Женя Трифонов написал отличную статью про Meta и современное состояние виртуальной реальности. Я рассказывал вам раньше о своём опыте игр в VR, но Женя исследовал этот вопрос всеобъемлюще. Почитайте, очень интересно, независимо от вашего отношения к VR.
А я расскажу вам на эту тему вот что. У Айзека Азимова есть книга «Обнажённое Солнце» — часть цикла романов о детективе и роботе. Автор описывает в ней планету под названием Солярия. На Солярии очень мало людей, и у каждого есть огромный участок земли с домом, а также сотни и тысячи роботов, которые занимаются реализацией всех необходимых человеку потребностей. Общество Солярии построено так, что люди не контактируют друг с другом физически. Каждый живёт в своём доме один, и на сотни километров вокруг других людей нет. Работа и общение у них происходит по супер навороченной голографической связи, которая визуально не отличается от реальности.
Физическое присутствие рядом с другими людьми для солярианцев стало сильным стрессом. Они чувствуют себя в такой обстановке очень плохо вплоть до потери сознания. Для них это буквально кошмар, насилие над собой и ад наяву. Если одному из жителей планеты сказать, что ему нужно с кем-то встретиться лично, он воспримет это как пожелание страданий и смерти. В обществе, как следствие, любое упоминание и предложение физического присутствия стало табуированным и оскорбительным. Это просто что-то неприличное и даже постыдное, о чём могут всерьёз рассуждать только абсолютно невоспитанные люди.
Супруги живут в одном доме, но разделённом на две половины, и физически взаимодействуют только несколько раз за всю жизнь, потому что это неизбежно для зачатия ребёнка. Делают это с плохо скрываемым отвращением, кстати. А выращиванием и воспитанием детей занимаются роботы.
Книга написана в 1956 году. Хорошо, что это вымысел.
#life#web
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