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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #346 · 16.05

Недавно Илон Маск написал, что у Нетфликса проблемы с доходами из-за повесточки. Удивительно, что такое пишет американец — я был уверен, что американцы как раз довольно слепы к тому, насколько абсурдной выглядит вездесущая повестка. И что скорее у русских людей пригорает: редко когда на русскоязычных ресурсах под любым новым релизом фильма или сериала нельзя найти комментарии разной степени язвительности о расах и ориентациях персонажей. А тут и у Маска пригорело, оказывается. Повестку действительно трудно не замечать, ей прямо тычут в лицо, если не в фильмах, то в современных американских сериалах практически повсеместно. Проникновение в кино пока меньше, хотя тоже есть, и, судя по анонсам, будет усиливаться: новый Джеймс Бонд это чернокожая девушка, новый Железный Человек это чернокожая девушка, я вообще не понимаю, как белых мужчин в принципе ещё пускают на съёмочную площадку. Слово "обратный" в термине "обратный расизм" или, например, "обратная дискриминация" — не совсем подходящее, но хорошо отражает суть: давайте осознанно и умышленно быть расистами и сексистами против людей, которые до этого долгое время были расистами и сексистами. И я даже не говорю о том, что принцип "око за око" может быть не только спорным сам по себе, но и порождать потенциально бесконечные качели. Мне просто весь подход кажется очень формальным и искусственным: примерно как попытка на выходных выспаться за всю неделю. Если просто взять и принудительно в сверх-форсированном режиме показывать по 10 представителей меньшинств в каждой серии каждого нового сериала, это не исправит десятилетия и столетия притеснений, но при этом и качество сериала уронит, и вызовет некоторое раздражение у людей. На мой взгляд бороться со столетием притеснений нужно вот как: следующие сто лет показывать представителей меньшинств в нормальной репрезентации. Вот по статистике что-то около 2% геев — ну и сделайте 2% персонажей геями случайным образом, а не 20% просто ради демонстрации. Аналогично с расами, полами и так далее. Может ли быть Джеймс Бонд чернокожей девушкой? Конечно. И Железный Человек может. Но вот чтобы одновременно: вероятность уже ниже. А чтобы ещё в десяти фильмах и сериалах ВНЕЗАПНО значимые роли достались меньшинствам — это прямо совсем какое-то магическое совпадение. Вместо мысли "геи это нормально" закрепляется мысль "геи это навязчиво и раздражающе" (да простят меня геи, которые это читают). Что-то мне кажется, лет через десять мы не очень будем жалеть об уходе из страны американского кино, даже при том, что американская киноиндустрия де-факто является на текущий момент крупнейшей в мире, и во многих жанрах просто нет никаких хоть сколь бы то ни было качественных альтернатив. #fiction

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