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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1197 · 30.12

Каждый Новый Год, как вы помните, я пытаюсь придумать какую-то новую технологическую фишечку к празднику. Идея вот этого у меня возникла еще год назад, но ни времени, ни знаний для реализации толком не было. В этот же раз поставил себе цель обязательно разобраться и добить. Демка на видео, без звука будет непонятно. Из недостатков, конечно, нужно калибровать под каждые светодиоды то, как визуально будет выглядеть тот или иной цвет. Я этого не делал, поэтому попадание не чтоб прям идеальное, особенно для сложных сцен типа «осенний лес». Из крутого внезапно узнал, что ESP32 двухъядерная! Не знаю, как я это пропустил в своё время. Но тут прям можно одним потоком читать сеть, а другим драйвить ленту и не делать паузы. В целом мне всё равно нравится. Работает под управлением DeepSeek. В первой версии был GigaChat, он отвечает где-то вдвое быстрее, но слишком часто предлагает цвета совершенно мимо того, что я назвал. Репозиторий с не слишком аккуратным кодом, если кому не лень будет возиться :) С наступающим! #dev@clockstackwheels#gadgets@clockstackwheels#diy@clockstackwheels

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google