XRUST.ru » Новости » Тимоти Шаламе и Кайли Дженнер знают, как рекламировать проект
Новости / Я Девушка

Тимоти Шаламе и Кайли Дженнер знают, как рекламировать проект

10 декабря 2025, 08:30 4 158 0 5

Тимоти Шаламе и Кайли Дженнер минувшим понедельником появились на голливудской премьере фильма «Марти Суприм», выглядя как два шарика для пинг-понга. Пара была одета в одинаковые оранжевые наряды, цветом напоминающие мячики для настольного тенниса.

И монохромный костюм Шаламе, и макси-платье Дженнер с вырезами были разработаны лос-анджелесским брендом Chrome Hearts, пишет xrust. Образ Шаламе дополнял роскошный чехол для переноски ракетки для пинг-понга, также созданный Chrome Hearts.

Зачем они так нарядились? Они рекламировали новый фильм Шаламе, в котором актёр играет начинающего чемпиона по пинг-понгу.

Это было одновременно очаровательно и элегантно. Сегодня красная дорожка — важнейшее продолжение маркетинговой машины фильма, и наряды Шаламе и Дженнер обладали всеми признаками вирусного момента, ставшего одновременно отличным промо.

Обычно они старались не обсуждать свои отношения, избегали обсуждения друг друга в интервью и даже отказывались от современной традиции публиковать фотографии в сетях, но эти парные наряды стали их самым публичным проявлением парности — лакомым кусочком для поклонников и критиков.

Xrust: Тимоти Шаламе и Кайли Дженнер знают, как рекламировать проект

Тимоти, Шаламе, Кайли, Дженнер, наряд, фильм

Поделится
5 0

Комментарии


Новый метод MIT делает ИИ более объяснимым
Учёные из Массачусетского технологического института представили новый метод, который помогает моделям искусственного интеллекта объяснять свои прогнозы более понятно и точно. Разработка была создана в лаборатории CSAIL MIT и будет представлена на Международной конференции по обучению представлениям. Технология может повысить доверие к ИИ в медицине, анализе изображений и других критически важных областях. Почему объяснимость ИИ становится критически важной Современные системы искусственного интеллекта часто называют «чёрным ящиком», констатирует xrust. Они способны давать точные прогнозы, но пользователи не всегда понимают, почему модель пришла именно к такому результату. Это особенно важно в таких областях, как: медицинская диагностика; анализ медицинских изображений; научные исследования; системы безопасности. Например, если алгоритм обнаруживает меланому на снимке кожи, врач должен понимать, какие признаки на изображении привели к такому выводу. Без этого доверие к алгоритму
525 1