Попробовал, наконец, классную математическую настольную игру "Машина Тьюринга".
На самом деле не столько игра, сколько головоломка, которую вы можете решать в одиночку, совместно или соревнуясь. Она совершенно гениально сделана, и я не до конца понимаю, как именно, но она работает и приносит много удовольствия.
Каждая задача в игре — трехзначное число с цифрами 1..5, зашифрованное в наборе карточек. Карточки двух видов: выражение и его валидатор. Выражение, например, может быть таким: "Вторая цифра меньше трех". Вы выдвигаете гипотезу, каким именно будет число-ответ. А дальше происходит магия — каждое такое число собирается из трёх перфокарт с отверстиями, вы прикладываете к сборке валидатор, и в единственном оставшемся отверстии видете бинарный результат: истина или ложь. Таким образом, получаете информацию о том, справедливо ли выражение для загаданного числа.
Ход за ходом вы должны выбирать самые эффективные гипотезы и выражения, которые отсекут больше всего неверных вариантов. В какой-то момент информации для однозначного ответа становится достаточно. Чем меньше ходов вы потратили, тем лучше.
Если вы нерд и любите фокусы с цифрами, то это прям мастхэв. Играется очень приятно, и вызывает неподдельный кайф каждый раз, когда вы собираете из кусочков ответ, хотя за мгновение до этого может казаться, что до решения ещё очень далеко.
Если же вы не фанат подобного, то подарите коробку знакомому математику, он будет рад!
#games
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