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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #397 · 23.06

Яндекс выложил в открытый доступ нейросеть YaLM 100B, которая может псевдоразумно отвечать на вопросы и вести беседу. К сожалению, попробовать её лично я не могу, потому что для запуска нужно около 200+ гигабайт видеопамяти, это приличная такая майнинг-ферма. Но по скриншотам она действительно хорошо работает. Хотя про GPT-3 тоже так говорили, а на деле очень так себе. А ещё неделю назад по сети ходила новость о том, что один из разработчиков в Google пообщался с их нейросетью и увидел в ней признаки разума. Вплоть до того, что нанял юриста защищать интересы нейросети! Его в итоге отправили в оплачиваемый принудительный отпуск, подлечиться, наверное. Разработчики знают о мысленном эксперименте "Китайская комната", но обывателю он, на мой взгляд, сложен для понимания, поэтому я попробую привести другой пример. Представьте, что у вас есть кубики с буквами, и там набор граней, которые составляют фразу "Привет, человек". Вы эти грани намазали чем-то вкусным и научили вашу собаку переворачивать кубики вкусными гранями вверх в ответ на команду "Привет, собака". В итоге, если вы говорите "Привет, собака", она переворачивает кубики так, чтобы из них сложилось "Привет, человек". Научилась ли собака при этом говорить на человеческом языке и осознанно отвечать на приветствие? Нет. Нейросеть гораздо глупее собаки (та хотя бы способна именно сознанием различать разные человеческие фразы). Это просто набор алгоритмов, которые складывают кубики, а мы уже на этих кубиках что-то читаем. Чтобы кубики складывались правильно, этих алгоритмов много, и параметров, которыми такая нейросеть оперирует, 100 миллиардов. Даже очень хороший алгоритм по подбору кубиков не является разумным фактически ни в каком смысле этого слова. Впрочем, это не значит, что он не может решать нужные нам задачи. Такую сетку вполне нормально поставить в условной службе поддержки отбиваться от дурачков, задающих банальные или глупые вопросы. Что еще посмотреть по теме: «Теорема о бесконечном количестве обезъян»; И очень крутой фантастический рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека». В Библиотеке точно будет книга, которая станет буквально с вами разговаривать: вы задаёте вопрос (любой), переворачиваете страницу и видите там ответ на него, будто бы от разумного существа. #dev#fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #commandline

当前筛选 #commandline清除筛选
AppPie

@AppPie · Post #2386 · 07.04.2025 г., 04:04

#Apps OCRmyPDF: 为扫描 PDF 添加 OCR 文本层 🔗GitHub OCRmyPDF 是一个开源的命令行工具和库,它可以为扫描的 PDF 文件添加 OCR 文本层,使文件内容可被搜索和复制粘贴。该工具利用 Tesseract OCR 引擎识别 PDF 中图像里的文本,并将其准确地放置在原始图像下方,使得用户可以轻松地搜索和选择文档中的内容。 OCRmyPDF 的工作原理是分析 PDF 的每一页,确定所需的色彩空间和分辨率,然后使用 Ghostscript 将每页栅格化,接着通过 Tesseract 进行 OCR 处理,并将生成的 OCR 层集成回原始 PDF。与直接使用 ImageMagick 或 Ghostscript 处理图像然后通过 Tesseract OCR 不同,OCRmyPDF 能够生成变化最小的 PDF 输出,同时保留原始图像的精确分辨率。 主要特点 - 多语言支持:支持 Tesseract 的所有语言包,包括英语、法语、中文等 - 图像处理:自动旋转页面、去偏斜、清理背景和图像优化 - PDF/A 生成:默认生成符合 PDF/A 标准的存档文件,便于长期保存 - 批处理能力:支持多核处理,提高 OCR 速度 - 多平台支持:适用于 Linux、macOS、Windows 和 FreeBSD - Docker 支持:提供 Docker 镜像,方便快速部署 - JBIG2 优化:支持 JBIG2 编码,大幅减小黑白图像的文件大小 - 页面选择:允许只对 PDF 中的特定页面进行 OCR 处理 - 扩展性:支持插件系统,可自定义处理流程 部署选项 - 通过 pip 安装:`pip install ocrmypdf` - Docker 容器 - 系统包管理器:支持多种 Linux 发行版和 macOS 的 Homebrew - 从源代码构建 开源许可证 MPL-2.0。 #GitHub#OpenSource#PDF#OCR#CommandLine 📮 频道 @AppPie

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15135 · 10.09.2025 г., 13:00

#javascript#ansi#ansi_escape_codes#chalk#cli#color#commandline#console#javascript#strip_ansi#terminal#terminal_emulators Chalk is a popular Node.js tool that lets you easily add colors and styles to text in the terminal, making your console output clearer and more attractive. It supports many colors, including 256 and truecolor (millions of colors), and allows you to combine and nest styles like bold, underline, and background colors. Chalk auto-detects if your terminal supports colors and works without adding dependencies or changing built-in string behavior. You can create custom themes and use template literals for dynamic, colorful logs. This helps you highlight important information in your terminal output, improving readability and debugging. Chalk is reliable, actively maintained, and widely used in many projects. https://github.com/chalk/chalk