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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #322 · 2.05

Во "внешнем" обществе отношение к мотоциклистам разное. Есть, например, стереотип, что якобы мотоциклисты в основном сумасшедшие лихачи на спортбайках, от которых покоя нет ни водителям на дорогах, ни мирно спящим в своих домах обычным людям. Варламов, например, записывал об этом очень истеричное видео, и некоторые его подписчики в комментариях поддержали подобное невежество. Чтобы развеять это заблужение, не обязательно быть внутри тусовки. Достаточно, например, посмотреть на открытие сезона, и прикинуть соотношение разных классов. Я уже когда-то писал, что, если в мире автомобилей спорткар это очень дорогой символ элиты, то в мире мотоциклов наоборот: спортбайки и стоят дешевле почти всех остальных классов, и отношение к ним неоднозначное даже со стороны самих представителей мото-движения. В целом же по открытию хорошо видно, что большинство райдеров — на классиках, круизерах, чопперах. И это в основном довольно взрослые люди, не шпана. Вы очень редко увидите такого человека, неадекватно перестраивающегося в плотном потоке. Но впечатление, к сожалению, создаётся именно на основе тех, кого больше всего заметно, и кто запоминается с какой-то негативной раздражающей стороны. Ещё много людей на туристах, это прикольно. У меня самого давняя мечта попутешествовать на мотоцикле. Но раньше на это не было денег, а сейчас нет времени. Самые дальние мои поездки это Оредеж и Карелия. Может, на пенсии получится подальше. Видимо поэтому, кстати, среди байкеров немало мужчин в возрасте. Я второй раз в колонне (именно на открытие), и второй раз очень приятно осознавать, что ты не фрик какой-то, а вполне себе часть огромной субкультуры. Ну либо это субкультура фриков, но так на самом деле про любую можно сказать: от рокеров до футбольных фанатов. Это же тоже форма религии со своими ритуалами и внутренними правилами. Впрочем, в каких-то мотосообществах я обычно не участвую — там прям очень радикальные энтузиасты, которые этим болеют. А я не болею, так, для удовольствия катаюсь: это хоть и важная, но далеко не определяющая часть моей жизни. #moto#hobby

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