TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15503 · Feb 19

#go#coolq#cqhttp#cqhttp_mirai#go#go_cqhttp#golang#group_manager#mirai#mirai_bot#nonebot#onebot#onebot_plugin#onebot_sdk#plugin#qq#qq_bot#qqbot#qqrobot#websocket#zerobot ZeroBot-Plugin is a comprehensive utility plugin collection for the ZeroBot chatbot framework, offering over 100 features across entertainment, management, and productivity categories. The system provides high-priority functions like chat management, sleep tracking, and group administration, alongside mid-tier features such as image generation, music streaming, and game simulations. Users benefit from flexible plugin control—enabling or disabling specific features per group—and dynamic loading capabilities that reduce program size. The platform supports multiple deployment methods, from pre-compiled releases to local compilation, making it accessible whether you prefer ready-to-use binaries or customized builds. With extensive command options, scheduled task triggers, and AI integration, ZeroBot-Plugin transforms group chat management into an automated, entertaining experience while maintaining user control over which features activate in specific communities. https://github.com/FloatTech/ZeroBot-Plugin

Results

1 similar post found

Search: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选
Ali Kuzhuget (AI, NLP, keyboards, Dev)

@AliKuzhuget · Post #370 · 03/27/2026, 10:25 PM

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google