента, зависимости от поставщиков и оптимизации затрат.
Книга сопровождается репозиторием с практическими примерами на Python, анализом реальных сценариев и решений.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Book #Tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤35👍28🥰2😁1
Microsoft совершила прорыв в области квантовых вычислений, представив чип Majorana 1, который использует новую архитектуру Topological Core. Чип создан с применением уникального материала — топологического сверхпроводника и позволяет управлять частицами Майораны, делая кубиты более стабильными и масштабируемыми.
Основное преимущество новой технологии — её устойчивость к ошибкам на аппаратном уровне. В отличие от существующих аналогов, Majorana 1 позволяет контролировать кубиты цифровым способом, делая процесс вычислений более надёжным. Учёные Microsoft разместили 8 топологических кубитов на чипе, который в будущем сможет масштабироваться до миллиона.
news.microsoft.com
Muse — первая в мире модель, способная генерировать визуальные элементы и игровые действия. Разработанная в сотрудничестве с Xbox Game Studios и Ninja Theory, модель Muse использует данные из игры Bleeding Edge, чтобы предсказывать и создавать последовательности игрового процесса.
Muse показала впечатляющие возможности, генерируя сложные сцены, которые остаются согласованными на протяжении нескольких минут. Модель обучалась на более чем миллиарде изображений и действий ( это примерно 7 лет непрерывного игрового процесса). Уникальность Muse заключается в её способности не только воспроизводить, но и предсказывать развитие игровых событий.
Microsoft также представила WHAM Demonstrator — инструмент для взаимодействия с Muse и экспериментировать с её возможностями.
Muse и WHAM Demonstrator доступны на платформе Azure AI Foundry.
microsoft.com
Исследователи из Университета технологий Сиднея представили новый алгоритм Torque Clustering (TC), который умеет находить закономерности в данных без участия человека. Вдохновленный процессом слияния галактик, этот метод позволяет ИИ учиться самостоятельно, кратно сокращая необходимость в ручной разметке данных. Алгоритм уже показал высокие результаты, достигнув точности в 97,7% на 1 тыс. датесетах.
В отличие от традиционного ИИ, который требует огромного количества размеченных данных, TC работает по принципу естественного наблюдения, подобно тому, как животные изучают окружающий мир.
studyfinds.org
DeepSeek объявил о намерениях привлечения дополнительного внешнего финансирования, поскольку планирует трансформироваться из исследовательской лаборатории в коммерческую организацию.
Первой выразила намерение инвестировать Alibaba Group, на запрос также откликнулись китайские компании и фонды с государственным участием : China Investment Corporation, National Sovereign Wealth Fund и National Social Security Fund.
Помимо инвестиций, DeepSeek рассматривает варианты использования ЦОД в Юго-Восточной Азии для расширения ресурсов и доступа к дополнительными GPU Nvidia.
theinformation.com
"Со-ученый" на базе ИИ от Google ускоряет биомедицинские исследования, помогая исследователям находить пробелы в знаниях и предлагать новые идеи. По словам Алана Картикесалингама, старшего научного сотрудника Google, цель проекта — дать ученым "суперспособности" для более быстрого достижения научных открытий.
Инструмент уже прошел первые испытания с участием экспертов из Стэнфордского университета, Колледжа Лондона и больницы Houston Methodist. В одном из случаев ИИ смог за несколько дней прийти к тем же выводам, что и команда ученых из Лондона, которые потратили на исследование несколько лет.
Архитектура построена на нескольких ИИ-агентов, каждый из которых выполняет свою роль: один генерирует идеи, другой анализирует и оценивает их. Модель способна извлекать информацию из научных статей и специализированных баз данных, а затем предлагать исследователям ранжированный список гипотез с объяснениями и ссылками на источники.
research.google
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍63🔥23❤18👌3
InfiniteHiP - опенсорсный инструмент, разработанный сервисом deepauto.ai, который позволяет значительно расширить контекст LLM, обрабатывая до 3 миллионов токенов на одном GPU.
InfiniteHiP использует модульный иерархический алгоритм прунинга токенов, динамически отсеивая нерелевантные элементы контекста. Это позволяет ускорить обработку и обойти ограничения GPU по памяти, перенося KV-кэш в память хоста.
Прунинг-модули алгоритма избирательно отбрасывают менее важные входные токены, опираясь на разреженность шаблонов и пространственную локализацию в матрицах внимания LLM.
Алгоритм делит входную последовательность на чанки фиксированной длины и определяет аппроксимированный top-1 токен с наивысшим attention score в каждом чанке. Затем только top-K наиболее значимых чанков передаются в следующий модуль, а остальные отбрасываются.
Максимально эффективная реализация InfiniteHiP на SGLang фреймворке показывает 7.24-кратное ускорение в end-to-end декодировании на контексте в 3 млн. при использовании всего 3.34% VRAM, необходимой для Flash Attention 2.
InfiniteHiP превосходит существующие методы в задачах QA по объемным документам, обобщении и в мульти-шот ризонинге. HiP демонстрирует отличные OOL (out-of-likelihood) способности, сохраняя производительность при увеличении длины контекста, в то время как другие методы на таких задачах ощутимо деградируют.
InfiniteHiP может использоваться с любыми моделями на архитектуре Transformers.
git clone [email protected]:DeepAuto-AI/hip-attention.git
cd hip-attention
conda create --name hip python=3.11
conda activate hip
pip install -e "."
# Optional for development
pip install -e ".[dev]"
# Optional, depends on your CUDA environment
export CUDACXX=/usr/local/cuda/bin/nvcc
# Dependencies that requires --no-build-isolation
pip install -e ".[no_build_iso]" \
--no-build-isolation \
--verbose
# SGLang with OpenAI API support for serving
pip install -e ".[sglang]" \
--no-build-isolation \
--verbose \
--find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.4/flashinfer/
# Access the `hip` package from any project
import torch
from hip import hip_attention_12, HiPAttentionArgs12
device = 'cuda'
batch_size = 1
kv_len = 128 * 1024
q_len = 32 * 1024
num_heads = 32
num_kv_heads = 8
head_dims = 128
dtype = torch.bfloat16
q = torch.randn(
(batch_size, q_len, num_heads, head_dims),
dtype=dtype,
device=device
)
k = torch.randn(
(batch_size, kv_len, num_kv_heads, head_dims),
dtype=dtype,
device=device,
)
v = k.clone()
output, metadata = hip_attention_12(q=q, k=k, v=v, args=HiPAttentionArgs12())
print(output.shape)
# > torch.Size([1, 32768, 32, 128])
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #InfiniteHiP #Framework
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥44👍23❤7🤔3🤝1
Spotify объявила о сотрудничестве с ElevenLabs, чтобы предложить авторам возможность создавать аудиокниги с цифровым озвучиванием. Технология позволяет генерировать голосовые дорожки на 29 языках, сохраняя контроль над интонацией и стилем повествования — это, по словам представителей сервиса, «снизит барьеры» для авторов, стремящихся охватить глобальную аудиторию. Все материалы с ИИ-озвучкой будут помечены в метаданных, а в описании появится уведомление: «Аудиокнига озвучена цифровым голосом».
hollywoodreporter.com
GeForce RTX 5070 Ti основана на архитектуре NVIDIA Blackwell и поддерживает DLSS 4 с функцией Multi Frame Generation. Это позволяет играть в AAA-игры на максимальных настройках с трассировкой лучей. На разрешении 2560x1440 карта выдает до 191 кадров в секунду, а в 4K — до 149 FPS. Кроме игр, 5070 Ti значительно ускоряет работу с приложениями для создания контента, увеличивая производительность в задачах, связанных с ИИ до 60%.
GeForce RTX 5070 Ti уже доступна в продаже. Модели с 16 GB VRAM, заводским разгоном и стандартной частотой предлагаются ASUS, MSI, GIGABYTE и другими. Цены, согласно GeForce RTX 5070 Ti Product Finder, начинаются от 750 $.
nvidia.com
Signs - бесплатный сервис, предназначенный для помощи в изучении американского жестового языка (ASL). Он основан на технологиях ИИ и компьютерного зрения и позволяет осваивать жесты, получая обратную связь в реальном времени. ASL, третий по распространенности язык в США, до сих пор остаётся недостаточно представленным в образовательных инструментах.
Signs предлагает пользователям доступ к библиотеке жестов, проверенных носителями ASL. С помощью машинного обучения система анализирует движения пользователя и даёт рекомендации по улучшению. Кроме того, опытные пользователи могут загружать свои видео, которые после проверки добавляются в базу данных. Компания ставит перед собой амбициозную цель — собрать 400 000 видеоклипов, представляющих 1 000 жестов.
axios.com
FigureAI представила Helix — первую в мире модель, объединяющую зрение, понимание языка и управление действиями для человекоподобных роботов. Система способна контролировать всё верхнее тело андроида, включая кисти, пальцы, торс и голову, выполняя задачи в реальном времени.
Helix построена на уникальной архитектуре, сочетающей медленное семантическое планирование (7–9 Гц) и мгновенную реакцию (200 Гц). Первая анализирует окружение через камеры и текстовые команды, вторая — преобразует данные в точные движения. Например, робот может взять игрушечный кактус по запросу «подними предмет из пустыни», корректируя хватку в процессе.
Система демонстрирует «универсальный захват»: тысячи предметов, от хрупких стаканов до смятой одежды, поднимаются без предварительного обучения. При этом модель работает на маломощных GPU, что делает её коммерческое внедрение весьма привлекательным.
figure.ai
BioEmu-1 - open-source модель от Microsoft Research, которая способна генерировать тысячи конформаций белка за час на одном GPU, превосходя классические подходы в 10 000 раз и точно воспроизводит распределения MD-симуляций и прогнозирует стабильность белков, критичную для разработки лекарств.
Обученная на данных AlphaFold, молекулярных симуляциях и экспериментах по стабильности, BioEmu-1 не просто предсказывает «кадры» структур, а воссоздает целые ансамбли. Например, для белка LapD бактерии холеры модель показала как связанные, так и свободные состояния, включая промежуточные формы, никогда не наблюдавшееся в лаборатории.
microsoft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍44🔥14❤12🤬1
⚡️Новый Инструмент для Разработчиков
RuStore — официальный российский магазин мобильных приложений для Android, Harmony OS и ОС «Аврора», приглашает разработчиков воспользоваться новыми инструментами для продвижения.
Магазин RuStore анонсировал интеграцию с Asodesk — ведущей платформой по оптимизации мобильных приложений (ASO) в России. Разработчики смогут отслеживать позиции своих приложений в поисковой выдаче.
⚡️Повышение Эффективности Продвижения
С помощью Asodesk разработчики смогут анализировать источники трафика, а также применять автоматизированные инструменты для ASO-оптимизации, что повысит шансы на увеличение установок и привлечение пользователей.
⚡️Упрощение Управления Отзывами
Разработчики смогут отслеживать комментарии и автоматизировать ответы, что повысит качество приложений.
💬Как отметил директор по продукту RuStore Олег Афанасьев: «В нашей Консоли доступно более 16 сервисов для разработки и продвижения приложений. Интеграция с Asodesk упростит применение технологий ASO в RuStore».
RuStore — официальный российский магазин мобильных приложений для Android, Harmony OS и ОС «Аврора», приглашает разработчиков воспользоваться новыми инструментами для продвижения.
Магазин RuStore анонсировал интеграцию с Asodesk — ведущей платформой по оптимизации мобильных приложений (ASO) в России. Разработчики смогут отслеживать позиции своих приложений в поисковой выдаче.
⚡️Повышение Эффективности Продвижения
С помощью Asodesk разработчики смогут анализировать источники трафика, а также применять автоматизированные инструменты для ASO-оптимизации, что повысит шансы на увеличение установок и привлечение пользователей.
⚡️Упрощение Управления Отзывами
Разработчики смогут отслеживать комментарии и автоматизировать ответы, что повысит качество приложений.
💬Как отметил директор по продукту RuStore Олег Афанасьев: «В нашей Консоли доступно более 16 сервисов для разработки и продвижения приложений. Интеграция с Asodesk упростит применение технологий ASO в RuStore».
🤣58👍28❤7🍾6🙊5🥰2🔥1🥱1🫡1🗿1