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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #336 · 6.05

Останкино закрыли из-за постоянных угроз минирования. Мне кажется, такие угрозы могут исходить от людей, которые подобным образом хотят устранить источник пропаганды. Что, конечно, очень наивно и глупо. Так что из-за каких-то идиотов не удалось попасть в этот раз. Несколько новых для меня наблюдений про Москву. 1. Я попытался оценить движение, как автомобилист, и, мне показалось, что это жесть. В Питере конечно есть отдельные места, которые и плохо спроектированы, и пользуются большой популярностью у автомобилистов, из-за чего проезжать их — невероятное страдание и почти вечные муки на Земле. Например, Светлановская площадь. Но в Москве водители просто живут в Аду. Чудовищно частая многополосность, толкотня, разметка неочевидной сложности, многоуровневые развязки — я бы в таких условиях автомобиль купил с куда меньшей вероятностью. Хотя, наверное, те, кто живёт тут постоянно, банально привыкли. 2. С парковками, наоборот, какая-то магия. Куда люди девают свои машины? В Москве больше автомобилей, чем в Питере. Но Питер по сравнению с Москвой просто вусмерть запаркованная свалка железа. На Питер в этом отношении буквально невозможно смотреть, причем, как в центре, так и на окраинах. Но в Москве каким-то непостижимым образом этой проблемы нет: улицы чистые и в центре, и в спальных районах. Всегда знал, что нытьё водителей "А где ещё парковаться?" это фейк. Где-то, видимо, можно, если городская администрация имеет волю этим вопросом заниматься. 3. Почти нет каких-то кафешек и подобных бизнесов, вообще нижние этажи зданий очень не развиты. У нас в Питере практически в любой части города нельзя пройти и 20 минут, не наткнувшись на едальню, кондитерскую итд. Здесь же под это могут быть отдельные улицы, но в целом в обычных местах всё очень туго. Мы жили недалеко от ВДНХ, и там на огромный район полтора ноунейм-ресторана, в которых официанты банально не справляются с потоком людей. Интересно, связано ли это с какими-то запретами со стороны города? Гулять по Москве конечно очень круто и приятно, Питеру далеко до такого уровня урбанистики. Но жить в Москве всё ещё не хотел бы. Слишком много всех тут. #travel#life

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