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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #966 · 19.03

Меня иногда спрашивают, заменят ли нейросети программистов (или "когда заменят"). Мне на эту тему очень нравится картинка ниже. Давайте подумаем, что делает ценным квалифицированного специалиста. Задача специалиста это принять на вход некоторые стартовые условия, а потом произвести над ними манипуляции, чтобы выдать требуемый результат. Хирург получает тело человека с каким-то заболеванием и должен в нужных местах совершить надрезы и наложить швы, чтобы в качестве результата человек остался живым и более здоровым, чем раньше. Адвокат получает материалы дела с каким-то конфликтом и должен произвести некоторую последовательность воздействий на суд так, чтобы именно его клиент вышел из конфликта победителем. Строитель-прораб получает чертежи здания, площадку и бюджет и должен сформировать цепочку управляющих команд для рабочих, чтобы в итоге получилось здание, которое не упадёт и пройдёт нужные проверки. Если между набором стартовых условий и конечным результатом всегда одинаковая последовательность манипуляций, такой труд автоматизируется. Сложно как-то принципиально по-разному рассчитать клиента на кассе. Сложно выбрать несколько путей оформления одного и того же шаблонного документа. Нельзя десятью способами нарезать резьбу с заданным шагом на заданной заготовке. Так что для всего этого есть станки, аппараты, программы и роботы. Квалификация подключается там, где путей много, и для выбора правильного недостаточно просто описать желаемый конечный результат. У специалиста есть знания, опыт и интуиция, которые позволяют ему именно в каждом конкретном случае принимать решения. Относится ли программирование к подобным областям? Безусловно. Одну и ту же программу можно написать сотней способов и между этими способами будут серьёзные отличия, которые повлияют впоследствии на использование и развитие этой программы. Ну хорошо, но мы ведь загрузили в нейросеть весь опыт и знания программистов. Что мешает ей пройти тот же путь, что пройдёт программист, и точно так же принимать решения, исходя из ситуации? Два момента. Во-первых, у человека есть воля, а у нейросети нет. У человека есть способность как бы создавать новые решения внутри себя, а не в результате некоторой инструкции извне. И воля квалифицированного специалиста — важный аспект его работы. Грубо говоря, в части случаев мы хотим, чтобы специалист совершил творческий акт, принимая решения. Во-вторых, опыт практически в любой области, требующей квалификации, частично включает в себя понимание всего многообразия контекстов человечества в целом. То есть как бы знания того, что такое человек, в каких ситуациях он будет пользоваться результатом твоей работы и так далее. Так что нет, нейросети не заменят программистов. Исключение, пожалуй, такое: программа, которая запускается один раз для выдачи конкретного результата, не требующего высокой надёжности. Если мне нужно один раз для личного удобства переименовать тысячу файлов, то в целом программа, которая это делает, может быть написана сколь угодно плохо, лишь бы работала. Но это совсем небольшой процент реальных сценариев. #dev

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