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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #704 · 17.12

Я всегда был уверен, что системы рекомендаций работают так плохо, потому что это слишком сложная задача. Владельцы площадок бьются с алгоритмами, машинным обучением, деревьями решений и взвешенными суммами, но получается всё равно херня, и человеку могут рекомендовать нерелевантный бред (и, что ещё хуже — не рекомендовать интересный для него контент). Кажется, хорошо работают только рекомендации на Ютубе, но этому есть объяснение: контент на Ютубе более длительный и дорогой. Его сложнее производить, он выходит реже. Качественный ролик на Ютубе не будет говном практически независимо от темы, на которую он снят. А ещё меньшее число объёмных роликов проще кластеризовать и можно предлагать пользователю в небольших количествах. Но если мы откроем YouTube Shorts (это очередной аналог тиктока с короткими вертикальными видео), то заметим, что качество рекомендаций упало сразу на два порядка: какие-то тупые попсовые шутки, "удивительные" факты из жизни, завлекающие отрывки из фильмов "код смотри в телеграм-канале", озвучка анекдотов и прочий мусор. Алгоритмы уже совсем не справляются с тем, чтобы предложить что-то годное, не говоря уже о релевантности конкретно мне, хотя история моих просмотров и вкусов Ютубу, очевидно, известна. Тем не менее, иногда разработчики могут не только не уметь, но и не хотеть писать нормальные рекомендации. Вот ВК предложил мне BadComedian в блоке "Интересные авторы". Оставим в стороне, что Бэдкомендиан это ютубер, и у него в ВК в лучшем случае будут репосты ссылок на Ютуб. Но мне предлагают не паблик, а личную страницу.... на которой не было записей с сентября 2021 года. Нет совершенно никакого смысла быть подписанным на личную страницу Бэдкомедиана сейчас. Кажется, единственный критерий, на котором основывались эти рекомендации: общее число подписчиков. Как должны работать рекомендации на самом деле? Алгоритмически я бы оценивал частоту постов (кстати, чрезмерно частые это тоже плохо, должно работать в минус), оценивал бы, является пост просто публикацией внешней ссылки на другой ресурс, является ли репостом паблика, и смотрел бы, сколько прошло времени с последней записи на странице автора. Наверное, в качестве коэффициента с небольшим весом можно добавить ещё объём контента в посте и активность людей (лайки + комментарии). Причём, делается это достаточно просто, никакой ML не нужен. Даже такая оценка, не берущая в расчёт тематику страницы, всё равно лучше, чем "Просто покажем людей, на которых когда-то подписалось куча народу, и им до сих пор лень отписаться после прекращения активности автора". По крайней мере теперь меня не удивляет, что хвалёные Клипы постоянно подсовывают мне какой-то подростковый шлак вместо крутых видео с полётами на FPV-квадрокоптерах. YouTube Shorts по крайней мере пару раз такие вещи предлагал, а вот Клипы вообще ни разу (станицу Клипов я не открываю, разумеется, но в ленте новостей встречаются блоки с автовоспроизведением). Кстати, на скрине есть второй автор — Стас "Ай как просто". Его банят на Ютубе за критику западной модели текущих событий, и он пишет: "Буду создавать каналы-однодневки, куда деваться". То есть у него даже мысли не возникает, что какая-то ещё площадка может служить его целям. Ну с таким отношением других площадок к рекомендациям — понятно. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 92 подобни публикации

Търсене: #ocr

当前筛选 #ocr清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1171 · 01.09.2023 г., 13:00

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/

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8847 · 24.10.2025 г., 11:48

🦉 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

Hashtags

拔毛工 🥸

@bamaogong · Post #457 · 09.04.2025 г., 02:07

#GitHub#OCR 📝Versatile-OCR-Program - 多模态 OCR 系统 ▎项目介绍:一个多模态 OCR 系统,专门用于从复杂的教育材料,如考试试卷中提取结构化数据,以优化机器学习训练。 支持多种语言,包括日语、韩语和英语,能够处理数学公式、表格、图表等元素,并生成适合 AI 的 JSON 或 Markdown 格式输出。 ▎项目地址:点击打开

Hashtags

JJ.ai (NFA)🪽

@jsmjsmxyz · Post #1108 · 22.12.2020 г., 10:01

#OCR#Tools Newlearner 的 OCR 使用分享(离线篇) 🔌Offline OCR🔌 离线的 OCR 工具主要依赖离线库,处理精度上可能比不上在线接口,但优点是可以进行大批量的 OCR 工作,且处理速度较快。 🔍OwlOCR - 支持对 PDF, PNG, JPEG, GIF 文件进行 OCR - 支持在 iOS 设备上拍照,OwlOCR 上立即进行 OCR 处理 - 离线 OCR 多语言支持,包括简体中文和繁体中文,但 - 免费版保留了大部分功能,付费版可以提高 OCR 处理速度 🔍TextSniper - 小巧轻量,使用方便 - 支持 OCR 结果叠加至剪切板 - 离线多语言支持 - 买断制 app,包含在 Setapp 订阅中 👀 以上提到的几款 OCR 工具都是在 Win/Mac 端使用的,至于移动端我比较推荐的是「白描」。 我对 OCR 识别精度要求不高,因此使用的是 Bob 的免费接口;OCRmyPDF则是我扫描大型 PDF 文档时采取的方案。 🎗「天若 OCR」与「白描」 即将迎来优惠促销活动,有需要的朋友们可以考虑入手。 📘 关联阅读: 1⃣️OCRmyPDF·给你的PDF文档添加文字层 2⃣️alfred-ocr:macOS 上的多接口 Alfred OCR / 翻译插件 频道:@NewlearnerChannel

Hashtags

JJ.ai (NFA)🪽

@jsmjsmxyz · Post #1107 · 22.12.2020 г., 07:13

#OCR#Tools Newlearner 的 OCR 使用分享(在线篇) 通常在图片、PDF文档中提取文字,我们都会使用 OCR(Optical Character Recognition) 技术,今天就和大家分享一下几款比较优秀的 OCR 工具 ☁️Online OCR ☁️ 在线 OCR 大多是调用云 OCR 引擎进行处理,对得到的结果进行优化后再输出,所以精确度、还原度会更高。因为大多数 OCR 接口都需要付费,所以有一定的使用成本。 🔍iText - 使用 Google & 百度 & 腾讯 OCR 接口,识别精准度高 - 独创算法,优化识别结果 - 支持识别后翻译 - 每月免费体验20次,Pro 版支持月/年付订阅 🔍天若OCR - 一款 Windows 平台上的 OCR 工具 - 支持表格识别、竖排识别、LaTex 公式识别、翻译功能 - 支持自定义文本接口 - 提供免费版与付费版,付费版采取买断制 🔍Bob - 本质是一款翻译工具,但其附带的 OCR 功能可以满足日常使用 - 支持自定义文本接口,默认使用百度智能云 OCR 接口 - 半开源,免费 - Bob 的作者十分贴心,在使用文档中给出了各大 OCR 接口(百度、腾讯、搜狗、有道)的申请方式:教程地址 频道:@NewlearnerChannel

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8813 · 20.10.2025 г., 11:10

📄 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

GeekHub资源分享

@geekhub23 · Post #240 · 22.10.2024 г., 09:05

软件名称:白描 软件链接:https://baimiao.uzero.cn/ 软件介绍:灵动的OCR扫描识别神器。具备高准确度的文字识别、表格识别转Excel、批量识别、识别后翻译、文件扫描等功能。支持网页版 移动端、pc端,有一定的免费额度 #软件#工具#OCR

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14711 · 24.04.2026 г., 11:42

#翻译#OCR 😞STranslate,即用即走的桌面翻译与 OCR 工具 一款基于 WPF 开发的 Windows 翻译与 OCR 工具,集成了 Google、DeepL、OpenAI 等翻译服务,支持划词翻译、截图识别、全文翻译、生词管理和插件市场等功能。 🥰https://stranslate.zggsong.com/ 🧐https://github.com/STranslate/STranslate/releases

Hashtags

123•••78
ПредишнаСтр. 1 от 8Следваща