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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #356 · 24.05

Некоторые нашли ответ на вчерашнюю загадку: это последовательность животных из песни What Does The Fox Say. И это породило интересное обсуждение здесь, в Телеграме. Часть людей никогда не слышали об этой песне, что лично меня очень сильно удивило. В моём информационном пространстве она является бесспорным масс-культурным феноменом, поэтому знакомство с ней не зависит, например, от ваших музыкальных вкусов. Вам достаточно просто заходить в интернет. По аналогии с, например, Gangnam Style или Harlem Shake: для меня это вещи, которые невозможно было не застать, если вы в принципе пользовались интернетом в период их популярности. Но, как выяснилось, это совершенно не так, и люди действительно живут немножко в разных информационных слоях. Вот я и задумался: от чего это зависит? Какие источники нужно читать или не читать, чтобы ни разу не наткнуться на какой-то относительно популярный феномен, не обсудить его ни с кем из знакомых, не увидеть в ленте ни одной из соцсетей? В моих компаниях друзей, например, очень часто шутят с отсылками к масс-культуре, поэтому буквально невозможно не знать чего-то известного. Я просто не мог ничего сделать, чтобы пропустить какой-нибудь Ice Bucket Challenge, The Dress или Coffin Dance. Но как-то люди пропускают (наверняка среди читающих это есть те, кто не знает о чём-нибудь из перечисленного). И другой вопрос: что отличает масс-культурный феномен от просто очень популярной вещи? В комментариях мне справедливо заметили, что если мы откроем в Википедии топ популярных видео на YouTube, там будут ролики с миллиардами просмотров, о которых мы и не слышали. Например, я никогда не видел и не слышал детский стишок «Johny Johny Yes Papa», а ведь это топ-3 видео на YouTube за всю историю, с поразительными 6 миллиардами просмотров! Ну ладно, допустим, видео для детей нельзя считать, потому что современные родители их просто ставят младенцам по 100 раз в день, чтобы отвлечь и чем-то занять. Но, например, у песни Джастина Бибера «Sorry» более 3.5 млрд просмотров, а я её никогда не слышал. На мой взгляд произведение становится массовым, когда выходит за свои первоначальные границы. Например, если о песне знают не только те, кто в принципе слушает такую музыку и этого исполнителя. А особенно если песня вообще выходит за рамки музыкальной сферы. Например, по песне про лису писали научпоп-статьи о том, какой звук издают лисы. Челлендж Ice Bucket выполняли люди, которые никакого отношения не имеют к медицине или благотворительности. Танец Harlem Shake исполняли люди в военных частях, офисах, в Кембриджском университете. Для меня именно проникновение в нейтральную среду — основной признак. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #documentai

当前筛选 #documentai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI