Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #840 · 30.06

Целых две недели ничего не писал, потому что была большая загрузка по работе. Только недавно вернулся с AtomSkills этого года. Про чемпионат для профессионалов AtomSkills я вам уже рассказывал год назад. Тогда мы выиграли золото, поэтому поехать участником я не мог по правилам, так что поехал членом жюри. Было классно посмотреть изнанку. В нашу задачу входила разработка задания, определение критериев проверки, составление сценария проверки и, собственно, сама проверка с выставлением баллов. Напомню, что на обычном хакатоне можно сделать неработоспособный продукт на моках и выиграть одной презентацией с хорошими скринами. А вот на AtomSkills есть строгие критерии проверки: работу каждой команды деплоят с нуля на чистую машину и вручную прогоняют по сценариям, давая баллы за то, что программа позволяет реализовать нужные бизнес-процессы. Разработка способа справедливо и быстро оценить довольно разные работы — не самое простое дело. Да еще и в этом году были рекордные 12 команд. Сразу стали видны ошибки, которые мы, например, допустили при формировании задания; сразу понадобилась способность быстро договориться и выработать какой-то общий подход к спорным моментам. В общем, как и в любом деле, тут нужен опыт. Но было интересно, чемпионат раскрылся для меня с несколько новой стороны. Ещё не мог не обратить внимание на то, как быстро команда жюри нашла контакт друг с другом, и как согласовано работала. Да и вообще, от общения с ребятами получил много удовольствия: и на уровне деловых взаимоотношений, и на уровне шуток и приколов, и на уровне гиковых бесед — было прям очень круто. Подумал о том, что это связано с совпадением людей сразу в нескольких аспектах. Во-первых, все айтишники, и это уже какая-то первичная выборка, показывающая общие интересы. Во-вторых, все работают в похожем режиме: на постоянке в корпорации, имея сотрудников в подчинении и так далее. Потому что, например, айтишник без работы по графику уже не во всём поймёт айтишника работающего, я был в обеих ролях и знаю, о чём говорю. В-третьих, что тоже немаловажно, в жюри никого не заставляют ехать, туда попадают люди, которым интересен чемпионат, интересна организация какой-то движухи, интересно помогать коллегам в развитии и совершенствовании. Тоже нужно обладать определёнными жизненными целями и ориентирами. Посмотрим, удастся ли поехать через год, и в какой роли. #dev

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #paddleocr

当前筛选 #paddleocr清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9453 · 30.01.2026 г., 10:05

Намери подобни Прегледай

🌟PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга. PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты. На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов. Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами. Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение. 🟡В 1.5 добавили: 🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак) 🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура). 🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами. 🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист. 🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов. 🟡Деплой - на любой вкус Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1. Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ. 🟡Пара важных моментов по использованию Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом. В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡DeepWiki 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VL#OCR#PaddleOCR

Hashtags

#ai #ml #vl #ocr #paddleocr

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

Намери подобни Прегледай

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR

Hashtags

#baiduai #paddlepaddle #ernie #paddleocr #visionlanguage #ai #ocr