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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #219 · 13.02

Есть такое приложение «Госуслуги Решаем вместе». Можно на карте города обозначить проблему, приложить фото, и отправить на рассмотрение в администрацию губернатора или ещё куда. Вашу проблему в общем случае увидят все остальные на той же карте. А ещё там появится через некоторое время официальный ответ. Совершенно неожиданно, но 90% ответов это длинный канцелярит, суть которого сводится к: «Вот мы нашли бюрократическую формальность, благодаря которой можем ничего не делать с вашей проблемой. Спасибо за обращение». Реально, грустно и смешно читать. Люди пишут, например, фонари во дворе не работают. А им в ответ: фонарями заведует управляющая компания, город тут не при чем, забрать у них контроль тоже не можем, спасибо, до свидания. Или, скажем, просят люди где-то на опасном участке добавить пешеходный переход, потому что все перебегают. Ответ: мы посмотрели, переход и правда нужен, но делать его долго и дорого, а ещё куча бюрократии, так что не будет. Люди, впрочем, тоже хороши. Пачками валятся обращения по поводу неуборки снега. Зачем забивать этим приложение? Снег это общеизвестная беда в Питере, правительство уже и так показало, что ничего не будет с ним делать. На мой взгляд, подобное приложение нужно для того, чтобы обратить внимание администрации города на какие-то вещи, о которых они могут не знать. Какая-то локальная проблема в определенном месте, где чиновники не ездят. А про снег и так понятно. Направил жалобу и я. Расчетный срок ответа 30 дней, посмотрим, какую отписку мне придумают. Моё предположение такое: напишут, что территория в частной собственности или владелец в состоянии суда/спора. А город там не при делах, он на «чужую» территорию повлиять не может. #life

Hashtags

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