TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Система Кадры

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @firstkadry · Post #1663 · 31 окт.

Как вручить сотрудникам повестки из военкомата? Отвечаем на вопросы подписчиков. Если сотруднику пришла повестка в военкомат, обеспечьте ему своевременную явку по вызову. Вызвать в военкомат работника могут на военные сборы в мирное время, для того чтобы пройти медосмотр, при призыве на срочную службу или для уточнения документов воинского учета. Независимо от причины, в день и час, который указали в повестке, освободите его от работы и сохраните за ним средний заработок. 📚Период освобождения от работы отобразите в табеле учета рабочего времени. Используйте буквенный код «Г» или цифровой код «23» — невыход на время исполнения государственных или общественных обязанностей. На время прохождения военных сборов сотрудника освобождают от работы. На это время за ним сохраняют постоянное место работы, должность и средний заработок. Расходы на выплату среднего заработка за время прохождения военных сборов возмещают военные комиссариаты по местонахождению работодателя. Какие необходимы документы и какие еще есть гарантии у сотрудников, которых проходят военных сборы, читайте в Системе Кадры через демодоступ↖️ ❗️ Напоминаем: трудовой договор с сотрудниками, которых призвали на военную службу по мобилизации, приостанавливают, но не расторгают. На время приостановки договора работодатель обязан сохранить рабочее место мобилизованного работника. #ответ 🟢 Подписаться на канал для кадровиков

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #tuvanlanguage

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

@AliKuzhuget · Post #370 · 27.03.2026, 22:25

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