Вместе с тем, автор вешает на стены огромное число ружей, значительная часть которых так и не выстреливает. В первой же главе на стене оказывается гигантское ружьё, которое продолжает висеть к концу четвёртой книги, не тронутое. Да, автор запланировал всего девять книг, но это не единственное, что он пишет, и ждать их можно до второго пришествия. К сожалению, сейчас он переключился на ЛитРПГ. Явно давно хотел, потому что четвёртая книга «Фокса» максимально приближена к этому жанру. У ЛитРПГ есть свои поклонники, но я хорошо понимаю людей, которые не считают полноценной литературой смесь, собственно, литературы с видеоиграми. Если я захочу поиграть, то пойду допроходить BG3 (который забросил из-за левел капа).
Тем не менее, порекомендовать серию я хочу. При всех недостатках, читается (слушается) на одном дыхании, много свежего и интересного, а нестыковки легко притупляются с помощью приостановки неверия. Если вам понравились от меня рекомендации, например, «Вселенной Бобов», то вот ещё один представитель хорошей качественной развлекательной фантастики. Жду в аудио пятую часть.
#fiction
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek