Ребята из ВК, похоже, чуть-чуть прислушиваются к пользователям. Когда я написал пост про неаккуратность с переносом названий статей, эту проблему довольно быстро исправили. И вот только что я писал вам об опросах в ленте, и о том, что именно на мой взгляд в них нужно спрашивать. Сегодня мне пришло два новых опроса: "Достаточно ли в ленте записей от друзей?" (поставил минимальный балл) и "Насколько лента соответствует вашим интересам?" (поставил 2 из 5).
Интересно, как именно такая статистика будет обрабатываться? Вот допустим ответят люди, что записей от друзей недостаточно, и что с этим ВК сделает? Вернёт активность пользователей? Если бы могли, то уж давно сделали бы.
Но если вдруг мои посты как-то влияют на происходящее:
Уберите, пожалуйста, вкладку "Клипы" в нижнем меню. А лучше вообще вынести вертикальные видео для детей в отдельное приложение. Хотел написать "Вместо этой кнопки сделайте обновляемую подборку авторских текстов"... но, пожалуй, будь я сейчас владельцем крупной соцсети, не поставил бы на тексты. Тяжело смириться с тем, что люди перестали читать, но придётся. Возможно, ВК нужно превратить в русский ютуб. А, значит, наладить систему рекомендаций. Сейчас я захожу в раздел "видео", и там какой-то телевизор для домохозяек. Где коптеры и инженерные блоги?
#web
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