TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15044 · Aug 9

#javascript#capture_screenshots#clone#dom#js#screenshot snapDOM is a very fast and accurate tool that captures any part of a webpage (HTML elements) as images, including styles, fonts, shadows, and even hidden parts like shadow DOM. It can save these captures in many formats like SVG, PNG, JPG, WebP, or canvas, and works without extra dependencies using standard web APIs. You can easily customize the image size, quality, and even exclude parts you don’t want. It handles complex web features and is much faster than similar tools, making it great for quickly creating high-quality snapshots of web content for use in apps or presentations. This saves you time and effort in capturing styled webpage visuals. https://github.com/zumerlab/snapdom

Results

2 similar posts found

Search: #emnlp

当前筛选 #emnlp清除筛选
Семён: Нейросети в каждый дом

@semasci · Post #1247 · 08/21/2025, 07:28 AM

🎉 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

Семён: Нейросети в каждый дом

@semasci · Post #1316 · 11/09/2025, 07:33 AM

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