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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #605 · 22.10

Посмотрел, наконец, Cyberpunk: Edgerunners. Ну такое, очень подростково. Всякие издания понаставили ему высоких оценок, а я вот не впечатлился. Сюжет и персонажи очень простые, без глубины, но при этом всё слишком гипертрофировано: если у кого-то проблема, то исключительно уровня "он умирает или умрёт". Если конфликт, то сражение с кровью и расчленёнкой. Если оружие, то супер-пупер технология, позволяющая в одиночку разгромить армию. Даже романтическая линия катит лет на 14, что очень забавно для мультика с рейтингом 18+. Тот же Arcane во всём лучше: и персонажи глубже, и сюжет не такой примитивный, и картинка техничнее. Хотя, учитывая сроки (и, вероятно, стоимость) производства, сравнивать не слишком честно. Но не скажу, что прям хотелось бросить или заставлял себя досматривать. Нормально, местами интересно. Может только последнюю серию заставлял, т.к. совсем уже трэш, и примерно было понятно, что случится. Мир у CDPR всё-таки довольно неплохой получился, даром что в игре его не смогли хорошо использовать. Некоторые звуки из игры во мне прям отозвались воспоминаниями, всё-таки я в ней несколько недель провёл. Но в целом нормальных пасхалок именно на сюжет и персонажей игры почти нет. Видел что в игру добавили приблуду как у героя мультика (хотя работает она ожидаемо в разы скучнее). Но возвращаться пока не хочется. Сомневаюсь, что там исправили стрельбу и другие моменты. Может быть на пенсии перепройду. #fiction#games

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