🌐Weekly News Digest [ January 26 – February 1 ]
That was a week of bribery charges and expansion of extraction activities across the whole continent.
💡Here are the key highlights:
🇩🇿 Algeria
— Algeria’s minister for hydrocarbons visits Chad and Niger
🇨🇬 Congo
— Two Norwegians and an oil company charged with bribing Congo’s president
🇨🇩 DR Congo
— The leader of the AFC/M23 critisizes the US-DRC strategic agreement on access to minerals
— More than 200 killed in a collapse at the AFC/M23-controlled Rubaya coltan mines in eastern DRC
🇱🇷 Liberia
— Liberia ratified an agreement with the Luxembourg-based ArcelorMittal, extending the company’s rights to the Tokadeh iron deposit until 2075
🇲🇱 Mali
— China’s largest mining company, Zijin buys Canadian company Allied Gold
🇲🇬 Madagascar
— Madagascar has lifted its 2010 moratorium on new mining permits, except for gold
🇲🇿 Mozambique
— TotalEnergies officially resume the Mozambique LNG project
🇳🇬 Nigeria
— Nigeria’s President Bola Tinubu grants tax incentives to speed up Shell’s Bonga South West oil project
— TotalEnergies sells its 10% stake in a Nigerian oil asset to a brand new local firm
— A bribery trial of a former Nigerian minister of petroleum opens in London
🇸🇩 Sudan
— Sudan seeks closer alignment with Saudi Arabia, including gold refinement
🇿🇲 Zambia
— Zambia’s army carries out a full-fledged military operation around a gold deposit in the northwest of the country
🇿🇼 Zimbabwe
— Illegal miners blamed for water supply disruptions in Zimbabwe's second largest city
— Zimbabwe starts early implementation of increased royalties on gold mining
#NewsDigest
➡️ Follow to stay informed - @devilsbelow
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek