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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #55 · 26.06

Посмотрел несколько видео с канала "Все работы хороши" — там либо сам автор либо его агент устраивается на работу во всякие Пятёрочки, Макдаки, Фикспрайсы, а затем в подробностях рассказывает изнутри, что на самом деле происходит. Меня не пугает какая-то тяжёлая черновая работа. "Дуй на завод" для меня не шутка — мы с другом месяц проработали на заводе прямо в цеху в качестве практики. Но меня очень удивляет, что люди добровольно соглашаются на работу, где их за людей не считают: общаются грубо и неуважительно, систематически дают не связанные с рабочими обязанностями поручения, унижают, ни во что не ставят их права и личные потребности. Да, зарплаты одинаково высокими везде не могут быть, но человеческое отношение то хотя бы на элементарном уровне должно присутствовать? Окей, понятно, что число соискателей на эти работы, вероятно, много выше, чем количество предложений на рынка труда. Поэтому компании могут не запариваться с такой ерундой, как уважение к сотруднику. Интересно, что это только до тех пор, пока оно не становится выгодным. В айти, если начальник будет посылать программиста за сигами, тот просто уйдёт в другое место, бизнес потеряет работника и, как следствие, деньги. Но как только нормальное общение становится добровольным выбором, все эти системы идут по пути наименьшего сопротивления. Ещё показательно, что на канале только неквалифицированный труд. Представьте себе, если бы какой-то программист, знающий несколько языков (как я, хе-хе), устраивался бы на работы во всякие Яндексы и ВКонтакты, а потом рассказывал бы, как оно изнутри. Не о закрытых NDA вещах, конечно, а в целом о структуре: о бестолковых менеджерах, заставляющих делать хрень, об элементарных фичах, проходящих энтерпрайз-дебри по полгода, о добровольно-принудительных переработках и так далее. Была бы бомба — миллионы просмотров, геометрический рост популярности, Дудь курит в сторонке. Но это всё не реалистично. Во-первых, даже очень крутой спец не всегда пройдёт собеседование: где-то по стеку не подойдёт, где-то по софтскиллам не понравится, где-то ещё что-то. Во-вторых, для самого программиста это карьерное самоубийство, поэтому нужно уже быть богатым человеком с пассивным источником дохода. В-третьих, корпорации более внимательны к сохранению своей тайны и могут найти способ засудить даже без прямого нарушения NDA. И почти в любой квалифицированной сфере будет так: сложно, репутационно-дорого, много издержек. Наверное, в этом и отличие. Когда-то давно я высказывал такое видение — лично у меня чья-то работа вызывает тем больше уважения, чем дольше лично мне с нуля прокачаться до уровня хотя бы прохождения собеседования или другой начальной стадии (получения первого клиента, если речь про бизнес или самозанятость). Так что, можете прикинуть про свою работу тоже — как много обучения требуется для её выполнения. Если мало или совсем не требуется — может, это повод подумать. #life

Hashtags

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

🌟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

Machinelearning

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

📄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