Я порешал немного задачи на leetcode и остался не слишком доволен сервисом.
Leetcode — это онлайн-сайт с задачами по программированию. Даётся описание (какие данные приходят на вход, и что нужно получить). Можно отправить код на любом актуальном языке программирования, и ваше решение будет оценено по двум показателям: скорость и память.
Что не понравилось в сервисе:
1. Встроенный редактор кода поленились делать нормальным, это по сути блокнот без каких-либо хинтов и проверок. Проще сразу писать в IDE, а потом копировать. Но это мелочь, куда серьёзнее второй пункт.
2. Система оценки, о которой я упомянул выше, крайне неточная. Разброс по времени бывает в 1.5-2 раза у одного и того же кода. И, наоборот, почти не показывает важную разницу между разными решениями. По памяти то же самое: цифры плюс минус одинаковые, как бы вы ни решали задачу. Это выражается в том, что легко словить результат типа "Ваше решение лучше, чем 33.33% остальных", причем, много раз подряд. Это значит, что в точности треть решений попадает в какой-то один кластер оценки (либо что решений отправлено очень мало, но сайт популярный, так что не знаю даже). При этом подобная оценка — единственный показатель успешности вашего решения, поэтому она важна, но при таком разбросе теряет смысл.
Хотя сама идея, например, ежедневной новой задачи мне нравится — позволяет разминать мозги и держать себя в тонусе в некотором смысле. Впрочем, тут тоже есть нюанс: эффективное решение задач редко пересекается с правильным и реалистичным решением, которое требовалось бы от программиста в любом практическом сценарии.
Допустим, вам нужно наполнить ведро водой. В обычной жизни вы отнесёте его в ванну, откроете кран и наполните. А вот подход на Leetcode заставляет использовать извращения типа "вытащить из холодильника бутылку воды и разрезать её над ведром". И вот в какой-то момент вы понимаете, что быстрее всего выбросить ведро в окно, потому что под окном глубокая лужа, оно там утонет и технически станет наполненным водой мгновенно. О реальной жизненной применимости такого решения, думаю, говорить не стоит.
Но иногда буду решать. Сегодняшняя задача уровня Hard, такие дают за собеседованиях на middle и senior: поиск максимальной суммы прямоугольника внутри матрицы.
#dev
⚡️Сбер представил новую систему синтеза речи для ГигаЧата — в одной модели используются сразу несколько разных уникальных голосов под разные задачи
Обновление позволяет генерировать речь в различных манерах — от естественного Freespeech для общения до подкастного формата, интонаций операторов и традиционного дикторского стиля. Звучание стало более органичным и приближенным к человеческому.
Что умеет новый синтез:
- для разных кейсов применения синтеза сделаны отдельные голоса
воспроизводит паузы, смысловые акценты и эмоциональную окраску
- построен на собственной разработке: GigaChat 3b как основа, специализированный токенизатор и адаптер к LLM
- умеет озвучивать тексты бесконечной длины с учетом контекста, а также клонировать голоса
- внутренние замеры демонстрируют прогресс в качестве и натуральности звука
Зачем это нужно:
- помогает создавать более органичные голосовые интерфейсы
- оптимален для разговорных ассистентов, озвучки подкастов или аудиокниг, а также в автоматизированных колл-центрах
Основные преимущества:
- есть возможность выбора голоса, которые подходят под разные задачи
- управление стилистикой и эмоциями на естественном языке
- самый живой синтез речи, ни у Алисы, ни у OpenAI ничего похожего нет
Новый синтез уже доступен в Voice Mode Гигачата.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#speech#llm
Vosk Speech Recognition Toolkit
Vosk is an offline open source #speech#recognition toolkit. It enables speech recognition for 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech. More to come.
Vosk models are small (50 Mb) but provide continuous large vocabulary transcription, zero-latency response with streaming API, reconfigurable vocabulary and speaker identification.
Speech recognition bindings implemented for various programming languages like Python, Java, Node.JS, C#, C++ and others.
Vosk supplies speech recognition for chatbots, smart home appliances, virtual assistants. It can also create subtitles for movies, transcription for lectures and interviews.
Vosk scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters.
https://t.me/speech_recognition
https://alphacephei.com/vosk
https://github.com/alphacep/vosk-api
🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi va 🇰🇷KoreyaningAdju universiteti hamkorligida “MBA-IT biznes” yo‘nalishi bo‘yicha 🎓magistratura mutaxassisligi tinglovchilari uchun Adju universiteti xalqaro tadqiqotlar oliy maktabi (GSIS) 👨🏫 dekani Byeong Yun Chang nutq so‘zladi.
Для слушателей совместной 🎓магистерской программы 🇺🇿Высшей школы бизнеса и предпринимательства и 🇰🇷УниверситетаАджу по специальности «MBA-IT biznes» выступил с речью 👨🏫 декан Высшей школы международных исследований (GSIS) университета Аджу Бйонг Юн Чанг.
#GraduateSchool#Masterclass#Speech#Itbusiness
Web-site | Telegram | Facebook |Instagram
An escalator stopped in front of Trump at the UN building 🛑🛗. Trump later devoted almost half of his speech at the UN 🏛🎤 to complaining about this escalator 🤦♂️.
#trump#escalator#speech
👂More on Trump's Ear ⚠️
🚀 Mojtaba Khamenei to Address Recent War Situation Amid Mourning Period
Mojtaba Khamenei is anticipated to deliver a speech regarding the current war situation. According to NS3.AI, the address will coincide with the 40th day of mourning for a deceased high-ranking revolutionary figure, as reported by Tasnim News Agency.
#MojtabaKhamenei#WarSituation#MourningPeriod#TasnimNews#NS3AI#Iran#Speech
WhisperTux
Simple #voice#dictation application for #Linux. Uses whisper.cpp for offline speech-to-text transcription. No fancy GPUs are required although whisper.cpp is capable of using them if available. Once your speech is transcribed, it is sent to a ydotool daemon that will write the text into the focused application.
Features
Local speech-to-text processing via whisper.cpp (no cloud dependencies)
No expensive hardware required (works well on a plain x86 laptop with AVX instructions)
Global keyboard shortcuts for system-wide operation
Automatic text injection into focused applications
Configurable whisper models and shortcuts
https://github.com/cjams/whispertux
#assistant#speech#stt