Что в итоге получилось с организацией вещей в квартире.
Когда-то я начинал свой подход к попытке систематизировать вещи с обычных картонных коробок, криво подписанных вручную. Настольные игры тоже располагались так, что доступ к ним был только условно.
Вторая итерация получилась гораздо лучше и аккуратнее. Но нельзя закончить наводить порядок, можно лишь перестать это делать. Со временем ты понимаешь, что какими-то категориями пользуешься очень редко, а другие, наоборот, расширяются и вынуждают разделять их на несколько.
Заказанный по моим размерам стеллаж + термопринтер для этикеток. И ещё очень много времени в попытке понять, что куда класть. Мне нравится, как получилось. Каждый раз испытываешь приятные эмоции, когда нужно что-то достать или положить.
P.S. В настолках специально оставлено много места под идущие предзаказы.
#life#окр
🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track.
💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха.
Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani
📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот
📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition
До встречи на конференции!
#research#rsl#emnlp
BORSch покорил наши сердца
Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона.
Например:
Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы
Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova)
На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт.
Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс.
А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки.
@mashkka_ds
#llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни