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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1076 · 21.02

Посудомойка это отличная вещь, но с ней есть проблема: пока она набирается, ты просто ставишь сразу туда все тарелки, но вот когда она закончила мыть, кто-то должен целиком её разобрать и переместить посуду в шкаф для хранения. До этого момента тарелки копятся в раковине или моются вручную (потому что помыть одну тарелку сильно дешевле по затрате времени, чем разобрать всю посудомойку). Подумал о том, что хорошо бы иметь две посудомойки: одна копится, из второй достаётся чистая посуда, а потом они меняются местами. Бонусом это позволяет полностью избавиться от отдельного шкафа для хранения. Но, вот беда, даже очень большой посудомойки не хватит на половину всей посуды и кухонной утвари, которая обычно нужна семье, особенно если в семье ещё и готовят. Выходит, нужно иметь N посудомоек, где N = [общий объём посуды] / [вместимость одной посудомойки]. Для нашей семьи навскидку получилось бы 3-4, что уже конечно не слишком адекватно. С третьей стороны, можно чётко разделить стратегический запас посуды (большие кастрюли, редкая утварь для выпечки, сервизы для праздников), который достаётся редко, и тактический запас посуды, используемой постоянно. В такой ситуации для описанного выше цикла должно хватить и двух машин. Останется сделать систему, которая всегда будет однозначно идентифицировать, из какой посудомойки доставать посуду, а в какую класть в текущий период времени. Наша кухня, к сожалению, таких модификаций не позволяет. Вообще, в ней и для одной машины не было предусмотрено место, мне пришлось буквально выпиливать его из одного из шкафов. Но если когда-нибудь будем переезжать и увеличивать кухню, эту мысль стоит обдумать. #life

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