Британцы любят снимать сериалы в своего рода театральном стиле — небольшой набор сцен, где находится мало персонажей с минимумом движения и ведут длинные монологи/диалоги. Всё повествование и передача авторского замысла строится на расзговорах.
За последний год я частично посмотрел Alan Bennett's Talking Heads (люди монологом рассказывают свои истории на больные темы) и State of Union (женатая пара на грани разрыва, выясняют отношения в баре после сеансов у психолога). И ещё на днях полностью досмотрел After Life — у мужчины умирает жена, он теряет вкус к жизни и начинает говорить всё что думает. Затравка звучит интересно, но на деле это быстро уходит в довольно классическую драму о потере и поиске себя.
Есть ощущение, что такие произведения отходят как раз к британскому театру с его давней и сильной историей. Мне такой жанр нравится, но есть один нюанс: британцы просто жесть какие извращенцы. Не знаю, будто бы они годами были чопорными и высококультурными, сдерживали себя, а потом проникновение европейских "ценностей" сорвало какие-то пломбы. Это проявляется вообще во многих проектах, даже в каком-нибудь "Докторе Кто" можно увидеть эпизоды с шутками не просто ниже пояса, а прям отвратительную пошлятину. В коротких диалоговых драматических сериалах такого ещё больше. Герои могут пять минут обсуждать прямым текстом супер мерзкие интимные подробности. А в обычном диалоге на отвлечённую тему будут вставлять комментарии ниже пояса так, будто бы это абсолютно обычная естественная часть общения.
Не знаю, взаимодействуют ли люди у них так в реальной жизни. Возможно, это современная инкарнация своеобразного британского юмора: в конце-концов у Дугласа Адамса тоже было всякие неожиданное. В книге. Американский фильм оставил гэги, но убрал совсем трэшатину.
#fiction
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