Connect with us

Новости

Altair Capital инвестировал $500,000 в мемы GagBot

Проект представлен отдельными приложениями для  iOS и Android, ботами в Telegram и Facebook Messenger, а также в приложении Prisma как фильтр с собственным названием.

AppTractor

Опубликовано

/

     
     

Фонд Altair Capital инвестировал $500,000 в проект GagBot – сервис автоматической генерации веселых подписей к картинкам. Проект представлен отдельными приложениями для  iOS и Android, ботами в Telegram и Facebook Messenger, а также в приложении Prisma как фильтр с собственным названием. Об этом Forbes сообщил представитель компании GagBot и подтвердили в фонде.

Партнер AltaIR Capital Игорь Рябенький уточнил, что фонд получил «хороший, но не контролирующий пакет». Он назвал это полноценной инвестицией фонда в перспективное направление искусственного интеллекта «в данном случае, в виде имиджевой обработки и генерации контента». Также он надеется, что фокусирующийся на развлечениях GagBot предоставит «большое количество изначальных данных и обратной связи».

Основатель проекта Prisma Алексей Моисеенков заявил Forbes, что фильтр GagBot некоммерческий, но о его популярности судить пока рано, компания взяла его из интереса: «Интересно посмотреть на реакцию широкой аудитории на работу с мемами и подобным контентом».

Gagbot основали гендиректор стартапа в сфере безопасности Wallarm Иван Новиков, глава симулятора командных видов спорта uTrener Виктор Мангазеев и PR-консультант Анастасия Швецова, ранее работавшая с институтом «Стрелка» и компанией «Афиша».

Комментарии
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement
Click to comment

You must be logged in to post a comment Login

Leave a Reply

Новости

Drivetime получил $4 млн на игры для водителей

Студия Drivetime, разрабатывающая голосовые игры для водителей, получила 4 миллиона долларов в посевном раунде.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Первая их игра так и называется – Drivetime, она дает возможность за рулем играть в викторины против других игроков.

«В США около 110 миллионов человек ездит на работу каждый день и почему они должны отказываться от игр, если у них есть такая возможность?», – говорит Нико Вуори, глава студии.

В то время как использование смартфонов при вождении практически везде запрещено, именно голосовые интерфейсы могут стать “новой вехой” в освоении нового рынка автомобильных игр. Недавно Илон Маск в своем Твиттере обратился ко всем заинтересованным с предложением рассмотреть планшеты машин в качестве новой игровой платформы

Комментарии
Продолжить чтение

Новости

Интересные материалы: 14.11

У нас Firebase Summit и PWA, чатботы и секрет успеха GitLab.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Весь день мы собираем лучшие материалы о разработке и маркетинге технологий, стартапов, мобильных приложений и игр для iOS и Android из самых разных источников:

Комментарии
Продолжить чтение

Новости

Интересные материалы: 13.11

Как удвоить доход приложения? Конечно с помощью ASO! А если серьезно, то у нас кроме этого сегодня интерфейсы машин, UX приложений, и ответ на на главный вопрос – почему компьютеры не умеют считать.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Весь день мы собираем лучшие материалы о разработке и маркетинге технологий, стартапов, мобильных приложений и игр для iOS и Android из самых разных источников:

Комментарии
Продолжить чтение

Новости

Google опубликовал свою систему разделения спикеров

Диаризация (или разделение дикторов) — процесс разделения входящего аудиопотока на однородные сегменты в соответствии с принадлежностью аудиопотока тому или иному говорящему.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Диаризация повышает качество текстов при автоматическом транскрибировании, а также может использоваться совместно с системой распознавания речи, значительно её улучшая. Диаризация используется для ответа на вопрос «Кто сейчас говорит?».

Исследователи Google опубликовали работу по диаризации под названием «Полностью обучаемое разделение спикеров» и открыли соответствующий проект на GitHub.

По данным инженеров, их новая AI-система, работающая в реальном времени, может достигать 7.6% ошибок, против 8.8% у предыдущего метода. Основана она на рекуррентных нейронных сетях, причем каждому говорящему выделяется своя, а система объединяет их.

Комментарии
Продолжить чтение

Реклама

Наша рассылка

Нажимая на кнопку "Подписаться" вы даете согласие на обработку персональных данных.

Вакансии

Популярное

X
X

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.