TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1003 · 19.07

Иногда какая-то проблема в сервисе или приложении кажется мне очень значительной, но для остальных людей она таковой не оказывается. А иногда наоборот, кто-нибудь пишет: "Как можно вообще использовать продукт X, если там есть проблема N?", а я о такой проблеме либо впервые слышу, либо она мне видится полной ерундой. Например, для меня невозможность использовать WhatsApp с компьютера без подключённого рядом телефона и невозможность синхронизировать чаты между устройствами на разных ОС — это не просто критический косяк, а вообще ситуация, полностью уничтожающая смысл мессенджера. Как автомобиль без колёс: в нём может быть удобный салон и мощный двигатель, но зачем он нужен без колёс? Кто захочет и станет таким пользоваться? Мне непонятно, но по какой-то причине полмира сидит в автомобилях без колёс, не трогаясь с места, потому что им, как оказалось, нужен там только кондиционер и крыша от дождя. Когда я вижу где-нибудь новый "критический косяк", который авторы сервиса не исправляют годами, я всегда усилием привожу себя к этой мысли: видимо, проблема существует только у меня и небольшого числа подобных мне. Но вот с VK Видео мне непонятно. Давайте спрошу у вас. Сейчас, если открыть в разделе видеозаписей "мои подписки", то там будут ролики вообще от всех пабликов, на которые я подписан. Этих пабликов десятки, и мне от них нужны, в основном, посты в ленте. Для меня совершенно очевидно, что подписки на видеоблоги и подписки на паблики — это две разные группы, которые не нужно смешивать. Де-факто раздел с моими подписками в VK Видео для меня абсолютно неюзабелен, потому что там тонны мусора. При этом полностью выходить из всех пабликов я тоже не хочу. На YouTube у меня страница с подписками это главная точка входа в сервис, потому что именно по ней я отслеживаю, у кого из блогеров вышли новые ролики, чтобы их посмотреть. В VK такой возможности на практике нет, и это для меня самый главный ограничитель при попытке перехода с ютуба на VK Видео. Этой проблеме уже не первый год, исправлять её даже не пытаются. Получается, что её вижу только я, всем остальным норм? #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #speechrecognition

当前筛选 #speechrecognition清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8484 · 09.09.2025 г., 12:01

🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи! 🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh 🟢 Авто-определение языка 🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100) 🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии 🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать ▪API:https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031 ▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Blog:https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list @ai_machinelearning_big_data #ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 18.08.2025 г., 11:11

🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning