Мне кажется, для маркетологов, пиарщиков и спецов по СММ очень интересная задачка — почему ВК не заводятся донаты художникам.
Художники, как я уже писал ранее — одна из самых контентообразующих ниш ВК. Но практически ни у кого из них не завелась модель с подпиской VK Donut.
У пабликов по СММ модель завелась — люди платят. У Tool 42 тоже (до сих пор тайна для меня, почему только у них из всех приложений). Вроде как еще у какого-то паблика с K-pop музыкой модель завелась. В общем, отдельные примеры есть, не сказать, что VK Donut полностью нежизнеспособная штука.
А художники — хоть убей. У Зубкова не заработало, у Дюрана не заработало, у Гудима не заработало. Помню, как на самой первой сходке авторов от ВК (меня туда пригласили, как активного блогера) художник Ahriman рассказывал, как зарабатывает на донатах. Но сейчас я смотрю в его паблике даже донаты выключены. То есть, даже если работало, то только временно.
Причём, аудитория у этих художников — во многом взрослая молодежь, платежеспособные люди, десятки тысяч. Иногда сотни тысяч, как у Дюрана: почти лям подписчиков и всего 14 платящих.
Интересно, занимается ли изучением этого вопроса пиар-отдел VK. Мне было бы очень любопытно узнать какую-то аналитику.
#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