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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1087 · 18.04

Мне очень нравится монолог детектива из фильма «Достать ножи: Стеклянная луковица». По сюжету эксцентричный миллиардер, «непонятый гений» Майлс Брон собирает своих друзей на личном острове на вечеринку, и закручивается дело. Детектив Бенуа Бланк, оказавшийся там же, проводит с этими мажорами несколько дней, и ближе к концу рассказывает им, как его осенило, и он нашёл ключ к делу. Классический детективный сюжет, но сам монолог очень проникновенный, потому что Бланк эмоционально сокрушается, рассказывая о том, как у него в голове что-то не сходилось, как нечто постоянно не давало ему покоя. Приводит в пример различные мелочи: миллиардер выдумывал несуществующие слова, неверно применял другие слова, ошибался в фактах, не самостоятельно делал всякие крутые вещи, которыми хвастается, а то, что сделал или придумал он сам, оказалось неработоспособно. И он приходит к такому выводу: Майлс Брон на самом деле идиот. Он глупый. Заработанные им деньги и миллиардная корпорация объясняются как-то ещё (в итоге сюжет даёт ответы на это), а чел просто тупой. И с помощью принятия этой гипотезы куча деталей встали на свои места. Вот и в жизни можно применять. Если ты слишком долго не можешь объяснить поведение какого-то человека, попробуй предположить, что он тупой. Почти Бритва Хэнлона, но более персонализированная. Бывший игрок в интеллектуальную игру несёт отборнейшую неадекватную ересь? Возможно, он просто тупой, а навык игры это единственное, что он в себе развивал. Автор хороших текстов становится наглухо отбитым пропагандистом сомнительной политической позиции? Возможно, он просто тупой, а способность сочинять тексты не даёт умение адекватно видеть вещи вокруг. Опытный специалист в какой-то сфере отрицает профессиональные подходы? Возможно, он просто тупой, а годы работы не сказались значимо на росте навыков. Знаменитый владелец крупного сервиса придумывает неправдоподобные кринжовые оправдания своих косяков? Возможно,... хотя не, в этом случае обычно идёт игра на публику и вера в то, что тупые как раз зрители. Но тоже так себе. И всё равно, в большом подмножестве случаев метод, кажется, работает.#life

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