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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #277 · 31.03

Сайты "Комитета" VC, DTF, TJ ввели функцию создания блогов. Я уже много лет пишу о том, что в рунете остро не хватает ресурса для текстового контента, каким когда-то был ЖЖ. Многие авторы размываются между соцсетями, но там, как правило, либо аудитория не годится для длинных качественных текстов (ВК, Дзен), либо инструменты самой сети очень слабо подходят под ведение (Instagram) и развитие (Telegram) текстового блога. Есть Хабр, однако вести там произвольный авторский блог нельзя. Всё строго тематически и даже в некотором смысле научно. Это хорошо, но это не совсем то, о чём я говорю. Некоторые считают, что в качестве такого ресурса мог бы выступать Пикабу. Но Пикабу очень сильно отодвигает внимание от автора в пользу тематики и популярности отдельных постов. Мало кому интересен "хороший автор Вася, который пишет на Пикабу". Люди туда приходят за "вот эта лента постов разных авторов, не важно, каких". И здесь Комитет сделал хороший ход. Ладно, DTF это развлекательный ресурс, подозреваю, что его аудитория в среднем молодая, и готова только к контенту на определённые темы. Что касается TJ, то изначально это был как бы сайт с новостями интернета, а потом просто сайт с новостями без чёткого направления, что привело сейчас не только к блокировке (которую, видимо, Комитет рассчитывает снять), но и критическому росту объёма политизированности и количества очагов русофобии в комментариях. А вот на VC у меня есть надежды. Я уже писал вам давно о своём весьма положительном опыте публикации там. И в целом аудитория, судя по обсуждениям, довольно взрослая и адекватная. Даже вспыхнувшую политоту потихоньку тушат именно со стороны комьюнити. Изначально это ресурс для бизнесменов, про бизнес и стартапы, поэтому можно предположить, что доля разумных людей довольно высока. Но сам я блог там не создал, хотя рука тянулась. Не хватит моего внимания уже на три места, даже если контент более менее копировать. Хотя, возможно, я по итогам ведения страницы ВК и канала тут стабилизируюсь на каких-то двух-трёх базовых темах и создам. #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