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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #27 · 23.05

Еще пара слов об ошибках UX в Телеграме. Как я писал раньше — все, кто занимается Телеграмом, без исключения сказали мне, что любой канал непрерывно теряет аудиторию, если не поддерживать его рекламой. Я поразмыслил, почему так, и ответ довольно очевиден. Сообщения в каналах приходят человеку напрямую, с уведомлением, в каком-то смысле навязываются ему и требуют внимания. Не как в других соцсетях — человек видит ленту когда сам зашёл её посмотреть. А как в телефонных звонках — человек отвлекается от текущих дел внешним раздражителем. Даже если уведомления отключены — а у большинства они в каналах отключены — это лишь более мягкая версия такого внедрения. Канал поднимается вверх в списке чатов. При этом канал напоминает о своём существовании, и тот процент подписчиков, кому он не очень интересен, может отписаться. А такой процент всегда есть, при любом качестве контента. Получается, что Телеграм наказывает авторов за посты. Если ты сидишь молча, твои подписчики падают медленнее, чем если пишешь. И это прям жёсткий косяк, одна из самых серьёзных ошибок команды Дурова. Причем, это именно просчёт, а не умысел, потому что сейчас Телеграм с рекламы между каналами не получает ничего. #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