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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1035 · 3.11

Yandex Cup это феерическое унижение, конечно. Набрал 229 баллов из 500, понятно что в финал не выйду. Думаю мой реальный предел где-то 350-400. Но потратил слишком много времени вот на что: 1. В задаче А (на хеширование) быстро придумал решение, но сотню баллов мне система не выдавала. На каких-то краевых случаях тесты валились, в итоге я набрал 70, потом 75, потом 88. Надо было бросать и идти дальше, в таблице у многих участников эта задача не на 100. Но потерял лишний час, то есть 20% времени. 2. Задача D заключалась в угадывании мыслей авторов. Я обсудил её позже с одним из участников, попавшим в топ-10, и он сказал то же самое. Просто он мысли угадал, а я нет, хотя концептуально я правильно решал. И тоже залип на ней, поскольку было ощущение, что я не учёл какую-то мелочь, и тесты падают из-за этого, а не потому, что она тупо сформулирована. В итоге впопыхах взялся за задачу С на сложный SQL-запрос и не успел, хотя понимал, как. За частичное решение получил 21/100. Ну и задача B на алгоритм расстановки — единственное, что далось на максимум и без задержек, однако в ней я, как мне кажется, считерил, потому что придумал как захардкодить кейсы вместо алгоритмического перебора. В целом, если исключить откровенно непродуманную задачу D, то, пожалуй, претензия у меня такая: в реальной жизни вы можете выяснить, по какой причине в конкретном случае программа не работает, а здесь не можете, и нужно гадать. И тут очень сильно решает опыт предыдущего участия, знание того, как мыслят авторы, и так далее. Не знаю, буду ли пробовать в следующем году. По итогу впечатления скорее негативные, но и отыграться хочется. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #documentai

当前筛选 #documentai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI