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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #522 · 31.08

Криптобиржа SudoRare установила мировой рекорд по скоростному соскамливанию — пишут в интернетах. Всего за шесть часов с момента запуска организаторы собрали с лохов почти лям баксов и свалили в закат. Я адский хейтер крипты и могу часами рассказывать о том, почему мне не нравится, как человечество обошлось с этой технологией. Новости, вроде той, что выше, как, впрочем, и вполне серьёзные новости про появление вещей вроде NFT вызывают во мне смесь бессилия и истерики. Каждый день читаю что-то подобное, человечество долбанулось. Даже Дуров недавно написал про крипту и словил двадцать тысяч минусов, полностью отключив из-за этого реакции у себя на канале. Подумал о том, что можно оценивать вещь по тому, в каких сценариях и какие люди её используют. Например, хлеб едят в том числе преступники, и он позволяет им не умирать от голода и продолжать творить свои преступления — это плохо. Но хлеб едят и обычные люди, дети, старики, законопослушные. Суммарное добро от существования хлеба на много порядков превышает любое возможное зло от него. Двигаемся по шкале сложности оценки чуть дальше: видеоигры вызывают у детей и подростков зависимость, портят зрение и расшатывают нестабильную детскую психику. Но в то же время миллионам людей они позволяют получать удовольствие, расслабляться, проводить досуг. А многим ещё и зарабатывать. Причем, как на самих играх (киберспорт), так и на их создании. Ещё дальше на шкале будет оружие и, например, алкоголь. Уже нельзя однозначно сказать, являются ли эти вещи скорее добром или скорее злом. Так вот крипта за ~10 лет активного существования толком не принесла человечеству пользы. Хотя потенциал у технологии был, о децентрализованном свободном от корпораций интернете до сих пор пишут только в теоретических статьях (половина из которых критические). Однако вреда, обмана, мошенничества и просто пустого слива денег в унитаз очень много: начиная от заработков спекулянтов и заканчивая очередным криптостартапом, получающим миллионные инвестиции за страничку в Notion. Отдельные люди на этом наварились (чаще всего не сделав совершенно ничего полезного), и это только добавляет очков в минус, примерно по той же причине, по которой нельзя считать добром обогащение владельцев Кэшбери. Кажется, никакую технологию люди не умудрились использовать настолько бездарно, как крипту. Даже от ядерного оружия и автомобилей, при их очевидной деструктивности, есть польза. Есть ощущение, что это связано именно с периодом развития людской расы, а не конкретно с технологией: просто у нас уже очень много всего, и мы зажрались, бесимся с жиру. Если будет появляться что-то новое прорывное, судьба у него будет незавидная: не удивлюсь, если сильный ИИ посадят придумывать, как показать народу больше рекламы, а не как искать лекарство от рака. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pointsreader

当前筛选 #pointsreader清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8447 · 04.09.2025 г., 08:07

🌟POINTS-Reader: компактная VLM для OCR без дистилляции и сложной обвязки. Tencent опубликовали довольно интересный проект - POINTS-Reader. Это VLM для OCR английского и китайского языков на 4 млрд. параметров на базе Qwen2.5-3B-Instruct, которая обошла GPT-4o и Gemini на бенче OmniDocBench. POINTS-Reader - это философия предельной простоты c прямолинейным конвейером: на вход подается изображение документа и фиксированный промпт, а на выходе получается извлеченный текст. Никаких этапов постобработки, скриптов для очистки или дополнительных моделей — результат сразу готов к использованию. Помимо скромной базовой Qwen2.5, в POINTS-Reader использовали умеренный по нынешним меркам Vision Transformer - NaViT на 600 млн. параметров. И это осознанный инженерный шаг в угоду простоте и производительности. Современные фреймворки для инференса, будь то SGLang или vLLM, в первую очередь оптимизированы под LLM-часть, из-за чего громоздкий ViT становится узким местом и серьезно замедляет всю систему. Такая компактная архитектура превосходно показала себя на тестах. На комплексном OmniDocBench модель набрала 0.133 для английских документов и 0.212 для китайских. Эти цифры ставят POINTS-Reader в один ряд с гораздо более тяжелыми и сложными системами. Секрет проекта кроется в двухэтапной стратегии подготовки данных, которая полностью отказывается от дистилляции знаний у моделей-учителей. На первом этапе модель получает базовые навыки OCR, обучаясь на синтетике. Дальше начинается самый интересный этап — непрерывная самоэволюция. Модель используется для генерации аннотаций на реальных документах, после чего лучшие из полученных образцов используются для ее дообучения. Этот итеративный процесс позволяет постоянно повышать качество как самой модели, так и генерируемых ею данных. Этот метод к самосовершенствованию описан в техотчете как очень гибкий и применимый, по словам Tencent, практически к любой другой архитектуре. 🟡Как в любом проекте - есть нюансы. Модель пока не очень уверенно справляется со сложными макетами, вроде газетной верстки, что может приводить к повторению или пропуску контента. Аналогичные трудности возникают и при обработке рукописного текста, например, в чеках или заметках. Кроме того, на данный момент POINTS-Reader поддерживает только английский и китайский языки. ▶️ Запустить эту прелесть модель можно на Transformers или в SGLang. Поддержку vLLM обещают добавить. 🟡Модель 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#POINTSReader#Tencent