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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #984 · 22.05

Посмотрел у Rozetked краткую выжимку с презентации Google IO, где они 90% времени хвалили свою нейросетку Gemini. И что подумал: задач для просто болтовни с ИИ в чате не так много. А вот научить робота делать за тебя всякую рутину это уже гораздо интереснее. И тут огромное преимущество Гугла над OpenAI — у Гугла уже полно очень популярных сервисов, на которые можно навесить ИИ-функциональность. В презентации так и показывали, например почта с нейросеткой — Gemini залезает в каждое ваше письмо и даже читает вложения, а затем, например, может вам сказать, сколько вы денег (по чекам в почте) потратили на определённую категорию товаров за какое-то время. Ну, пример немного вырожденный, но если нейросетки за нас научат надёжно пользоваться веб-сервисами и приложениями, это будет по-настоящему полезным применением. Я бы хотел рассказать экселю обычным человеческим языком, какая мне нужна таблица, и чтобы он её сделал. Ребята из GigaChat, тем временем, показали мне function calling — как раз попытку поженить машинный интерфейс и языковой процессор. И мне даже хочется попробовать сделать что-то простое. Можете накидать идей в комментах. Нужен какой-то сервис с API, который я смогу вызывать, либо другая формализованная машинная работа. И к ней какая-то рутинная задача, которая может быть создана из текстового запроса на естественном языке. Что бы это могло быть? #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #visionlanguage

当前筛选 #visionlanguage清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8742 · 10.10.2025 г., 14:45

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM

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