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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #36 · 3.06

Закончил «О дивный новый мир» Олдоса Хаксли, который рекомендуют читать в паре с «1984». В сети очень распространён иллюстрированный разбор со сравнением двух произведений, вот цитата оттуда: «Оруэлл боялся, что нас погубит то, что мы ненавидим. Хаксли боялся, что нас погубит то, что мы любим». В мире будущего жизнь каждого человека определена с рождения. Людей выращивают в пробирках и над каждой группой зародышей проводят особые манипуляции, а получившихся потом младенцев месяцами зомбируют гипнозом. Все это нужно для иерархического разделения и поддержания идеологии. Низшие касты — разнорабочих и прислугу — умышленно отупляют, внедряют им любовь к труду. Таких нужно много, поэтому их выращивают клонированием. Высшие касты — работники интеллектуального труда — создаются разными, но идеологическую промывку все равно проходят. В основу жизни человечества поставлено получение удовольствий. Крайне невежливо и даже в каком-то смысле запрещено отказываться от плотских утех. В свободное от работы время не полагается быть одному, а нужно тусоваться в компании и играть в игры. Если у человека возникают негативные эмоции: страх, грусть, обида, скука, то он должен принимать специальный синтетический наркотик под названием Сома. Я думаю, автор вдохновился латинским словом somnus — то есть сон. И правда, люди живут в постоянном полусне. Даже без учёта сюжета это восхитительная вселенная, которая с помощью гиперболизации говорит о нашем с вами мире. И даже более — о сегодняшнем, мире 2021 года, нежели о времени написания романа. В 1932-м представить круглосуточно работающий экран с развлекательным медиаконтентом в каждом доме было сложно, но сейчас — вы и сами знаете. Да и то, что называют сексуальной свободой, за сто лет изрядно развилось. Книга, кстати, очень хорошо демонстрирует суть работы идеологии и религии. Какие-то вещи видятся нам абсурдными просто потому, что мы воспитаны иначе. Так, например, в мире романа считается не очень правильным иметь МАЛО половых партнёров. Люди обсуждают там вопиющее поведение тех, кто недостаточно часто меняет сексуальные связи. В точности, как в нашем обществе критикуют тех, у кого, наоборот, много таких связей. С точки зрения работы идеологической и воспитательной машины в наших головах разницы между «много» и «мало» нет, но когда читаешь это, думаешь, что происходящее в тексте — полный абсурд. Аналогично автор описывает полностью выдуманные религиозные обряды, которые смотрятся максимально дико и глупо. Но, вы уже поняли, по сути разницы с существующими у нас религиозными обрядами нет. Только по форме. Отдельно мне понравилось, как менялся образ персонажей в моем восприятии с течением сюжета. Только я начинал проникаться к кому-то из них симпатией и видеть проблески настоящего человека, как автор показывал, что идеологическая или религиозная обработка неизбежно властна над всеми: персонаж проявлял себя с какой-то не лучшей запрограммированной стороны. В конце книги есть длинный эпизод, когда главный управляющий объясняет героям причины и преимущества построения подобного общества. И его аргументация очень сильна, мне даже особо нечего возразить, что весьма печально. У Оруэлла было понятно, что структура мира даёт выгоду только небольшой группе элит, а для остальных является нежелательной, но здесь с этим гораздо сложнее. Люди даже в нашей реальности без всяких пробирок видят счастье в тупости и примитивизме, любят бесконтрольное потребление и расслабляющие вещества, с удовольствием предаются абсурдным обрядам, не переосмысливают критически свою идеологию. Если Оруэлл описывает фантастический и ужасный мир, который ты воспринимаешь, как нечто далёкое и несуществующее, то у Хаксли фантастический и ужасный мир сшит из кусков объективной реальности вокруг нас, которая ещё и с каждым годом содержит подходящих кусков всё больше. #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