Շերտը ԱլԳԱ համակարգեցված լրատվամիջոցներ։ Beehiiv-ը ներկայացրել է մի միացյալ, AI-ի ուժով աշխատող լրատվամիջոցների գրադարարան՝ ավելի արդյունավետ կառավարելու ակտիվները։ Getty Images ինտեգրացիա։ Կատարողության բարձր մակարդակի բաժանորդները ստանում են անմիջական մուտք լիցենզիաավորված Getty Images-ի լուսանկարներին։ Տպագրատուների արտադրողականություն։ Գրանցամատյանների խմբերը կարող են օպտիմալացնել աշխատանքային գործընթացները և բարելավել հրապարակումների որակը։ Beehiiv-ը նպատակահարմար է համարում AI-ի ուժով աշխատող ակտիվների կառավարման համակարգը դարձել կարևոր գործիք՝ լրատվամիջոցների հրատարակիչների համար, ովքեր մրցում են տեսողական բարելավության և արագության ոլորտում։ 2024 թվականի փետրվարի 12-ին ընկերությունը գործարկել է AI-ի ուժով աշխատող Մեդիա Գրադարանակ՝ իր լրատվամիջոցների ձևաչափում՝ ներառելով ներկառուցված խմբագիր գործիքներ և անմիջական Getty Images ինտեգրացիա՝ առաջարկելով բարձրակարգ, լիարժեք լիցենզիա ստացած պատկերներ։ Getty Images-ին մուտքն ունի միայն Max և Enterprise պլանների օգտագործողները, ովքեր ամսական ստացել են երեք և տաս նկարագրությունների կրեդիտներ համապատասխանաբար։ Բովանդակության ցանկ Վերջին Beehiiv զարգացումներ Մեծության դերակատարությունը AI ընդլայնված DAM պլատֆորմների որպես ռազմավարական բովանդակության կենտրոններ Ի հավելյալ մասին՝ Beehiiv Վերջին Beehiiv զարգացումներ Նոյեմբերի 2025-ին, Beehiiv-ն կատարեց կարևոր ռազմավարական փոփոխություն՝ դուրս գալով միայն լրատվամիջոցների ոլորտից և դառնալով այն, ինչ գլխավոր գործադիր տնօրեն Tyler Denk-ը բնութագրեց որպես «Բովանդակային տնտեսության օպերացիոն համակարգ»։Նոյեմբերի 13-ի Գարնանային թողարկումը ներկայացրեց AI բնույթի վեբ կայքի կառուցապատող, տեղական պոդկաստների հոսքի կառավարման գործիքներ, ռիալ-թայմ վեբ կայքերի վերլուծականներ և զրոյական կամիսի էլեկտրոնային արտադրանքի շուկա։ Հիմնադրվել է 2024-ին և ծառայում է անկախ ստեղծողների, հրատարակիչների և ստարտափերի, որոնք կենտրոնացած են ուղղակի լսարանային կապերի կառավարման և մոնետիզացիայի վրա։ Իր հաճախորդների շրջանակը այժմ ընդգրկում է ավելի քան հայտնի հրատարակչություններ, ինչպես TIME, Newsweek և Texas Tribune։ 2026 թվականի հունվարին, Beehiiv-ը ներկայացրել է Դինամիկ բովանդակություն՝ կոդազուրկ էլփոստի անհատականացման համար։ 2025 թվականի դեկտեմբերի 17-ին, Beehiiv-ն հայտարարել է Automations v3-ը` բարելավված Workflow Builder-ի հետ, ավելացնելով պահվածքի համապատասխան գործառույթներ, բաժանորդի մակարդակով նյուանսներ, Ճանապարհի տեսանկարահանող ճշգրտիչ և Կատարողականության զետեղում՝ էլփոստի մակարդակով ներդրումային գործառույթներով։ Beehiiv-ի գովազդային ցանցը դարձել է հիմնական եկամուտների աղբյուր՝ ամսական ավելի քան 1 միլիոն դոլար փոխանցելով հրատարակիչներին և գրավելով գովազդատների ուշադրությունը, ինչպիսիք են Google, Netflix, Notion և Roku։ Հատկապես, 2026 թվականին սպասվում է եկամտի գրեթե երկուից հինգ անգամ աճ, մինչև 50 միլիոն դոլար։ Վերջերս, միայնամյա ակտիվ օգտատերերին հասնում է 40,000-ից ավելի, և մոտ 15,000 բաժանորդներն են վճարովի հիմքով։ ԱլԳԱ ընդճացված DAM պլատֆորմների ռազմավարական բովանդակության կենտրոնների դերակատարությունը ԱլԳԱ հիմքով ընդլայնված թվային ակտիվների կառավարումը (DAM) զարգացել է՝ անընդհատ փոխելով միայն պահեստը և դառնալով ռազմավարական բովանդակության կենտրոն՝ այնպես, ինչպես լրատվամիջոցների հրատարակիչները կառավարում են ստեղծագործական աշխատանքային գործընթացները։ Այս պլատֆորմները առաջարկում են կենտրոնական մեդիա գրադարաններ՝ համակցված AI հնարավորություններով, որոնք ավտոմատացնում են ժամանակատար գործառույթներ՝ պահպանելով բրենդային ստանդարտները։ AI-ն աշխատում է նվազեցնելու ձեռքով աշխատաոճը՝ ավտոմատ տեգավորելով պատկերներն ու ভিডিওերը համապատասխան բանավոր բառերով և նկարագրություններով։ Լավացված որոնումը իրականացնում է AI-ն՝ հասկանալու նպատակը և կոնտեքստը beyond բանաները, ապահովելով ճշգրիտ արդյունքներ՝ աճած գրադարաններում։ Beehiiv Մեդիա Գրադարանի ՖUNCHԱՑԻԱՅԻՆ ՏԵՎԵՑԻՆԵՐԻ ՀՆԱՐԱԳՈՐԾՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ Հնարավորություն նկարագրություն AI պատկերների սերունդ - Ստեղծել վիզուալներ ըստ տեքստային հանձնարարությունների Ներկառուցված պատկերավոր խմբագիր - Կտրելու, պտտելու, չափելու, ֆիլտրելու, և նշանավորելու ակտիվները Getty Images ինտեգրացիա - Մուտք ունենալ լիցենզիայով պատկերի անմիջական հասանելիությամբ (Max/Enterprise պլաններ) Գլոբալ ակտիվների փոխանակում - Բաժանել ակտիվները բազմաթիվ հրատարակություններում Բարելավված որոնում և ֆիլտրեր - Ֆիլտրել ակտիվները ամսաթիվով, տեսակով, հրատարակությամբ և չափերով Ի հավելյալ մասին՝ Beehiiv Beehiiv-ը ծառայում է անկախ ստեղծողներին, լրագրողներին և հրատարակման վրա կենտրոնացած բիզնեսներին, որոնք նայում են ուղղակի լսարանային կապերի կառավարությանը և մոնետիզացիային։ Պլատֆորմը առաջարկում է լրատվամիջոցների ստեղծում, ոչ-կոդ վեբ կայքի կառուցապատում, պրոնակտիկայի վերլուծականներ, A/B փորձարկումներ և AI-ի զարնոտ ավտոմատացում։ Այս գործիքները հնարավորություն են տալիս հրատարակիչներին տալ ընդլայնում հաճախորդիներանից ստացված փորձառությունները՝ ավելի անհատականացված և պրոֆեսիոնալ դարձնելով։
ԱԻ տեսանյութային վերլուծությունները հեղափոխություն են գործում սպորտային հեռարձակումներ մեջ՝ հնարավորություն տալով ավելի խորը և գրավիչ դիտողական փորձառություն աշխարհի բնակիչների համար։ Արդարադատության մեջ արհեստական բանականության ձեռքբերումները այժմ թույլ են տալիս հեռարձակողներին վերլուծել կենդանի խաղերի ռեժիում տեսանյութերը՝ անհատապես և արագ ստանալով ինֆորմացիա, որն以前 դժվար կամ անհնար էր անմիջապես ստանալ։ Այս տեխնոլոգիան բարելավում է սպորտային ներկայացումները՝ դարձնելով հեռարձակումները տեղեկատվական, փոխգործային և ընտանեկան ոլորտում ավելի գրավիչ։ Հիմնականում այս փոփոխության մեջ է գտնվում AI-ի ճտեցիկ և հստակ մշակման կարողությունը՝ վիդեո տվյալների մեծ ծավալների վրա։ AI-ն աշխատող գործիքները հետևում են խաղացողների շարժներին, գնահատում արդյունքների չափանիշները և կազմում համապարփակ վիճակագրություններ՝ խաղերը ընթանալիս։ Օրինակ, այս համակարգերը չափում են խաղացողների վազքի հեռավորությունները, արագությունը, ճկունությունը և Tactical որոշումները, որոնք ապահովում են հանդիսատեսին ավելի հարուստ պատկերացում մարզիկների հմտությունների և ռազմավարությունների մասին՝ բարձրացնելով դիտման փորձը։ Ավելին, AI վերլուծությունները զուգահեռ կարող են նախապատկերել խաղի շուրջը՝ վերլուծելով gameplay ընդհանրական նախապատրաստական տիներ։ Օգտագործելով մեքենայական կրթություն, հեռարձակողները առաջարկում են կանխորոշող ինֆորմացիաներ, որոնք հուշում են՝ թե որն թիմը կարող է առավելություն ունենալ կամ գտնել կարևոր պահեր, որոնք կարող են փոխել խաղի ընթացքը։ Այս կանխատեսողական տարրն ավելացնում է հուզմունք, սպասում և դարձնում է հեռարձակումները ավելի դինամիկ։ AI ինտեգրացիան նաև թույլ է տալիս փոխգործական բովանդակություն՝ հնարավորություն տալով հանդիսատեսներին մուտք ունենալ և ուսումնասիրել հանձնված վիճակագրություններն ու վիզուալիզացիաները կենդանի հեռարձակումների ընթացքում։ Դիտողներն կարող են դիտել խաղացողների տաքային քարտեր, կրակային ուղիներ և այլ գրաֆիկական տվյալներ, որոնք հեշտացնում են բարդ տեխնիկայի հասկանալը՝ անհատականացնելով իրենց փորձը և ուժեղացնելով կապը սպորտի հետ։ Բացի այդ՝ հեռարձակողները օգտագործում են AI-ը արտադրական աշխատանքների շտկման համար։ Ավտոմատացված լուսանկարների ստեղծումը՝ հիմնված AI-ի հայտնաբերված հիմնական իրադարձությունների վրա, օգնում է արագ պատրաստել գրավիչ կոնտենտներ սոցիալական ցանցերում և խաղից հետո վերանայումների համար, ապահովելով ժամկետին համապատասխան հղումներ և ամրապնդելով ֆանատների հետաքրքրությունը՝ այն դուրս գալով կենդանի հեռարձակումներից։ AI տեսանյութային վերլուծությունները ներառում են շատ սպորտաձևեր՝ ֆուտբոլ, բասկետբոլ, թենիս, क्रिकेट՝ դրանք հարմարեցնելով յուրաքանչյուր մարզաձևի յուրահատուկ դինամիկային։ Օգնական ու մարզիչների համար, AI-ն ապահովում է արագ արձագանքման և ռազմավարական որոշումների ճշգրիտ տեղեկատվություն, որը նրանց օգնում է փոխել խաղացողների փոխարինումները և տարբերակները՝ հուշելով ձեռնարկությունների պիտանիությունը, մինչ դրանք հաճախ միայն ներսում են։ Ինքնավար մարզական հեռարձակող մեծամասնությունը համագործակցում են AI ընկերներների հետ՝ այս տեխնոլոգիաները ներդնելու համար, համատեղելով մարդու փորձագիտական գիտելիքները մեքենայական մտքի հետ՝ նոր սահմաններ վերցնելու սպորտային մեդիայի մեջ։ Բաց آیندهում, սպորտային հեռարձակումները ավելի ու ավելի տվյալային դառնում են, և AI տեսանյութային վերլուծությունները կենտրոնական դեր ունեն այնկարծած փորձառությունների կառուցման համար: Ամփոփելով՝ AI տեսանյութային վերլուծությունները բացահայտում են կարևոր առաջխաղացումներ սպորտային հեռարձակումներում՝ իրական ժամանակի վիճակագրություններով, մանրամասն արդյունքների տվյալներով և կանխատեսող նորամուծություններով, որոնք դարձնում են պատմությունը ավելի հետաքրքիր։ Հեռարձակողները, ովքեր ընդունում են այս գործիքները, բարձրացնում են կոնտենտի որակը և ստեղծում ավելի առճակատային և փոխգործական փորձառություններ՝ մեծացնելով ֆանատների մասնակցությունը և բացելով նոր դարաշրջան՝ խելացի և անժամկետ սպորտային ժամանցի։
Աղբյուրը ներկայացնում է SAGEO Arena-ն՝ իրական և կազմող միջավայր, որն ստեղծվել է հատուկ Search-Augmented Generative Engine Optimization (SAGEO) տեխնիկաների գնահատման համար։ Սա հանդիսանում է ուժեղ հարթակ հետազոտական և պրակտիկ շտեմարանների համար՝ մեթոդները մանրամասն փորձարկելու և բարելավելու՝ մերձավորած որոնման հիման վրա վերականգնում և գեներատիվ մոդելների օպտիմիզացիայի համատեղում։ SAGEO Arena-ն առանձնանում է նրանով, որ տալիս է գործնական հարթակ, որտեղ տարբեր մոտեցումները կարող են համեմատվել նույնական պայմաններում՝ առանց մեծ տարբերությունների, ինչը կարևոր է այս արագ զարգացող ոլորտում տվիալ առաջընթացի համար։ Ուսումնասիրությունը ընդգծում է մի քանի հիմնականбра արձանագրություններ՝ կապված ներկայիս SAGEO մեթոդների հետ։ Առանձին դիտարկվող խնդիր է այն, որ գրեթե բոլոր մեթոդները հաճախ կրում են ակտիվության թուլացում որոնման և վերագնահատման թելադրանքների փուլերում՝ կարևորված հատվածներ կամ տվյալների բլոկներ խոշոր տվյալակազմերից հանելու և դրանց վերականգնում ոչ օգտակար պարագաներում։ Այս անկումը ցուցադրում է, որ առկա մարտահրավերների լուծումն անհրաժեշտ է՝ լիարժեք пайдалվելու search-լայն գեներատիվ մոդելների իրական ներուժը։ Նախագծի կարևորդ ներդրումներից մեկն է հանդիսանում կառուցվածքային տվյալների նշանակալից կարևորությունը՝ այս սահմանափակումների մեղմման համար։ Ինտեգրելով տվյալների կառուցվածքը՝ օրինակ՝ առկա կապերը փաստաթղթերի միջև կամ գիտելիքների Դոմեններ՝ SAGEO մեթոդները կարող են բարելավել որոնման ճշգրտությունն ու վերագնահատման արդյունավետությունը։ Այս տեսլականը բաց է դռները զարգացման համար՝ ստեղծելու արգիտեքորներ, որոնք բացողային տվյալների կառուցվածքային նիշերն օգտագործելով՝ պահելու կամ բարձրացնելու տեղեկատվության որակն ու որականությունը գեներատիվ փուլում։ Ըստ այլ կարևորության, հոդվածը ընդգծում է անհատականացված օպտիմիզացիայի ռազմավարությունների կարևորդությունը՝ յուրաքանչյուր փուլին՝ որոնում, վերագնահատում ու գեներացում։ Այսպես, զտված ու կենտրոնացած լուծումները կօգնեն լուծել առանձին խնդիրները՝ ապահովելով ամբողջական համակարգի ավելի բարձր արդյունավետություն։ Այս կողմնորոշումը ճանաչում է search-լայն գեներատիվ օպտիմիզացիայի բարդությունը և նպատակաուղղված է մասնակիտական մեթոդների ստեղծմանը։ SAGEO Arena-ի ներդրումը որպես գնահատականային հարթակ՝ հետազոտողներին հնարավորություն է տալիս համակարգված փորձարկելու այդ օպտիմիզացիոն ռազմավարությունները։ Միջավայրը թույլ է տալիս իրականացնել խիստ մրցակցային փորձաքննություններ, համեմատական վերլուծություններ և միտումային բարելավումներ՝ ռեալիստական իրավիճակների և տվյալների բազաների սիմուլացիաների միջոցով։ Սպասվում է, որ այդ հարթակի հասանելիությունը կձեռնարկատիրական և գիտական հաստատություններին արագացնի նորարարությունների զարգացմանը և կօգնի գտնել նոր լուծումներ՝ արդյունավետ ու վստահելի համակարգեր ստեղծելու համար, որոնք միավորում են որոնումը և գեներատիվ մոդելավորումը։ Հատուկ ամփոփելով՝ այս հետազոտությունը խորացնում է ներկայիս search-լայն գեներատիվ օպտիմիզացիայի մեթոդների բացասական կողմերը և առաջարկում է մի շարք կարևոր լուծումներ։ SAGEO Arena-ի ներդրումը հանդիսանում է առաջընթաց՝ ավելի արդյունավետ և վստահելի համակարգեր ստեղծելու ուղղությամբ, որոնք համատեղում են որոնումը և գեներատիվ մոդելավորումը։ Լայնացնելու հարթակները նմանպիսին այս arena-ն, մորման իմանալու և դրսևորելու առումով, կարևոր դեր կխաղան հետագա զարգացումներում
Ժակ Ստաուբերի օրն սկսվում է նույնիսկ այն ժամանակ, երբ առաջին հաճախորդների աջակցության տոմսը դեռևս սպասում է հերթում։ Որպես Salesforce-ի աջակցության յոթակային առաջնորդ, համաշխարհային ընկերության, որն առաջարկում է հաճախորդների հարաբերությունների կառավարման (CRM) հարթակ, Ստաուբերը ղեկավարում է գեներատիվ ԱԻ աջակցության խմբը, որը գործում է աջակցում, վաճառք և մարկետինգ ոլորտներում, և որը ստեղծել է ընկերությունը։ Նա իր օրական ռեժիմը(desccribes) պատկերացնում է որպես կենտրոնացած «Տվյալներ, Տվյալներ, Տվյալներ» վրա, նշելով, որ օրը սկսում է և ավարտում է դաշբորտների, գնահատականների և գործակատարների աշխատանքի վերահսկողության վերանայմամբ։ Անկախ նրանից, թե ինչպես են ԱԻ գործակալները գործում, նրա ուշադրությունը կենտրոնացած է ոչ միայն նրանց աշխատանքների վրա, այլ նաև necə սովորում և հարմարվում են՝ նմանապես ինչպես ավանդական մենեջերը կարող է շրջել տարածքում, կասկածող թիմային անդամների հետ զրուցել կամ հավաքվել թիմի հետ՝ մարտահրավերային գործը լուծելու համար։
AutoAI Technologies-ը հայտարարել է մի կարևոր գործընկերության մասին մի քանի առաջատար ավտոմոբիլային արտադրողների հետ՝ ուղղված ինքնավար մեքենաների տեխնոլոգիաների առաջխաղացմանը: Այս համագործակցությունը կարևոր քայլ է ինքնավար տրանսպորտի արտադրությունը և առաքումն արագացնելու ուղղությամբ՝ ինտեգրելով դարի լավագույն արհեստական խելամիտ համակարգերն՝ նպատակ ունենալով բարելավել ճանապարհների անվտանգության և գործնական արդյունավետությունը: Այս համաձայնությունը միավորում է AutoAI Technologies-ի արհեստական խելացնորություն և մեքենայական ուսուցման փորձառությունն արտադրողների լայն փորձի հետ՝ մեքենաների նախագծման և արտադրության ոլորտում։ Նրանք միասին փնտրում են լուծումներ բազմաթիվ բարդ խնդիրների համար՝ ինչպիսիք են սենսորային տեխնոլոգիաների բարելավումը, ուղղագրական ալգորիթմների կատարելագործումը և ինքնավար համակարգերի որոշումների ընդունման կարողությունների ամրացումն։ Անվտանգությունը մնում է նախաձեռնության ամենաբարձր առաջնահերթությունը։ Դնելով զարգացած AI վարում անվտանգության վերահսկիչ միջոցներ՝ համագործակցության նպատակն է զգալիորեն նվազեցնել մարդկային սխալից բխող վթարները, որոնք շարունակում են մնալ ճանապարհային պատահարների գլխավոր պատճառը ամբողջ աշխարհում։ Իրաժամանակ տվյալների վերլուծության և կանխատեսական հանճարների կիրառմամբ, այս ավտոմեքենաները կարող են ավելի լավ կանխատեսում և համապատասխանել փոփոխվող վարողային պայմաններին։ Բացի այդ, գործընկերությունը կենտրոնացած է արդյունավետության բարելավման վրա՝ ոչ միայն մեքենաների գործարկման գործում, այլ նաև արտադրական գործընթացներում։ Օգտագործելով AI-ն, ընկերությունները ծրագրում են օպտիմալացնել մատակարարման շղթաները, հարմարեցնել հավաքման գծերը, և կիրառել կանխատեսական սպասարկման ռազմավարություններ՝ նվազեցնելու անպատրաստ ժամանակը և երկարաձգելու մեքենաների աշխատանքային կյանքը։ Այս համատեղ ջանքերը նաև նախատեսում են ինքնավար մեքենաների ինտեգրումը խելացի քաղաքի ենթակառույցների կապակցությամբ։ Մեքենաների միջև հաղորդակցությունը, երթևեկության կառավարման համակարգs և այլ միացված սարքերի միջոցով, համաձայնագրում են այն ապագան, երբ քաղաքային փոխադրությունները ավելի անվտանգ, արագ և շրջաչափում պահպանվող լինեն։ AutoAI Technologies և նրա ավտոմոբիլային գործընկերները նվիրված են խորը փորձությունների և վավերացումների իրականացմանը՝ ապահովելու իրենց ինքնավար տեխնոլոգիաների վստահելիությունն ու ամրությունն։ Սա նախատեսում է կիրառել ինտենսիվ սիմուլյացիաներ, վերահսկվող թռիչքային փորձություններ և իրական աշխարհում փորձարկումներ տարբեր պայմաններում՝ ապահովելով խստագույն կարգավորիչ պահանջների կատարումը և հանրությանը վստահություն ներշնչել մեքենաների նկատմամբ։ Համագործակցության արդյունքում ակնկալվում է արագացնել ամբողջական ինքնավար մեքենաների շուկա մտնելու ժամանակը՝ տրամադրելով նորարար շարժական լուծումներ, որոնք կարող են փոխել անձնական փոխադրությունները, մեղմացնել երթևեկության կուտակումները և նվազեցնել ածխաթթու գազերի արտանետումները։ Ավտոմոբիլային գիտելիքները և ամենաարդյունավետ AI հմտությունները միավորելու միջոցով, այս գործընկերությունը լավ տեղավորվում է ապագայի տրանսպորտային ոլորտի զարգացման առաջնորդ լինելու հարցում։ Ամփոփելով, AutoAI Technologies-ի և առաջատար ավտոմոբիլային արտադրողների համագործակցությունը նշում է ինքնավար մեքենաների տեխնոլոգիայի առաջխաղացման առաջադիմական ռազմավարություն։ Մինչդեռ նրանց համատեղ կարողություններն ու նպատակներն ուղղված են ապագա ստեղծել, որտեղ ավտոմոբիլային համակարգերը աննախադեպ անվտանգության, արդյունավետության և հարմարավետության կբերեն հաճախորդներին ամբողջ աշխարհում։
Այդիմական գեղագիտությունը (AI) համարվում է ավելի և ավելի կարևոր, քանի որ ձևավորում է որոնողական համակարգերի ալգորիթմները՝ առաջացնելով զգալի փոփոխություններ որոնողական օպտիմիզացիայում (SEO): Կարողությունը հասկանալու և ներկայացնելու օգտատերի մտադրություններն, AI- ն բարելավում է որոնողական արդյունքների որակը և համապատասխանությունը։ Այս զարգացումն պահանջում է ձեռնարկություններին վերանայել իրենց SEO ռազմավարությունները՝ պահպանելու կամ բարելավելու իրենց տեսանելիությունը որոնողական դասավորություններում։ Արդի որոնողական համակարգերը օգտագործում են AI՝ անհատականացված և կոնտեքստայինորեն համապատասխան բովանդակություն մատուցելու համար։ Օրինակ, ավանդական մեթոդներից, որոնք հիմնականում հիմնված էին բանալի բառերի հաճախականության և լിങ്കերի քանակության վրա, տարբեր է AI-հենված ալգորիթմները՝ հաշվի առնելով լեզվի նուրբ գործառույթներն ու օգտատերի մտադրությունները՝ ապահովելով առավել օգտակար տեղեկատվությունը։ Հետևաբար, SEO-ն այժմ պահանջում է բարձր որակով, օգտագործողի կենտրոնացած բովանդակության ստեղծում։ Նախկինում ձեռնարկությունները հաճախ օգտագործում էին տեխնիկաներ՝ ինչպիսիք են բանալի բառերի ծավալով լցոնում և հղ Felipe
- 1
