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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #503 · 14.08

14 августа 2013 года, ровно 9 лет назад, я впервые установил Telegram. Вот такой скриншот был в промо-материалах: акцент на технологии, а про рюшечки для блондинок упомянуто вскользь с шуткой. Позавчера Telegram выкатил анимированные эмодзи и кастомные реакции. Перед этим Павел Дуров написал пост о том, что Apple очередной раз задерживает обновление, в котором будет революционный способ самовыражения. Обновление вышло, а революции что-то не видно: анимированные колобки были ещё в Qip десять лет назад, кастомные реакции есть в Slack и Discord. Ну да ладно. Меня больше удивляет фиксация команды Telegram на рюшечках: огромные силы тратятся на все эти стикеры, анимации, реакции, эмодзи. И среди последнего десятка крупных обновлений, кажется, не было ни одного без этой фигни. Почему так происходит? Некоторые говорят, это потому, что Телеграм уже полностью доделан, и в него банально нечего добавить. Но это не так: до сих пор нет средств дискавери для каналов, до сих пор нельзя адекватно прикреплять картинку к тексту, сжатие фотографий всё ещё очень шакальное, полноценно редактировать альбом невозможно, посты в каналах по интерфейсу всё ещё чат-монолог на 60% от ширины экрана, на главной странице всё ещё вперемешку сущности из всех папок, и вообще управление папками сделано через одно место. В общем, много всего ещё нужно править. Думаю, дело в другом: команда Telegram очень круто умеет в UI/UX и фичи, лучше всех на рынке. Но почти не умеет в бизнес и маркетинг. Она, как и Дуров, не понимают, как продавать свой продукт. Им сейчас надо привлечь широкие массы и, видимо, внутренняя статистика показывает рост активности и вовлечённости от всех этих рюшечек. А, значит, надо ещё больше рюшечек. Но это примерно как в продуктовом магазине обнаружить, что люди покупают алкоголь, и начать очень активно развивать это направление, подзабив на всё остальное. Расширять полки с бухлом, рекламировать его, ставить прямо на входе, заслонять спиртягой хлеб и другие продукты. Покупателей, возможно, станет больше, но они будут алкашами. #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