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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #448 · 15.07

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Пишут, что в бета-версии Telegram для Android обнаружили новую премиум-функцию: блокировка голосовых сообщений. То есть, если вы заплатите денег, вы можете запретить присылать вам голосовые. Смотрите, как круто получается: сервис вводит функцию, которую начинают массово использовать люди, нарушающие сетевую этику, и этим раздражающие остальных. Но можно брать деньги, чтобы эту функцию заблокировать! Вместо того, чтобы заставить любителей голосовух платить за них, ага. Прекрасная бизнес-модель. Я бы, кстати, заплатил бы за функцию, которая запрещает другим мне звонить вместо написания в мессенджер. Причем, не так, как будто я отключил телефон (в таком случае звонящий будет ждать, когда я его включу), а чтобы люди совершенно точно знали, что я технически не могу принять звонок и не смогу в ближайшем будущем никак. Эта функция должна быть неотключаемая: ты платишь за неё, и твой смартфон на физическом уровне лишают возможности принимать звонки, а все, кто пытается тебе дозвониться, получают сообщение об этом — так и так, бессмысленно пытаться, пользователь ничего не может сделать, чтобы ваш звонок принять, пишите в мессенджер. В Телеграме, кстати, с голосовыми особой проблемы нет, по крайней мере, я не встречал массово. Видимо, если человек в принципе пользуется Телеграмом, а не Вотсапом, то представления о сетевой этике у него всё-таки имеются. #web

Hashtags

#web
Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #vl

当前筛选 #vl清除筛选
Machinelearning

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

Намери подобниПрегледай

🌟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

Hashtags

#ai#ml#vl#ocr#paddleocr