AI-агенты

Корпус мансийского языка. Как мы научили Tesseract читать по-мансийски

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: Корпус мансийского языка. Как мы научили Tesseract читать по-мансийски

Паща о̄лэн, Хабр! (Привет, Хабр!) На связи снова Югорский НИИ информационных технологий (ЮНИИИТ). Продолжаем цикл статей о проекте «Корпус мансийского языка». В первой части мы рассказывали, как с нуля собрали 300 тысяч параллельных предложений и обучили нейросеть переводить с русского на мансийский и обратно. Сегодня поговорим о модели, которая умеет читать мансийский печатный текст. Это OCR, оптическое распознавание символов. Сразу о главном. Мы дообучили открытый движок Tesseract 5, и доля ошибочных символов упала с 18,5% до 0,85%. Это примерно в 20 раз меньше ошибок. Модель лежит в открытом доступе на Hugging Face, ей уже можно пользоваться.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

1 мин чтения
Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

1 мин чтения
Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?

1 мин чтения