Внутри эксперимента Reuters с агентным ИИ для видео
Reuters запускает эксперимент с агентным ИИ для ускорения видеопроизводства и нанимает первого AI-video producer. По словам редактора по AI Роба Ленга, LLM уже отбирает лучшие фрагменты для «wrap edit» и в перспективе как агент сможет собирать «черновой монтаж», учитывая ошибки континуитета (очки/освещение). Человеческий монтаж сохраняется на финальном этапе.
Внедрение ИИ охватывает ~60% ньюсрума (рост ≈5 п.п. в месяц); из 2 500 журналистов 50–100 — самые «продвинутые» (в т.ч. используют «vibe coding» и инструменты для расследований). Цель — 100% к концу года, реалистично — около 80%.
Важно: ИИ пока не применяют для фактчекинга из-за качества веб-корпусов. Для этого строится RAG-система на архиве Reuters (включая справочник стиля; пример — «Zelenskiy»), чтобы давать модели надежную опору.
- Агентный ИИ: черновые видеомонтажи с учетом континуитета.
- RAG по архиву Reuters для более достоверных ответов и частичного фактчекинга.
- Инструменты: «sandbox» для цепочек промптов; CMS-функции (конструктор заголовков, буллеты, автодрафт из пресс-релиза и расшифровки); Fact Genie (тысячи пресс-релизов/нед. → подсказки тем); Federal Bot (агрегирует данные/релизы правительства
США 3 раза в день и шлет алерты по бита).
Читайте также
Лучшие практики работы с агентами для написания кода
EX.CO запустила AI-таксономию для автоматизации структурирования и монетизации видеоконтента
Тестовый стенд с автономным ИИ-агентом QA для тестирования бэкенда: концепция и пример
Агентные системы для продакшена
Ретроспектива 2025: год LLM — практика, иллюзия и реальные сдвиги
- Агентный ИИ для чернового видеомонтажа: LLM-агент может собирать «черновой монтаж» из исходных клипов, ориентируясь на метаданные и эвристики континуитета (смена очков, свет). Это разгружает редакторов на рутинных склейках и ускоряет выпуск, оставляя финальные решения человеку.
[Процесс]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Digiday