TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #113 · 27.12
Всегда мечтал быть тем чуваком, которому присылают тестовые версии устройств на зацен, ещё до поступления в продажу. И вот Сбер таки прислал. Год назад я писал о выходе SberPortal — умной колонки с экраном. Тогда казалось, что акцент у Сбера именно такой — обязательное наличие экрана даже при голосовом управлении. Но сейчас они выпустили voice-only устройство: SberBox Time. Нет, его всё ещё можно подключить к телевизору, но это не обязательно, и по факту колонка является чем-то средним между большой и маленькой Яндекс Станциями, с уклоном в большую: и звук помощнее, и HDMI есть. Устройство пока не продаётся, но некоторым разработчикам под Сбер выслали демонстрационные экземпляры. Стоит сразу отметить любопытную дизайнерскую находку — аналоговые часы вместо дисплея. Находка именно что любопытная. По факту сугубо на мой взгляд часы не являются ни шибко красивыми, ни тем более удобными. Определять по ним время тяжело, а из-за матового стекла лично у меня постоянно возникает желание настроить резкость. Однако, сама мысль скрещивать хайтек с чем-то более конвервативным звучит привлекательно. Возможно, я становлюсь старым, а может, просто устал от повсеместной цифровизации всего вокруг, но даже при субъективно спорном дизайне часики вполне приятно разместились на стеллаже. Впрочем, колонка пока что сырая — ложные срабатывания, неопределённо скачущая громкость, ошибки в ответах. К счастью, это всё исправляется апдейтами софта, а Сбер за прошедший год показал себя очень внимательным в вопросе фикса багов, и опередил здесь по скорости всех конкурентов. Посмотрим, что из этого выйдет. Прикольная мелочь: на офсайте SberBox Time предлагают скачать модели для 3D-печати и "надеть" на колонку всякие ушки, рожки, плавники, крылья итд. Я сначала подумал, что это полный бред, но для интереса распечатал, и надо сказать очень мило вышло, даже мне взрослому не хочется снимать, а уж дети то вообще должны быть в восторге (известно, что дети составляют значительную долю среди пользователей умных колонок). #gadgets
Hashtags
Търсене: #bioacoustics
@interesting_planet_facts · Post #1180 · 31.12.2025 г., 22:11
🌎 Sperm whales use a form of vocal “click” codes called codas to communicate within social groups. Each group has its own dialect of codas, with some sequences unique to specific clans. Adult whales use these patterns to maintain social bonds—individuals can be identified by their group’s coda “accent.” ✨ #whale⚡#communication⚡#animalbehavior⚡#bioacoustics 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels
@ai_machinelearning_big_data · Post #8288 · 16.08.2025 г., 12:01
🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды. DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики. Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях. 🌱 Почему это важно Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии. По аудиозаписям можно понять: - какие животные живут в лесу, - сколько их, - размножаются ли они, - не вытесняются ли они человеком. Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов. 🐦Что умеет Perch 2.0 Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных. Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно: - находить похожие записи, - кластеризовать звуки, - обучать простой классификатор для новых видов (few-shot). ⚡ Работает без GPU и без дообучения. 🛠 Архитектура - Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров). - Три головы: 1. Классификация ~15k видов. 2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation. 3. Source prediction — угадывает источник записи. - Обучение в два шага: 1. Прототипная голова учится сама. 2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**). 📊 Результаты - SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP). - Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке. - Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги. Главный вывод Perch 2.0 показывает, что: 🟢 качественная разметка, 🟢 простая архитектура, 🟢 чёткая постановка задачи могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM. 🌍 Что это меняет - Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей. - ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества. - Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент. 🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite 🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/ 🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665 @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#AI#Bioacoustics#MachineLearning#Perch#Ecology