TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #621 · 31.10
У меня в друзьях есть классный автор — Владимир Бычко. Владимир — проект-менеджер, ведёт реально интересный standalone-блог об управлении проектами и не только. Например, последний пост с правилами жизни — не какая-то унылая несовместимая с реальностью псевдофилософия "а ля Дуров", а действительно полезные и правильные наблюдения. Владимир один из самых интересных авторов среди моих ВК-подписок, однако, читаю я его посты крайне редко, и здесь проявляются серьёзные недостатки standalone, о чём я сейчас расскажу. Вообще, сервис-ориентированный интернет если не умирает, то, как минимум, теряет своих сторонников. Многие айтишники, интеллектуалы, авторы текстов уже высказываются о необходимости слезать с иглы корпораций, эти самые корпорации дешевеют, люди в сети активно выстраивают модели децентрализованного "веб три ноль". Дополнением к этому идёт акцент на медиа против текстов: сервисы уже не особо скрывают, что текстовая часть для них второстепенна, а внимание брошено туда, где хайп и толпы — например, в вертикальные видео и короткоживущий контент. В России этот эффект особенно заметен, именно поэтому вместо какой-нибудь устойчивой текстовой площадки большинство взрослых вменяемых авторов пишут в Telegram. Который для этого подходит чуть лучше, чем плоскогубцы для отвинчивания гаек — можно, конечно, и все мы так делали за неимением альтернатив. На этой волне неоднократно слышал призывы "уходи в standalone". Сделай свой сайт с RSS-фидом, любым оформлением, пиши туда. Как автор блога, я и правда мог бы такое сделать и даже видеть немало плюсов. Но, как читатель, я до сих пор не подписан ни на один standalone-блог, даже если мне очень нравится контент. Проанализировал основные четыре проблемы стэндэлонов. 1. Люди всё равно приходят из соцсетей, но ссылки в соцсетях оформлены некрасиво, понижаются в охватах и требуют дополнительное действие со стороны человека. Последнее особенно важно: конверсия в прочтение критически низкая даже для встроенных редакторов лонгридов и даже при условии, что пользователю сообщение со ссылкой покажется (например Telegram > Telegraph). 2. RSS это не замена ленте сообщений. Нет удобного централизованного способа читать RSS в формате той площадки, которая тебе близка. Сам Владимир, например, ссылается на RSS-бота для Телеграма, который требует для своей работы быть подписанным на какой-то канал. Ну ладно, есть нормальные RSS-боты везде, но это всё опять же выглядит как лента с внешними ссылками, а не как лента сообщений в формате площадки. 3. У каждого стэндэлона свой дизайн. Если я впервые на странице нового для себя автора ВК или в Telegram, я тут всё знаю. Мне привычно и удобно. Я знаком с навигацией, я привык к шрифтам, я знаю, где лайки и комментарии. К каждому новому стэндэлону нужно привыкать и тратить когнитивные ресурсы на обучение. 4. Обсуждений нет, если нет комьюнити. Да, какой-нибудь Вастрик смог создать вокруг своего стэндэлон-блога комьюнити, за которое люди даже платят. Но это единичные примеры. Обсуждения в ЖЖ работали, потому что был социальный граф: люди знали топовых авторов и более менее знали друг друга. Обсуждения в соцсетях работают по той же причине, пока в них есть аудитория: часть людей связана социальным графом, другая часть может в этот граф заходить со стороны и чувствовать себя комфортно, кроме случаев токсичной атмосферы. Но если мы проанализируем, как ведут себя обсуждения там, где социального графа нет (например, на YouTube), то увидим просто всплески очень ограниченных локальных диалогов под каким-то особо популярным комментарием и всё. Комьюнити там нет за редкими исключениями. Интернету пока ещё точно рано standalone. Только авторы, уже собравшие огромную аудиторию через соцсети, могут себе такое позволить. И то, с оговорками. #web
Hashtags
Търсене: #asr
@proanalysistrader · Post #28059 · 23.10.2024 г., 17:39
#ASR/USDT analysis : #ASR is in a downtrend, making lower lows (LLs) and lower highs (LHs) below the 200 EMA. The price has broken down and retested the support zone, which is now acting as resistance. It is expected to continue its bearish momentum and test lower levels. Wait for a pullback for a short entry. TF : 30min Entry : $2.090 Target : $2.015 SL : $2.136
Hashtags
@cryptoprofitcoach · Post #8568 · 07.12.2022 г., 17:01
#ASR👈 https://www.binance.com/en/trade/ASR_BTC Buying Zone 1570- 1600 👆 Highly pumpable Coin Buy in parts 👈strictly follow for max profits Sell 🤑 1700 🤑 1700-1860 🤑 1860-2000 🚀 2000- 2200 & above Bullish above 1500
Hashtags
@cryptoprofitcoach · Post #8446 · 11.11.2022 г., 10:43
#ASR👈 https://www.binance.com/en/trade/ASR_BTC Buying Zone 1360- 1400 👆 Highly pumpable Coin Buy in parts 👈strictly follow for max profits Sell 🤑 1470-1540 🤑 1540-1600 🤑 1600-1700 🚀 1700- 1800 & above Exit/Re-Entry -1320
Hashtags
@signal_bitcoins · Post #1977 · 23.12.2023 г., 15:21
#ASR compressed between the trendline and support zone on Weekly time frame, breakout incoming..🚀 ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8401 · 29.08.2025 г., 09:04
⚡️OLMoASR: открытые ASR-модели от AI2. Институт искусственного интеллекта Аллена выпустил OLMoASR, семейство из 6 моделей для автоматического распознавания английской речи. ▶️Линейка моделей: 🟢OLMoASR-tiny.en (39M); 🟢OLMoASR-base.en (74M); 🟢OLMoASR-small.en (244M); 🟢OLMoASR-medium.en (769M); 🟠OLMoASR-large.en-v1 (1.5B) обученная на 440 тыс. часов аудио; 🟠OLMoASR-large.en-v2 (1.5B) обученная на 680 тыс. часов аудио; По результатам тестов на 21 датасете, модели OLMoASR показали производительность, сопоставимую с Whisper от OpenAI, а в некоторых случаях и превзошли ее, особенно при работе с длинными аудиозаписями. Проект полностью открытый: опубликованы не только веса моделей, но и датасет, код для обработки данных, а также скрипты для обучения и оценки. Все компоненты, включая код и данные, доступны на GitHub и Hugging Face. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#ASR#OLMoASR#AI2
@neuroport · Post #583 · 03.02.2026 г., 11:31
🗣 VibeVoice ASR ● Распознавание речи и диаризация ● RU ● Portable by Nerual Dreming Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/microsoft/VibeVoice Ссылка на репозиторий репакера:https://github.com/timoncool/VibeVoice_ASR_portable_ru Репакер:#nerual_dreming Дата обновления: 3 февраля 2026 Категории:#stt, #ASR, #diarization, #AIaudio Платформа:#Windows Язык: RU Системные требования: NVIDIA GPU с поддержкой CUDA от 8 ГБ VRAM для полной версии, меньше для квантованной Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта VibeVoice ASR — новейшая модель от Microsoft для транскрибации, диаризации (разделения по спикерам) и простановки таймкодов за один проход. Главная фишка — обработка до 60 минут аудио целиком, без нарезки на куски, что позволяет модели «понимать» контекст всей беседы. Особенности портативной версии: В сборку включены две модели: полная (оригинал) и квантованная (от scerz). Реализована поддержка эмуляции 4-bit квантизации для полной модели — это позволяет запускать тяжелую оригинальную версию даже на картах с небольшим объемом памяти без потери качества. Также добавлена нативная поддержка видеофайлов и парсер текста с выбором спикеров для показа. 😬Основные возможности VibeVoice ASR: 🟣Две модели на борту: Выбор между оригинальной Full версией и оптимизированной Quantized (scerz). 🟣Эмуляция квантизации: Уникальная фича сборки — возможность запуска полной модели в режиме 4-bit (bitsandbytes) для экономии VRAM. 🟣Всеядность: Поддержка не только аудио, но и видео (MP4, MKV, AVI, MOV) — звук извлекается автоматически через FFmpeg. 🟣Умная диаризация: Точное определение «Кто, Когда и Что сказал» (Who, When, What). 🟣Длинный контекст: Обработка часовых записей без потери смысла и путаницы в спикерах. 🟣Удобство: Веб-интерфейс на русском языке 🟣Парсер текста: позволяет скрыть или показать временные метки, спикеров, дескрипторы 💿Установка и запуск ⁍ Скачайте архив с установщиком или окружением. ⁍ Распакуйте в папку без кириллицы в пути. ⁍ Запустите install.bat для установки библиотек (для установщика). ⁍ Запустите run.bat для старта веб-интерфейса. ⁍ Модели скачаются при первом запуске ➡️Скачать VibeVoice ASR Portable installer— установщик, сам все скачает ➡️Скачать VibeVoice ASR Portable env — готовое окружение для RTX 4090 и win11 💬Обсудить в нашем чате 👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее
@ai_machinelearning_big_data · Post #8567 · 17.09.2025 г., 10:10
⚡️Qwen-ASR Toolkit — мощный Python CLI для быстрой транскрипции длинных аудио и видео Эта утилита снимает ограничение API Qwen-ASR (бывший Qwen3-ASR-Flash) в 3 минуты и позволяет расшифровывать часы контента. Достигается это за счёт умного разбиения записи и параллельной обработки. Основные возможности: - Снятие лимита в 3 минуты - транскрибируй файлы любой длины - Умное разбиение (VAD - это технология, которая определяет, где в аудио есть речь, а где — пауза или шум.) - деление по естественным паузам, без - Высокая скорость - многопоточность и параллельные запросы к API - Автоматический ресемплинг — конвертация в нужный формат 16kHz mono - Поддержка любых форматов — MP4, MOV, MKV, MP3, WAV, M4A и др. - Простота - запуск одной командой через CLI 🟢Установка: pip install qwen3-asr-toolkit 🔗 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR-Toolkit @ai_machinelearning_big_data #asr#speech2text#qwen#opensource#nlp#toolki
@datasciencejobs · Post #3041 · 22.11.2025 г., 15:01
#вакансия#machinelearning#ml#datascience#ds#python#middle#senior#nlp#asr#tts Middle/Senior Machine Learning Engineer Вилка: 3000–5500 евро (в зависимости от уровня) 📍Локации: Россия, СНГ, ЕС, Сербия, Турция Компания: североамериканская компания, работающая на рынке VoIP-решений Стек: Python, ML&DL, NLP, ASR, Speech synthesis (TTS), PyTorch/TensorFlow, HuggingFace, ONNX/TensorRT, NeMo, NumPy Что предстоит делать: — Разрабатывать решения в области речевых технологий — обработка аудио и речи (в оффлайн и потоковом режиме), анализ текста (суммаризация, поиск сущностей, классификация, выделение тем и т.д.), детектирование угроз (мошенничество, спам и т.д.). — Быстро создавать прототипы решений и подстраивать их под бизнес-требования. — Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для распознавания речи, анализа текста и смежных задач. — Взаимодействовать с проектным менеджером и продакт-лидом для преобразования бизнес-требований в технические решения. — Следить за современными методами и исследованиями в области обработки речи и NLP. — Участвовать в профессиональном развитии команды. Будет существенным плюсом: — Опыт работы с современными библиотеками обработки речи. — Опыт конвертации/оптимизации/ускорения моделей с помощью TensorRT или аналогичных инструментов. — Участие в ML-соревнованиях (Kaggle и др.). Требования к английскому: уровень B1 и выше. Позиция подразумевает участие во всех этапах разработки — от уточнения бизнес-требований до реализации продакшн-решений. Контакт для связи: @sl_sergei
@frolov_lib · Post #314 · 04.02.2026 г., 10:23
Моя новая статья на Хабре про распознавание речи https://habr.com/ru/companies/first/articles/992508/ #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление
@frolov_lib · Post #309 · 25.01.2026 г., 08:57
Моя новая статья про распознавание речи в реальном времени на микрокомпьютере отечественной сборки Репка 4. Скоро она выйдет и на Хабре #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление https://repka-pi.ru/blog/post/161
@frolov_lib · Post #308 · 24.01.2026 г., 06:21
Голосовое управление светодиодом через реле на Repka-Pi #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление
@frolov_lib · Post #302 · 22.01.2026 г., 11:28
Встречайте мою новую статью! Хабр Как прикрутить нейросеть к SDR: распознавание речи в GNU Radio https://habr.com/p/987784/ #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление