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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #128 · 2.01

Стоило написать личный пост — минус один подписчик. Похоже, основная проблема в том, что люди, проголосовавшие за личный блог, не станут отписываться от технического. А вот наоборот — станут. Но пофигу. Мне давали разные советы, но у них было одно общее: рекомендовали писать чаще. Так что объявляю себе челлендж: пост каждый день. Буду дублировать ВКонтакте и в Телеграме. В общем, я вас задолбаю постами, лучше сразу отписывайтесь. 365 дней - 365 постов (или больше). При этом имеется ввиду бытовой день, а не астрономический — то есть в моем случае промежуток с 5:00 до 5:00, так что этот пост за 1 января. На текущий момент ВКонтакте 5791 подписчик. В среднем у поста там пара десятков комментариев и полсотни-сотня лайков. В Телеграме 224 подписчика, и у поста в среднем до десяти комментариев, то есть активность в 3-5 раз ниже. Моя цель посмотреть: 1. Влияет ли на прирост или убыль подписчиков частота постинга в Телеграме. 2. Было ли ошибочным решение вести канал как личный, а не тематический. 3. Что произойдет с активностью людей ВКонтакте от увеличения частоты постинга. Через год посмотрим. #web#life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #visionlanguage

当前筛选 #visionlanguage清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8742 · 10.10.2025 г., 14:45

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR