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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #444 · 11.07

Вы наверняка знаете о проекте "Кибердеревня" от творческой группы Birchpunk. У них же есть совместная песня с петрозаводским рэпером Albatross, где главный герой читает из будущего о войне с машинами. Там звучат такие строчки: You will never see a normal sidewalk indeed But every moron has a phone with FaceID Он рассуждает о том, что человечество использует технологии неправильно: раз техническое развитие позволяет буквально каждому дураку иметь hi-end устройство с крутыми функциями, почему мы не можем сделать в городах нормальные тротуары? Online cameras watch the hood, delivery droids carry the food But my babushka* has to go to hospital on foot We use technology for something wrong If you're indifferent, why robots should be strong? Я и задумался: а правда, почему так получается? Человечество достигло невероятных высот в обслуживании индивидуума. У нас с вами в домах висят экраны на всю стену и стоят процессоры из нанометрового кремния, выполняющие по триллиону операций в секунду с данными на другом конце планеты. Роботы стирают, убирают и моют посуду, некоторым людям лечат технологиями полную глухоту, стабилизируют электроникой сердцебиение. Мы используем топовые материалы для вещей вокруг нас и для производства одежды, беговые кроссовки могут стоить несколько тысяч долларов и вовлекать совокупный труд тысячи человек. Как получилось, что цивилизация с таким развитием допускает на улицах мусор и разбитый асфальт? Почему у нас так плохо решены социальные проблемы? Почему бывают бомжи и алкоголики? Почему существует грязь и упадок в отдельных местах? Можно подумать, что люди не готовы платить за общее, а готовы только за личное, но я не верю в это. Я вот готов платить, и, думаю, таких много. Но почему-то экономика работает здесь странным образом: обычная квартира может стоить, например, 10 миллионов рублей, а абсолютно такая же квартира в жилом комплексе с хорошим двором уже 20 миллионов. Как так выходит? Если с каждой из тысячи квартир собрать по 10 миллионов сверху, получится 10 миллиардов — неужели двор столько стоит? Я уверен, что даже с учётом распилов и откатов нет, и можно сделать на два порядка дешевле. Вообще очень многие места по моим наблюдениям можно улучшить небольшими силами. Но заплатить эти деньги не предлагают, видимо, считают, что люди платить не станут. Если так, то почему? Где развитие общества пошло не так? Как мы, человечество, вообще дошли до такой сильной разницы между индивидуальным и общим? #life * автор использует смесь русского и английского в песне, говорит с умышленно выраженным акцентом, а ещё ведёт для англоговорящих людей обучающие видеоролики по разговорному русскому, поэтому применяет известный в англоязычном мире термин babushka вместо grandma.

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #paddleocr

当前筛选 #paddleocr清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9453 · 30.01.2026 г., 10:05

🌟PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга. PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты. На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов. Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами. Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение. 🟡В 1.5 добавили: 🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак) 🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура). 🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами. 🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист. 🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов. 🟡Деплой - на любой вкус Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1. Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ. 🟡Пара важных моментов по использованию Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом. В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡DeepWiki 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VL#OCR#PaddleOCR

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR