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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #843 · 9.07

Прочитал две статьи о том, как у авторов уводили Телеграм-каналы. Схема одинаковая: тебе пишут якобы от имени какой-то известной фирмы с предложением заказать рекламу. Если ты соглашаешься, присылают ссылку на "Партнёрский кабинет", где нужно зарегистрироваться. Там спрашивают твой номер телефона и код из СМС, вот только СМС это авторизация в самом Телеграме. Вводишь код на сайт, с этого момента аккаунт потерян. Что характерно: 1. Поддержка Телеграма просто игнорит юзеров. Судя по тому, что я о ней слышал, существует она номинально, если вообще существует. По крайней мере, поддержка для разработчиков ботов в какой-то момент перестала отвечать мне вообще, думаю, с обычной поддержкой то же самое. Зато команда Телеграма гордится тем, как мало у них людей в штате! 2. Попытки пользователя восстановить доступ обратно через свой телефон блокируются с помощью спама запросами. Злоумышленники начинают постоянно логиниться, и сервер Телеграма врубает защиту: "Слишком много попыток, попробуйте через сутки". То есть система, которая должна помогать хорошим и мешать плохим, делает ровно наоборот. Интересный кейс для собеседования на безопасника, мне кажется. А так, конечно, всё ещё удивляют люди, которые ведут в интернете коммерческую деятельность, но не владеют даже базовыми навыками цифровой безопасности вроде "Везде включать 2FA" или "Смотреть в адресную строку". #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #documentai

当前筛选 #documentai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI