Сегодня на митапе VK Mini Apps рассказали о нововведениях, и там много того, что хотелось бы иметь лет пять назад. Например, сервис можно будет встроить в страницу пользователя и производить с ним какой-то дополнительный вид взаимодействия за пределами возможностей самого ВК (скажем, записаться на ноготочки). Или особая интеграция в сообщения, похожая на HTML5 режим у телеграм-ботов.
Вообще обидно, что столько выстрелов в холостую. Я никогда не переставал говорить, что технически ВК в лидерах рунета. Инструментарий для блогов топовый, почти ни у кого нет ничего подобного по возможностям и удобству, в том числе за рубежом. Платформа приложений тоже очень богатая на функции.
А обидно, потому что всё это делается на выжженной земле, где почти не осталось взрослых активных пользователей. Вот вы это читаете и наверняка большинство из вас не пользуется миниприложениями и не знает людей, которые пользуются. Да и в ВК очень многие уже заходят максимум в личку. Я смотрю на страницы в списках друзей, и там аватарки пятилетней давности, а записи на стене десятилетней, в лучшем случае.
При этом разработка продолжается. Статьи на Хабре от ВК очень крутые, без шуток. Вкладывается много труда и интеллектуальной работы. Странное ощущение от этого всего.
Но я пока и там тоже, как и обещал, как минимум до конца года.
#web#dev
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek