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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #129 · 2.01

Твиттер — самая странная соцсеть. Начнем с того, что там никто не зарабатывает. Я ни разу не слышал, чтобы в твиттере кто-то получал доход от своего десятитысячного аккаунта. Хотя раскрутить такой аккаунт не проще, чем Ютуб до миллиона, а с него уже люди вполне себе живут и на работу не ходят. Но главное не это. Там очень своеобразная аудитория. Я имею ввиду тех, кто пишет очень часто, и вообще ведёт регулярную онлайн социальную активность именно в Твиттере. Так вот, там ярко выражена квинтэссенция либерально-молодёжной повестки: люди в депрессиях и на терапиях, с прогрессивными, но не работающими отношениями, с тревожностью и неуверенностью в себе, с видимой эмоциональной нестабильностью и ранимостью, незрелые адепты инфантильных идеологий. Читаешь как "Килл Ми Плиз", очень полезно — собственные проблемы кажутся незначительными. С другой стороны, именно эта аудитория в таком её состоянии производит самые смешные шутки, и вообще создает один из наиболее интеллектуальных и остроумных русскоязычных источников контента. А ещё там прям много пишут текстов, даже длинные рассказы оформляют "тредами" — цепочками ответов на собственные твиты. Во всём остальном интернете тексты убили дети, а в Твиттере тексты живут милостью невыросших взрослых. Достаточно умных, чтобы писать клёво, но недостаточно мудрых, чтобы разобраться со своей жизнью. Не знаю, как в англоязычном мире (кажется, не так), но в Рунете Твиттер это совершенно уникальное явление. #web

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