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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #655 · 17.11

Рынок настольных игр удивительно стабилен на фоне санкций и канселинга русских. Ну, типа, кинотеатрам каюк, электроника через дружественные страны, софт через всякие впны и оформленные в других местах карточки. А вот настолки из Европы продолжают официально подписывать, официально локализовывать на русский язык и продавать в России. И настолки русских авторов — продавать за рубежом и печатать заграницей, если надо. Возможно, рынок настолок такой маленький, что продажи в России составляют для него значимый процент, и поэтому банить Россию слишком невыгодно. Хотя ещё несколько лет назад говорили, что русские особо игры не покупают, и магазины чуть ли не в минус работают. Если это стало выправляться, то хорошо — больше интеллектуальных развлечений народу. Возможно, в целом тусовка всяких настольных авторов и издателей очень тесная и сплочённая. По себе знаю, как для настольщиков ценны другие настольщики, которые любят игры и разбираются в них: с казуальными компаниями ты в лучшем случае будешь какого-нибудь "Каркассона" раскладывать раз за разом, а с гурманами можно и в Brass зарубиться. Короче, единственное моё хобби, которое не просело и даже, кажется, набирает обороты. Дроны тоже в некотором смысле, но это потому что я перешёл на FPV, оборудование для которого берётся с Aliexpress. А вот официально те же DJI из России ушли (вот тебе и друзья-китайцы, ага). P.S. Собрал чат друзей для игры в настолки и назвал его Hellfire Club :) #games

Hashtags

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