Сервис позволит создавать фейковые новости от лица популярных СМИ с вшитым IP-логгером (для тупых — когда жертва открывает новость, вам приходит ее IP-адрес). Как сделать фейковую новость прикол. Рассказываем, кто и зачем создает фейковые новости, как организуются поддельные информационные кампании и как распознать фейк обычному пользователю. Бот позволяющий создать фейковую новость. Немного оффтопа. Разработчик, на базе которого функционирует наш бот, сделал простенький бот для создания фейковых новостей. Бот по сути несёт чисто развлекательный характер, можете разыграть друзей, что о них.
Пранкани товарища
Смотрите видео онлайн «Генератор шуточных фейковых новостей» на канале «ПоИнету» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 10 октября 2022 года в 10:33, длительностью 00:02:16, на видеохостинге RUTUBE. Создать фейковую новость. Сайт для создания фейковых новостей. Создайте свои поддельные новости, fake news, отправьте и разыграйте друзей. Фейковые новости создают те, кто рассматривает общественное мнение как ресурс, необходимый для реализации своих интересов: вывести на рынок новый продукт, навредить репутации конкурента, одержать победу на выборах, совершить государственный переворот. Для создания фейков он вводил в ChatGPT настоящую новость и просил программу подменить реальные факты на выдуманные.
Сайт дня: сгенерируйте выпуск новостей с нейросетью-ведущим
Как сделать фейковую новость прикол. Создать фейковые новости для шуток очень просто. With the Fake Tweet Generator tool you can create convincing fake tweet images. Как сделать фейковую новость прикол. Фейк новости создать прикол. Примеры фейковых новостей Фейковые новости о коронавирусе Пандемия Covid-19 является благодатной почвой для распространения ложной информации в интернете. Whether you need a video to spot fake news or want to create fake news to spread for fun, our free video maker with such templates can help you make it fast.
6 FREE Fake News Generator To Prank Your Friends
Мемы составляют огромную часть новостной ленты почти каждого приложения. Этот инструмент заставит задуматься, кто же стоит за генерацией любимых нами приколов. Если занимаетесь контентом, то обязательно попробуйте.
Кому интересно, в репозитории на Гитхабе есть отдельный ноутбук с пошаговым описанием процесса. Давайте попробуем решить нашу задачу с помощью этого подхода. Реализацию Char-RNN под разные языки и фреймворки можно легко найти в интернете. Я взял вот эту — на Keras она получается довольно компактной. Немного модифицировав ее под свои нужды изменил гиперпараметры и добавил сохранение результатов и более информативный вывод , я запустил обучение. И результаты меня не порадовали. То есть сети в качестве входных данных подается некоторый исходный текст, а дальнейший текст генерируется посимвольно. Поэтому, чтобы научиться писать относительно читабельные тексты, сеть должна: Научиться отделять последовательности символов псевдо-слова пробелами и иногда ставить точку; Научиться генерировать последовательности символов, похожие на настоящие слова; Научиться генерировать похожие на настоящие слова с учетом предыдущих почти настоящих слов.
В квадратных скобках — вводный текст для сети, генерируем следующие 150 символов: 1 эпоха: "[грязи в стокгольме. Получается какой-то бред. Да, это похоже на фразы, где есть слова, отделенные пробелами и заканчивающиеся точками. Но читать это невозможно, и это совсем не похоже на те красивые и смешные реплики, которые были во вдохновивших меня примерах. Изменение гиперпараметров практически никак не сказалось на качестве. Обучение на полном датасете также не сильно улучшило результаты. Возможно, эти товарищи обучали сеть гораздо дольше, добавляли больше слоев и делали их шире, но я решил попробовать другой подход. Альтернативный метод — Word Embeddings Я вспомнил, что чуть менее года назад на курсе Udacity Deep Learning Foundation у меня было задание — написать сеть, которая бы генерировала сценарий к Симпсонам конкретнее, одну сцену в таверне у Мо , взяв для обучения оригинальные сценарии аналогичных сцен из 25 сезонов мультфильма. В этом случае использовался другой подход — Word Embeddings, когда текст генерируется не посимвольно, а по словам, но тоже на основе распределения вероятностей появления определенных слов при заданных [1.. N] предыдущих словах.
Выше скорость обучения, так как для одного и того же корпуса для Char-RNN токенами будут являться символы, а для Word Embeddings — слова. Количество слов в тексте заведомо меньше, чем символов, а для машины что в первом, что во втором случае токен — просто индекс в словаре.
Advantages of AI TurboText over other generators Our neural network works with real news online and describes events as well as a person. This is not just a set of words or a so-called «lorem ipsum», but a real news that can be placed in the media and make a profit for displaying ads on the page. What can affect the result The quality of the news depends not only on the neural network, but also on the data that the author enters. The text may turn out to be of poor quality if: The given keywords contradict each other We are talking about situations where the information indicated by the author is logically incompatible, such as «pie recipe» and «carburetor repair».
Keywords are entered randomly Try to enter keywords in the order in which they should appear in the news — from the main to the secondary.
Веб-сайт предлагает не включать настоящие названия газет. Fake aWish Fake aWish является еще одним популярным веб-сайтом, который поможет вам создать ненастоящие новости без технических знаний. В основном, это сайт подразумевает распространение новостей о знаменитостях. Сайт имеет предварительно разработанные статьи, которые включают полностью поддельные новости о смерти или несчастном случае конкретной знаменитости.
Вы просто должны изменить имя знаменитости и добавить любое имя. Готовой ссылкой можно поделиться с друзьями. Но, пожалуйста, убедитесь, что вы использовать сайт разумно и не причиняете никому никакого вреда. Noob Идем дальше. Еще один подобный веб-сайт - это Noob.
Как и в случае с первыми сайтами, это веб-сайты также не требует создания аккаунта. Все, что вам нужно сделать, это добавить детали выбранной жертвы: имя, местонахождение, ID Facebook по желанию.
Сервисы для создания фейковых скриншотов
Это была первая вводная. Вторая вводная — недавно случайно нашел забавный отечественный аналог DeepDrumph это твиттер, в котором выкладываются фразы, сгенерированные нейросетью на основе официального твиттера Трампа — neuromzan. К сожалению, автор прекратил выкладывать новые твиты и затаился, но описание идеи сохранилось здесь. И пришла идея, почему бы не сделать такую же штуку, но на основе заголовков Ленты.
Может получиться не менее забавно, учитывая уровень абсурдности некоторых настоящих заголовков на этом ресурсе. Замечание: здесь рассматривается именно задача генерации последующего текста на основе некоторого вводного. Это не задача Text Summarization, когда, например, на основе текста новости генерируется ее заголовок.
Текст новости в моем случае вообще никак не используется. Данные Перспектива скачивать и парсить весь контент Ленты меня совсем не радовала, и я стал искать, не делал ли кто уже это до меня. И мне повезло: как раз за несколько дней до того, как у меня появилась эта идея, Ильдар Габдрахманов ildarchegg выложил пост , где он описывает, как граббил контент Ленты, и делится полным архивом.
В конце он добавляет «Надеюсь, что кто-то посчитает эти данные интересными и сможет найти им применение. У меня уже есть применение! Спасибо тебе, Ильдар!
Твои усилия сэкономили мне несколько дней! Итак, берем этот архив и выдергиваем оттуда статьи за нужный нам период: с 01. Подробно на предварительной обработке данных я останавливаться не буду.
Кому интересно, в репозитории на Гитхабе есть отдельный ноутбук с пошаговым описанием процесса. Давайте попробуем решить нашу задачу с помощью этого подхода. Реализацию Char-RNN под разные языки и фреймворки можно легко найти в интернете.
Я взял вот эту — на Keras она получается довольно компактной.
Создать поддельные новости, Шутки, joke Pусский Создайте свои поддельные новости, fake news, отправьте и разыграйте друзей Хотите разыграть своих друзей? Создавайте горячие новости и отправьте их друзьям.
Это приложение создает забавный контент, fake news, которым можно удивить любого! Добавьте интересные новости или придумайте свои, и удивляйте своих друзей. Приложение Wolf News простое в использовании.
Необходимо, всего лишь, указать некоторые детали, добавить пару фраз и начинайте творить!
Придумай свою шутку После того, как вы создали фальшивые новости, чтобы разыграть шутку, вам просто нужно нажать на поле «Создать свою шутку». Вы можете поделиться им на Facebook или Twitter. В случае публикации в Facebook ваши друзья и родственники увидят анекдоты на своих стенах. Если вы хорошо разыграли шутку, наверняка большинство из вас укусит. Возможно, они поймут, как только войдут в новости и убедятся, что это веб-сайт для создания ложных новостей для шуток. В любом случае первый удар гарантирован. На самом сайте вы найдете несколько фейковых новостей для самых смешных шуток, созданных другими пользователями.
Среди самых популярных мы находим следующие. Единороги живут ВОЗ заявляет, что музыка определенного певца вызывает рак уха Секреты достижения этого главного героя 187 лет! Чего вы ждете, чтобы ваш попал в самый популярный?
Российский разработчик сделал метасайт — там показывают только отзывы об этом сайте Об ответственности за фейки Ответственность, конечно, лежит на том, кто распространяет ложную информацию, — эти картинки с тем же успехом можно было бы сделать в любом графическом редакторе. Ведь бот никому ничего не присылает, кроме ее автора, и что делать с полученной картинкой — решать уже создателю: распространять пропаганду или разыграть друзей? Ну это я в здании суда буду говорить. В целом здравый смысл подсказывает, что распространение этих картинок именно распространение, не создание в контексте законодательства можно интерпретировать либо как клевету, либо как незаконное использование товарного знака.
Посмотрим, что из этого выйдет. Расскажите друзьям.
Wolf News. Создать поддельные новости, Шутки, joke
Шаг второй: создайте страничку фейковой новости на Facebook Это сделать также довольно просто. Чтобы создать фейковую новость для шуток, первое, что вам нужно сделать, это выбрать оригинальное и забавное название. Создание фейковых новостей с помощью Facebook.
Break Your Own News
Обучение на полном датасете также не сильно улучшило результаты. Возможно, эти товарищи обучали сеть гораздо дольше, добавляли больше слоев и делали их шире, но я решил попробовать другой подход. Альтернативный метод — Word Embeddings Я вспомнил, что чуть менее года назад на курсе Udacity Deep Learning Foundation у меня было задание — написать сеть, которая бы генерировала сценарий к Симпсонам конкретнее, одну сцену в таверне у Мо , взяв для обучения оригинальные сценарии аналогичных сцен из 25 сезонов мультфильма. В этом случае использовался другой подход — Word Embeddings, когда текст генерируется не посимвольно, а по словам, но тоже на основе распределения вероятностей появления определенных слов при заданных [1.. N] предыдущих словах. Выше скорость обучения, так как для одного и того же корпуса для Char-RNN токенами будут являться символы, а для Word Embeddings — слова. Количество слов в тексте заведомо меньше, чем символов, а для машины что в первом, что во втором случае токен — просто индекс в словаре. Соответственно, за одну итерацию Word Embeddings нужно будет обработать гораздо меньше токенов, чем Char-RNN, и времени на это потребуется примерно пропорционально меньше. Быстрая проверка гипотезы на ограниченном датасете те же 2 слоя и 64 ячейки LSTM, генерируем 100 следующих токенов : Эпоха 1: "[макгрегор]....................................................................................................
Эпоха 4: "[макгрегор]... Эпоха 10: "[макгрегор]. Эпоха 20: "[макгрегор]. На первой эпохе сеть видит, что один из самых часто встречающихся токенов — точка. Затем она еще пару итераций сомневается, и на 4-й решает, что между точками стоит вставлять какие-нибудь слова. Ошибка стала меньше», — радуется сеть, — «Надо продолжить в этом духе, будем вставлять разные слова, но мне очень нравятся точки, поэтому пока я продолжу их ставить». И продолжает ставить точки, разбавляя их словами. Постепенно она понимает, что чаще стоит ставить слова, чем точки, причем некоторые слова должны идти недалеко друг от друга, например она запоминает некоторые отрывки из датасета: «правительство продлить», «выполнять соглашения», «пожиратель двойников» и т.
К 20 эпохе она уже помнит довольно длинные фразы, типа «опубликованы кадры выброски боевой техники с воздуха». И это показывает, что в принципе подход работает, но на таком маленьком наборе данных сеть довольно быстро переобучается даже несмотря на dropout , и вместо уникальных фраз выдает заученные. Посмотрим, что будет, если обучить ее на полном наборе заголовков: Эпоха 1: "[визажисты] в сша после ссоры с подругой..
Эпоха 10: "[макгрегор]. Эпоха 20: "[макгрегор]. На первой эпохе сеть видит, что один из самых часто встречающихся токенов — точка.
Затем она еще пару итераций сомневается, и на 4-й решает, что между точками стоит вставлять какие-нибудь слова. Ошибка стала меньше», — радуется сеть, — «Надо продолжить в этом духе, будем вставлять разные слова, но мне очень нравятся точки, поэтому пока я продолжу их ставить». И продолжает ставить точки, разбавляя их словами. Постепенно она понимает, что чаще стоит ставить слова, чем точки, причем некоторые слова должны идти недалеко друг от друга, например она запоминает некоторые отрывки из датасета: «правительство продлить», «выполнять соглашения», «пожиратель двойников» и т. К 20 эпохе она уже помнит довольно длинные фразы, типа «опубликованы кадры выброски боевой техники с воздуха». И это показывает, что в принципе подход работает, но на таком маленьком наборе данных сеть довольно быстро переобучается даже несмотря на dropout , и вместо уникальных фраз выдает заученные.
Посмотрим, что будет, если обучить ее на полном наборе заголовков: Эпоха 1: "[визажисты] в сша после ссоры с подругой.. Эпоха 5: "[визажисты] в ньюкасле. Как видим, в этом случае сеть также заучила некоторые довольно длинные куски, но при этом, есть и много относительно оригинальных фраз. Однако, все равно, в большинстве случаев фразы получаются не такими красивыми, как у DeepDrumph и neuromzan. Что же тут не так? Нужно обучать дольше, глубже и шире?
И тут на меня снизошло озарение. Нет, эти ребята не нашли магическую архитектуру, выдающую красивые тексты. Они просто генерят длинные тексты, отбирают потенциально смешные куски и вручную их редактируют! Финальное слово за человеком — вот в чем секрет! После некоторой ручной правки можно получить вполне приемлемые варианты: «в отреагировал.
Из минусов — шаблоны личных кабинетов онлайн-кошельков представлены в старом дизайне. SS-Fake — бот, генерирующий квитанции о переводах денежных средств через популярные банки. Поддерживает валюты: рубль и тенге.
Поддерживает валюты: рубль и тенге. После подписки на рекламный контент открывается возможность сгенерировать скриншот баланса личного кошелька 1xbet.