Привет, у меня сегодня для вас подборка каналов.
В основном — PR, но есть и интернет-маркетинг.
Каналы крутые, Маша Лапук в представлении, думаю, не нуждается, но есть и интересные авторские каналы. Выбирайте на свой вкус, подписывайтесь, ставьте лайк :)
1. PR Perfect — Канал Кристины Петровой, основателя коммуникационного агентства PR Perfect. Автор пишет о том, как продвигать себя и свой бизнес, дает практические рекомендации, делится актуальными новостями сферы и полезной информацией о работе в Telegram, ведении здесь собственных каналов. Проводит прямые эфиры с приглашёнными экспертами из коммуникационной сферы и не только.
2. Все про интернет-маркетинг - WebCanape — авторский канал эксперта Яндеса по обучению и директора по маркетингу WebCanape Евгения Чуранова.
3. Отъехавшая пресс-служба — Канал Анастасии Журавлевой, которая ранее возглавляла PR в QiWI Group, а сейчас PR-директор в компании YADRO. Анастасия рассказывает о мировых трендах и современных технологиях. Также делится личными историями про PR, своим опытом и полезными исследованиями.
4. Baltic Weekend — канал того самого форума по коммуникациям. Здесь актуальные новости из мира PR, маркетинга, digital и бизнеса. Каждую неделю в прямом эфире ведут высокие разговоры о пиаре и новомодных трендах с лидерами отрасли. #BWнавсегда.
5. Vinci means PR — Новостной канал Марии Лапук, основателя PR-агентства Vinci Agency. Здесь регулярно публикуются актуальные новости в сфере PR и маркетинга, а также живо подаются интересные факты из сферы коммуникаций и бизнеса в целом.
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR.
This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally.
https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR
Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn
Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов.
🔥 Главное:**
-1 B параметров
- позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день)
- Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты
- 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR
- Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4
📊 Качество (Olmo-Bench):
- Превосходит DeepSeekOCR
- Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу)
- +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct
Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости.
🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025
🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025)
🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr
🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#ml
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍
DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.
Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать
DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.
🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#ocr#DeepSeek