#jupyter_notebook#chinese_llm#chinese_nlp#finetune#generative_ai#instruct_gpt#instruction_set#llama#llm#lora#open_models#open_source#open_source_models#qlora
AirLLM is a tool that lets you run very large AI models on computers with limited memory by using a smart layer-by-layer loading technique instead of traditional compression methods. You can run a 70-billion-parameter model on just 4GB of GPU memory, or even a 405-billion-parameter model on 8GB, without losing model quality. The benefit is that you can use powerful AI models on affordable hardware without expensive upgrades, and the tool also offers optional compression features that can speed up performance by up to 3 times while maintaining accuracy.
https://github.com/lyogavin/airllm
🎙️ 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