TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2421 · 4월 26일

TON hamyonining Telegram mijoziga integratsiyasi WebApp-botlari tufayli @wallet xizmati hamyonni Telegram mijozlari investitsiyalariga integratsiyalashni amalga oshirdi. Endi siz Toncoin kriptovalyutasini foydalanuvchilarga bevosita messenjerdan o‘tkazishingiz mumkin. Uzoq hamyon manzillarisiz, komissiyalarsiz va tranzaksiyani tasdiqlashni kutmasdan. Avvalroq @tginfoyozganidek, ehtimol, butun veb-bot platformasi TON Coin'ning Telegram bilan integratsiyalashuvi uchun maxsus yaratilgan. Hamyonni integratsiyalash: t.me/wallet?attach=wallet TonCoin haqida batafsil: @toncoin_uz #ton#wallet#kriptovalyuta 💚@TGraphUz | YouTube

결과

2개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #emnlp

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

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

🎉 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 · 2025. 11. 09. AM 07:33

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