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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #267 · 22.03

В 2019 году Ситимобил пришёл в Петербург. Я тогда публично задал вопрос руководителю PR службы Ситимобила: зачем нужно восьмое приложение такси у меня в телефоне. Но ответ был супер невнятный, что-то в духе "Пусть будет". При этом такси уже тогда был высококонкуретным рынком, поделённым монополистами, а я тогда был самой что ни на есть целевой аудиторией: гик с деньгами и без личного автомобиля, живущий в огромном дождливом городе. Несколько дней назад объявили о закрытии Ситимобила. Понятно, что триггером этого закрытия послужили известные события, но там в статьях упоминается, что бизнес работал в минус, владельцы просто закрывают убыточные направления. Разумеется, эти события не связаны, а пиарщики не обязаны были мне отвечать. Однако, есть некоторые моменты, которые могут служить признаком хорошей или плохой работы процессов. На мой взгляд, ответ на вопрос "зачем ты нужен" должен быть у любого бизнеса прописан в его ядре и находиться в быстром доступе. Каким-то другим вопросам позволительно быть неоднозначными: например, почему услуга или товар стоит столько-то, а не дешевле/дороже. Ценовая политика вообще сложная штука, зависящая от кучи факторов. Позже я убедился в том, что у сервиса проблемы: уже упоминал когда-то в этом блоге, как трижды подряд водители отменяли заказы, как в другой раз водитель посчитал цену низкой и отказался везти, и так далее. В общем, я скучать не буду, прости, Ситимобил. Пойду заказывать Яндекс. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #documentai

当前筛选 #documentai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI