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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #938 · 6.01

Поиграли, наконец, в Гегемонию — это такая асимметричная настольная политико-экономическая стратегия. Асимметрия проявляется в том, что разные игроки играют за разные фракции: рабочий класс, средний класс, капиталисты, государство. При этом возможные действия у всех разные: например, рабочий класс может наниматься на работу к капиталистам, а может, скажем, устраивать забастовки и блокировать производство. Капиталисты при этом могут строить предприятия, лоббировать разные политические курсы и так далее. Кстати, политика и система голосования в игре мне очень понравилась: от неё много зависит, и на неё можно и нужно влиять. Условия победы тоже разные: одним важно преумножить капитал, другим иметь блага вроде медицины и образования, для государства целью является легитимность и так далее. Пока что по первым впечатлениям кажется, что мы только сверху поскребли присутствующую в настолке глубину. По крайней мере, зависимость между действиями разных игроков довольно высока — сильно выше, чем обычно в стратегических играх. И ещё меня порадовало, как работает симуляция: капиталисты хотят платить мало налогов, рабочие хотят высокие зарплаты, в итоге государство оказывается банкротом, и может рухнуть вообще вся экономика. В этой игре твои интересы с одной стороны противоречат интересам остальных, а с другой стороны вы все друг другу помогаете и вообще существуете в рамках одной системы. Но и недостатки тоже есть: во-первых, правила очень сложны и тяжеловесны. Я читал их два дня, и всё равно мы постоянно в них смотрели. Во-вторых, средний класс это просто смешение рабочего класса и капиталистов, почти никаких уникальных механик у него нет. В-третьих, кажется, что эффективная стратегия за каждый класс единственная, но это не точно, нужно больше партий. Надеюсь, удастся ещё в этом году собрать людей на такую масштабную настолку. #games

Hashtags

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

🌟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

Machinelearning

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

📄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