Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #50 · 15.06

В основном с друзьями играем в евро-настолки (стратегии на менеджмент ресурсов), но тут захотелось чего-то нового, и мне посоветовали Звёздные Войны: Внешнее Кольцо. Я, признаться, не фанат мифологии SW при всей своей любви к фантастике. Мне гораздо больше заходят вселенные вроде Startrek и Battlestar Galactica. А Star Wars делают мало акцента на вещах, традиционно любимых гиками — наука, технологии, особенности устройства общества будущего. Вообще это фентези-сага о магии и пиратах, просто в космосе. Однако, сюжетная настолка мне понравилась. Вы с другими игроками перемещаетесь на кораблях по космосу (который здесь представлен полукольцом) и попадаете в различные приключения. Плюс игры, в отличие от евро, в том, что ситуации действительно разные, неожиданные, каждая со своим сюжетным описанием. Минус ровно в этом же — после некоторого количества партий ты просто будешь знать все существующие карточки. Понятно, что такие игры выпускают под будущие дополнения. Но мы играем не очень часто и не всегда именно в неё, так что конкретно в моей компании хватит надолго. В остальном классическая система навыков персонажа — прокачиваешь себе, например, силу, и дальше попадаешь в заварушку в духе: «На вас напали разбойники. Вы пытаетесь свалить огромный ящик, чтобы защититься от выстрелов. Пройдите проверку на силу, при провале получите 2 повреждения». Чем выше прокачал — тем выше шанс пройти проверку (это бросок кубиков), но всегда есть вероятность провала, даже если ты очень сильный. Всё как в жизни. Очень легко представить себе, что ящик оказался тяжелее, чем ты думал, или, например, развалился от первого попадания. Сюжетные тексты + воображение + компания друзей = классное интерактивное времяпрепровождение, нередко интереснее, чем видеоигры. В первой партии я смог купить Сокол Тысячелетия и даже взять себе в экипаж Чубакку, но игру всё равно не выиграл. Уже хочется попробовать ещё. #games

Hashtags

#games

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

Намери подобни Прегледай

🌟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

Machinelearning

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

Намери подобни Прегледай

📄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

Hashtags

#baiduai #paddlepaddle #ernie #paddleocr #visionlanguage #ai #ocr