Позавчера Еврокомиссия приняла закон, который обязывает все компании без исключения использовать USB Type-C, как основной стандарт для зарядного устройства. С осени 2024 года гаджеты в Европе должны уже полностью перейти на новую схему.
Есть косвенный побочный эффект: выпуск устаревших устройств с Micro USB в Европе будет невозможен. Я вот до сих пор (редко, но бывает) наталкиваюсь на новые устройства, которые можно купить в магазине прямо сейчас, и у которых почему-то Micro USB вместо Type-C. Видимо, какие-то очень древние складские залежи.
Но куда важнее воздействие на компанию Apple. Годами в айфонах упорно отказывались делать единый стандарт зарядки. Годами люди вынуждены были заряжать не-Apple устройства одним способом, а Apple другим. Более того: даже на новых iPad уже Type-C, но на iPhone до сих пор Lightning. Чем только это не оправдывалось: скоростью, безопасностью, экосистемой. Но на самом деле оправданий нет.
Цитата из одного старого поста @amima:
«Пол Грэм, инвестор и основатель самого авторитетного стартап-акселератора YCombinator, как-то писал: «Uber is so obviously a good thing that you can measure how corrupt cities are by how hard they try to suppress it». Есть явления, общественная польза которых настолько очевидна и проверена временем, что они сами по себе являются мерилом нормы.»
Одинаковый стандарт зарядки и порта передачи данных — одна из таких вещей. Начиная от уменьшения количества проводов в каждом доме, и заканчивая возможностью стрельнуть провод вообще у любого человека, у которого он есть с собой. Со стороны Apple было очень по-мудачески годами выдумывать оправдания вместо перехода на Type-C. Ну, теперь, если они хотят продолжать торговать в Европе, у них не останется выхода. Ждём на очередной конференции объявление об этом, как о революционном собственном решении.
#gadgets
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek