#python#allowlist#blocklist#disposable#domain#email#filter#hacktoberfest#pypi
This resource provides a comprehensive, regularly updated list of disposable email domains used to block fake or temporary email addresses that people often use to spam or abuse online services. By using this list, you can prevent users from registering with throwaway emails, improving the quality and security of your user base. It offers easy integration examples in many programming languages, helping you quickly check if an email is disposable and reject it if needed. This keeps your system cleaner, reduces spam, and ensures users provide real, permanent emails for better communication and trust. The list is free to use and open for contributions, making it reliable and community-supported.
https://github.com/disposable-email-domains/disposable-email-domains
🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track.
💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха.
Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani
📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот
📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition
До встречи на конференции!
#research#rsl#emnlp
BORSch покорил наши сердца
Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона.
Например:
Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы
Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova)
На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт.
Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс.
А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки.
@mashkka_ds
#llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни