Попробовали настольный Slay the Spire, и мне очень понравилось.
Кто не знает, Slay the Spire это изначально инди-видеоигра в жанре «роглайк на построение колоды». Нарисована она совсем простовато (не пиксель арт, и то хорошо), зато обладает своего рода эталонным геймдизайном. Там нет ничего лишнего, но есть всё нужное. Причём, большинство эффектов считается в уме, а пространство решений для игрока всё равно очень большое. Попытки других разработчиков скопировать эту игру и добавить в неё что-то дополнительное («Чёрная Книга», «Knock on the Coffin Lid») сразу показали, что результат становится сильно хуже.
Короче, если вам нужна игра не про «спинномозговой» геймплей, а про шевеление головой, при этом позволяющая зайти на 15 минуток в день сыграть пару боёв, реиграбельная и не зависящая от присутствия задротов (в отличие от онлайн игр), то это очень хороший вариант.
Поэтому, когда вышла настолка, вопрос о покупке не стоял. Да, настолки по видеоиграм нередко оказываются довольно вторичными и либо не предлагают ничего принципиально нового, либо, наоборот, переиначивают первоисточник сверх меры. Здесь у меня тоже были определённые опасения, например, о том, что потребуется перекладывать слишком много компонентов там, где в видеоигре действия выполнял компьютер.
К счастью, опасения не подтвердились, и авторы очень хорошо поработали над адаптацией: все числа уменьшили, сократили математику, упростили эффекты, не сломав их качественную суть, и добавили кооператив, который действительно играет роль. Прибавьте к этому приятные ощущения от того, что ты не на экране на карточки смотришь, а листаешь их в руках, плюс возможность разделить эмоции и тяготы прохождения с друзьями.
В общем, прямо очень порадовало. #games@clockstackwheels
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek