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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #945 · 9.01

Офигенная история про бытовой кибертерроризм. Я уже вам рассказывал пару раз о вредоносных закладках в OpenSource коде — описывал, например, борьбу одиночек с корпорациями таким способом, хотя последнее время больше внимания к антироссийским закладкам по политическим мотивам. Обычно мы понимаем работу софта, как что-то в компьютере, а вот тут случай из мира Internet Of Things. Baza написала об этом без технических подробностей, поэтому мне пришлось порыться самому. В интернете есть куча проектов "умной гирлянды" для украшения окон к новому году. Как правило, это прямоугольная матрица из адресных светодиодов: ей завешивается окно целиком, а микроконтроллер позволяет (путём изменения цвета каждого диода) выводить любой рисунок, надпись, анимацию. Как работает и выглядит можно посмотреть вот тут. В очередной такой версии один из участников форума AlexGyver'а (не сам Алекс) выложил форк прошивки для управления адресными диодами. Прошивка подключается по вайфай к роутеру, чтобы с телефона можно было через удобный UI настраивать эти самые тексты и анимации. Так вот, оказалось, что автор изначальной версии — украинец. В свою версию кода три месяца назад он добавил закладку: устройство, пользуясь подключением к ВайФай, определяет по IP местоположение, откуда оно запущено. Если это Россия, то из постоянной памяти считывается последовательность кодов символов так, чтобы в полночь первого января устройство отключало все внешние кнопки и выводило на окно надпись, прославляющую Украину. Такая надпись в итоге появилась, по видимому, у нескольких людей, использовавших эту гирлянду. И как минимум одного из них заметили соседи и настучали, вроде как дело завели даже. Морали лично для меня две: — Компьютерное уже давно не только в компьютере, а вполне влияет на физический мир. Это очевидно, но не во всех случаях эту мысль просто принять. — IoT должен быть только из источников, которым вы полностью доверяете, либо написан самостоятельно. P.S. Кстати, забавно видеть, что комментарии к коду у этого разработчика до определённого времени все по-русски, а в новых правках исключительно по-украински. То есть вроде как от вражеского языка отказался, но отредактировать всё предыдущее лень. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #speechrecognition

当前筛选 #speechrecognition清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8484 · 09.09.2025 г., 12:01

🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи! 🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh 🟢 Авто-определение языка 🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100) 🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии 🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать ▪API:https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031 ▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Blog:https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list @ai_machinelearning_big_data #ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 18.08.2025 г., 11:11

🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning