📰Linus T tells The Reg how Linux solo act became a global jam session
Ts'o, Hohndel and the man himself spill beans on how checks in the mail and GPL made it all possible If you know anything about Linux's history, you'll remember it all started with Linus Torvalds posting to the Minix Usenet group on August 25, 1991, that he was working on "a (free) operating system (just a hobby, won't be big and professional like gnu) for 386(486) AT clones.
🔗 Source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2026/02/18/linus_torvalds_and_friends/
#linux#gnu
#AST👈
https://www.binance.com/en/trade/AST_BTC
Buying Range 220- 230
👆
Buy in parts 👈strictly follow for max profits
Sell
🤑 240-250
🤑 250-270
🤑 270-290
🚀 290-320 & above
Bullish above 200🔼
Dead Zone below 200🔽
🎙️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