#typescript#agentic_ai#agents#ai#claude#copilot#cursor#git#llm#mcp
GitMCP is a free, open-source service that connects AI assistants to any GitHub project’s latest documentation and code using the Model Context Protocol (MCP). This means your AI can access up-to-date, accurate information directly from the source, reducing mistakes and hallucinations when coding or asking questions about libraries, even new or niche ones. You just add a GitMCP URL for your chosen GitHub repo to your AI tool, and it fetches relevant docs and code smartly without setup hassle. This helps you get reliable code examples and API usage instantly, improving your coding efficiency and accuracy. It’s private, easy to use, and works with many AI assistants.
https://github.com/idosal/git-mcp
🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи!
🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh
🟢 Авто-определение языка
🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100)
🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии
🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать
▪API：https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031
▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Blog：https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list
@ai_machinelearning_big_data
#ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI
🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками.
Что она умеет:
- 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками.
- Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова.
- Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков.
Чем интересна
- До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше.
- Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face.
- Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах.
Под капотом:
- Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров).
- Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц.
- Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face.
Где пригодится:
🟢 голосовые ассистенты
🟢 субтитры и перевод видео
🟢 чат-боты с речевым вводом
🟢 real-time анализ речи
Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов.
🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2
🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary
🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3
@ai_machinelearning_big_data
#AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning