Если верить открытым источникам, рынок электросамокатов в России главным образом держат Whoosh и Urent (хотя сейчас ещё Яндекс вклинивается, и с его ресурсами это вполне возможно). При этом у Urent больше городов и больше самокатов, чем у Whoosh, но ниже доходы.
Я подумал: наверняка бизнес-аналитики Urent днями и ночами сидят и ломают голову, что бы им поменять и улучшить, чтобы начать выигрывать эту конкуренцию. Строят теории, проводят тесты. Сложная работа, в общем, бизнес и рынок не такие предсказуемые вещи.
А потом я воспользовался Urent и за 5 минут нашел столько косяков UI/UX в приложении, что мне стало всё понятно. Кроме того, почему Urent ничего с этими косяками не делает.
1. Сканирование кода в Whoosh приводит к появлению полноэкранной модалки с большими кнопками и основной информацией о самокате и стоимости. Сканирование кода в Urent выдает в самом низу экрана блок кнопок, в которые не только очень сложно попасть, но его ещё и надо скроллить (см. левый скриншот). При этом весь экран занят уже не нужной к этому моменту камерой. Такой интерфейс заточен под перебор самокатов, но на деле человеку на улице на ходу нужно просто максимально быстро взять первый самокат, к которому он подошёл.
2. О том, что страховка включена и будет стоить дополнительных денег, можно догадаться только за счёт знания об этой функции из других сервисов. Да, Whoosh, конечно, поступает очень по-мудачески, постоянно автоматически включая платную страховку, из-за чего её надо выключать вручную каждый раз при каждом заказе. Но в Urent необходимость этого действия ещё и довольно неочевидна (а страховка тоже, конечно же, по-умолчанию всегда включена).
3. Я отсканировал самокат, затем нажал подтверждение заказа. Система после этого написала мне, что данный самокат недоступен. Неужели, нельзя об этом писать ещё на этапе сканирования? Зачем выводить кнопку заказа для недоступного самоката?
4. Кнопка перехода к текущей геопозиции перекрыта неубирающейся шторкой снизу (см. правый скриншот).
И это только вещи, которые прям за первые 5 минут выявляются и очень на поверхности. А исправить их может один программист и один дизайнер за пару недель. Удивительно, как некоторые бизнесы не хотят зарабатывать.
#dev
⚡️Сбер представил новую систему синтеза речи для ГигаЧата — в одной модели используются сразу несколько разных уникальных голосов под разные задачи
Обновление позволяет генерировать речь в различных манерах — от естественного Freespeech для общения до подкастного формата, интонаций операторов и традиционного дикторского стиля. Звучание стало более органичным и приближенным к человеческому.
Что умеет новый синтез:
- для разных кейсов применения синтеза сделаны отдельные голоса
воспроизводит паузы, смысловые акценты и эмоциональную окраску
- построен на собственной разработке: GigaChat 3b как основа, специализированный токенизатор и адаптер к LLM
- умеет озвучивать тексты бесконечной длины с учетом контекста, а также клонировать голоса
- внутренние замеры демонстрируют прогресс в качестве и натуральности звука
Зачем это нужно:
- помогает создавать более органичные голосовые интерфейсы
- оптимален для разговорных ассистентов, озвучки подкастов или аудиокниг, а также в автоматизированных колл-центрах
Основные преимущества:
- есть возможность выбора голоса, которые подходят под разные задачи
- управление стилистикой и эмоциями на естественном языке
- самый живой синтез речи, ни у Алисы, ни у OpenAI ничего похожего нет
Новый синтез уже доступен в Voice Mode Гигачата.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#speech#llm
Vosk Speech Recognition Toolkit
Vosk is an offline open source #speech#recognition toolkit. It enables speech recognition for 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech. More to come.
Vosk models are small (50 Mb) but provide continuous large vocabulary transcription, zero-latency response with streaming API, reconfigurable vocabulary and speaker identification.
Speech recognition bindings implemented for various programming languages like Python, Java, Node.JS, C#, C++ and others.
Vosk supplies speech recognition for chatbots, smart home appliances, virtual assistants. It can also create subtitles for movies, transcription for lectures and interviews.
Vosk scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters.
https://t.me/speech_recognition
https://alphacephei.com/vosk
https://github.com/alphacep/vosk-api
🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi va 🇰🇷KoreyaningAdju universiteti hamkorligida “MBA-IT biznes” yo‘nalishi bo‘yicha 🎓magistratura mutaxassisligi tinglovchilari uchun Adju universiteti xalqaro tadqiqotlar oliy maktabi (GSIS) 👨🏫 dekani Byeong Yun Chang nutq so‘zladi.
Для слушателей совместной 🎓магистерской программы 🇺🇿Высшей школы бизнеса и предпринимательства и 🇰🇷УниверситетаАджу по специальности «MBA-IT biznes» выступил с речью 👨🏫 декан Высшей школы международных исследований (GSIS) университета Аджу Бйонг Юн Чанг.
#GraduateSchool#Masterclass#Speech#Itbusiness
Web-site | Telegram | Facebook |Instagram
An escalator stopped in front of Trump at the UN building 🛑🛗. Trump later devoted almost half of his speech at the UN 🏛🎤 to complaining about this escalator 🤦♂️.
#trump#escalator#speech
👂More on Trump's Ear ⚠️
🚀 Mojtaba Khamenei to Address Recent War Situation Amid Mourning Period
Mojtaba Khamenei is anticipated to deliver a speech regarding the current war situation. According to NS3.AI, the address will coincide with the 40th day of mourning for a deceased high-ranking revolutionary figure, as reported by Tasnim News Agency.
#MojtabaKhamenei#WarSituation#MourningPeriod#TasnimNews#NS3AI#Iran#Speech
WhisperTux
Simple #voice#dictation application for #Linux. Uses whisper.cpp for offline speech-to-text transcription. No fancy GPUs are required although whisper.cpp is capable of using them if available. Once your speech is transcribed, it is sent to a ydotool daemon that will write the text into the focused application.
Features
Local speech-to-text processing via whisper.cpp (no cloud dependencies)
No expensive hardware required (works well on a plain x86 laptop with AVX instructions)
Global keyboard shortcuts for system-wide operation
Automatic text injection into focused applications
Configurable whisper models and shortcuts
https://github.com/cjams/whispertux
#assistant#speech#stt