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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #379 · 11.06

Я попробовал Whoosh с подпиской, и да: кнопка включения страховки запоминает своё положение. То есть без подписки она всегда сама переключается в активное состояние, поэтому, если забудешь её отжать (каждый раз при аренде самоката!), заплатишь лишние 35 рублей. Но с подпиской стоит один раз её выключить, она в таком состоянии остаётся. Давно ли мы стали платить деньги за отключение тёмных паттернов и за то, чтобы сервис вёл себя не по-мудачески? В новостях вовсю рассказывают про платную подписку Telegram. В премиум-функциях будет, например, удвоение размеров пересылаемых файлов. Дуров написал у себя что, дескать, это всё для поддержания инфраструктуры: на платные функции расходуется больше ресурсов, поэтому они и платные. Если функция расходует ресурсы компании, то её платность это совершенно нормально. Именно так и должны работать платные подписки. Например, отключение рекламы за деньги это вполне хорошо и справедливо: компания зарабатывает на рекламе и оплачивает с этих денег свою инфраструктуру, если вы отключаете рекламу, а инфраструктурой пользуетесь, то вы расходуете ресурсы компании, поэтому с вас логично и правильно брать деньги. До санкций я платил за YouTube без рекламы (впрочем, сейчас он без рекламы бесплатный получается). И я бы платил, например, за ВК без рекламы. Может, уже не сейчас, но в лучшие времена этой соцсети. Однако, брать деньги просто за то, чтобы перестать делать неудобно — это мудачество, если удобство не расходует дополнительных ресурсов. Дуров упомянул о поддержке инфраструктуры, но почему-то забыл сказать, что, например, 10 закреплённых чатов вместо 5 это тоже платная функция, хотя никаких дополнительных ресурсов не расходует. Закреплённость чата это, скорее всего, один бит, который и так у всех чатов уже есть, просто нулевой. Но даже если нет, дополнительные "расходы" на это совершенно ничтожны. Больше закреплённых чатов — та функция, которую много людей просили в течение последних нескольких лет. Огромной доле пользователей Телеграма неудобно с пятью чатами, но команда годами не увеличивала этот лимит, а теперь вот такая возможность войдёт в платную подписку. По сути своей это ничем не отличается от того, что Whoosh в бесплатном тарифе делает неудобную и назойливую кнопку страховки, а в платном приводит её к тому нормальному состоянию, в котором она по идее и так должна быть. #web

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