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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #968 · 28.03

Стругацкие, «Волны гасят ветер». Книга оформлена в виде как бы отчётов о расследовании, хотя и здесь авторы дали себе вольность и с самого начала обосновали, почему эти отчёты составлены художественным языком. Вообще, мне очень нравится идея прогрессорства. «Прогрессор» — это представитель высокоразвитой цивилизации, который тайно и, хм, насильственно влияет на ход истории более примитивной цивилизации, чтобы направить её на истинный путь. Тайно — чтобы не шокировать неокрепшие умы «неандертальцев». Насильственно — потому что примитивная цивилизация не осознаёт своего счастья и сопротивляется добру. Эта идея мне нравится своей реалистичностью. Если мы посмотрим какой-нибудь «Стартрек», то там много пафоса о том, что, дескать, люди будущего ни в коем случае не должны вмешиваться в недоразвитые устои условных средневековых обществ с других планет. Вокруг этой идеи сосредоточено очень много драмы: бабуины захватили в плен твоего коллегу-звездолётчика, и ты вроде бы можешь их всех раскидать с помощью бластера, но не должен этого делать, и вот какое сложное решение, как же быть... Выглядит, как наигранная беззубость и малодушие, прикрытые идеалистическим гуманизмом (который не работает). Всем понятно, что в реальности от бабуинов не осталось бы мокрого места по праву сильного, а может и другим бабуинам тоже досталось бы в качестве урока. Так что у Стругацких даже очень просветлённые и живущие в коммунистическом раю представители человечества с лёгкостью используют свои технологии, чтобы перекраивать и навязывать. Но когда что-то подобное вроде бы начинают делать уже с самими Землянами, поднимается паника (среди тех, кому об этом известно). Там даже есть такие рассуждения: боимся не того, что ещё более сильная цивилизация причинит нам зло, а того, что она причинит нам добро так, как сама это понимает. Концовка, конечно, переворачивает всё с ног на голову, и я бы сказал, что фантазия авторов в этом месте пошла слишком уж далеко. Ну, а к чувству незавершённости после каждого романа Стругацких я уже потихоньку привык. В целом интересно и как часть трилогии, и даже как вполне самостоятельное произведение, хотя с миром всё равно полезно быть знакомому, чтобы лучше понимать происходящее. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pointsreader

当前筛选 #pointsreader清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8447 · 04.09.2025 г., 08:07

🌟POINTS-Reader: компактная VLM для OCR без дистилляции и сложной обвязки. Tencent опубликовали довольно интересный проект - POINTS-Reader. Это VLM для OCR английского и китайского языков на 4 млрд. параметров на базе Qwen2.5-3B-Instruct, которая обошла GPT-4o и Gemini на бенче OmniDocBench. POINTS-Reader - это философия предельной простоты c прямолинейным конвейером: на вход подается изображение документа и фиксированный промпт, а на выходе получается извлеченный текст. Никаких этапов постобработки, скриптов для очистки или дополнительных моделей — результат сразу готов к использованию. Помимо скромной базовой Qwen2.5, в POINTS-Reader использовали умеренный по нынешним меркам Vision Transformer - NaViT на 600 млн. параметров. И это осознанный инженерный шаг в угоду простоте и производительности. Современные фреймворки для инференса, будь то SGLang или vLLM, в первую очередь оптимизированы под LLM-часть, из-за чего громоздкий ViT становится узким местом и серьезно замедляет всю систему. Такая компактная архитектура превосходно показала себя на тестах. На комплексном OmniDocBench модель набрала 0.133 для английских документов и 0.212 для китайских. Эти цифры ставят POINTS-Reader в один ряд с гораздо более тяжелыми и сложными системами. Секрет проекта кроется в двухэтапной стратегии подготовки данных, которая полностью отказывается от дистилляции знаний у моделей-учителей. На первом этапе модель получает базовые навыки OCR, обучаясь на синтетике. Дальше начинается самый интересный этап — непрерывная самоэволюция. Модель используется для генерации аннотаций на реальных документах, после чего лучшие из полученных образцов используются для ее дообучения. Этот итеративный процесс позволяет постоянно повышать качество как самой модели, так и генерируемых ею данных. Этот метод к самосовершенствованию описан в техотчете как очень гибкий и применимый, по словам Tencent, практически к любой другой архитектуре. 🟡Как в любом проекте - есть нюансы. Модель пока не очень уверенно справляется со сложными макетами, вроде газетной верстки, что может приводить к повторению или пропуску контента. Аналогичные трудности возникают и при обработке рукописного текста, например, в чеках или заметках. Кроме того, на данный момент POINTS-Reader поддерживает только английский и китайский языки. ▶️ Запустить эту прелесть модель можно на Transformers или в SGLang. Поддержку vLLM обещают добавить. 🟡Модель 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#POINTSReader#Tencent