Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #985 · 28.05

Все новости трубят о том, как хакеры положили СДЭК. Хакерская группировка проникла на сервера компании и зашифровала все данные. Пишут, что якобы бэкапы делались раз в полгода, и вообще в сети обсуждают низкие зарплаты у СДЭК для специалистов по информационной безопасности. Не знаю, насколько это правда (не то, что СДЭК лежит -- это уже подтверждено, а то, что там всё плохо с ИБ). Косвенные признаки намекают, что проблемы есть, потому что восстановиться они не могут уже пару дней как. Во-первых, это показывает, почему нужно госрегулирование. В чистой рыночной экономике больше зарабатывает та компания, которая эффективнее вешает лапшу на уши своим пользователям, но вот для высоких доходов совершенно не обязательно, чтобы внутренние процессы были правильными, честными, безопасными, этичными итд. Брендовую одежду шьют голодные дети во Вьетнаме, люди из-за этого не перестают её покупать. Даже больше — при прочих равных конкуренцию как раз выиграет именно та компания, у которой шьют дети, а не та, которая оплачивает взрослым сотрудникам ДМС со стоматологией. И это хорошо, что хотя бы некоторые процессы государство может (пусть даже номинально) взять под контроль и заставлять бизнес что-то делать. Хотя объём бардака в этом регулировании отрицать не приходится. Во-вторых, никакой бизнес (и вообще никакой масштабный процесс) не существует с выполнением всех правил. Он просто не будет работать. Собственно, поэтому есть понятие "итальянская забастовка", и вполне действенное. Хороший бизнесмен должен идти на такой уровень риска, который, с одной стороны, позволит бизнесу работать и зарабатывать, но с другой не приведёт в какой-то момент к масштабной проблеме. Wildberries пожалел денег на пожарную безопасность и потерял склад с кучей товаров. Зимняя Вишня поленилась поставить по охраннику у каждого выхода, из-за чего двери были закрыты, и люди погибли. Вот теперь и СДЭК, судя по всему, пожинает плоды экономии на DevOps и DevSecOps. Что сейчас думает тот самый директор, который подписывал распоряжение о зарплате девопсам или, например, о сокращении расходов на инфраструктуру? #dev P.S. Сегодня пришёл пуш:

Hashtags

#dev

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

Намери подобни Прегледай

🌟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

Hashtags

#ai #ml #vlm #pointsreader #tencent