静态网站悖论
个人网站的两种不同实现方式：一种是复杂的内容管理系统（CMS），另一种是简单的静态 HTML 文件。文章指出，尽管大多数普通用户倾向于使用复杂的解决方案（如 WordPress），但实际上，只有少数专业软件工程师能够选择更简单的静态网站。
via HackerNews 2024 10 09
前两天刚好听朋友说 square space 已经涨到了近乎搞笑的 $25 月费，做不用来盈利的个人博客实在难以 justify。这篇文章中吐槽得很在点子上：
normal users are stuck with a bunch of greedy clowns that make them pay for every little thing, all while wasting ungodly amounts of computational power to render what could have been a static website in 99% of cases.
普通用户被困在了一群屁大点功能都要收费的贪婪小丑手里，与此同时浪费着人神共愤额度的算力来渲染 99% 的情况下都可以作为静态的网站。
当然原文中说的“只有少数专业软件工程师才能选择更简单的静态网站”略微夸张并不认同，因为静态站至少是比 self-host 的动态 CMS 少太多维护了。我的 backlog 里也一直躺了篇安利新手用静态站并拉踩 WP 的文，不过网上这种文已经有无数了也还是拦不住前赴后继往各种 CMS 的坑里冲的新手，觉得写了又有什么意义呢就还搁着没写。（当然迟早会像以前反复造的无数轮子一样被废话欲战胜的 but not today）
#indieblog#newletter
🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи!
🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh
🟢 Авто-определение языка
🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100)
🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии
🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать
▪API：https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031
▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Blog：https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list
@ai_machinelearning_big_data
#ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI
🎙️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