#ruby#hotwire#kanban#rails#ruby
Fizzy is an open-source Kanban tool by 37signals that helps you visually track tasks and ideas using boards with columns. You can set it up easily, run it locally or with MySQL, and test it with built-in commands. It supports email previews and web push notifications for updates. Fizzy is designed to be simple, modern, and customizable, letting you self-host for full control over your data. It also offers a companion SaaS gem for billing and production setups. This means you get a flexible, transparent way to manage projects and workflows, with the option to run it yourself or use a hosted service.
https://github.com/basecamp/fizzy
🎙️ 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