Telegram Web
📄 Nanonets-OCR2-3B - новая модель для интеллектуального OCR

Модель от Nanonets на базе Qwen2.5-VL-3B умеет не просто распознавать текст, а превращать изображение документа в структурированный Markdown: с таблицами, формулами, подписями и даже схемами.

🔍 Что умеет

- Распознаёт формулы и преобразует их в LaTeX
- Понимает таблицы и сохраняет структуру в Markdown или HTML
- Выделяет чекбоксы и радиокнопки (☐ / / ☒)
- Распознаёт подписи, водяные знаки, изображения
- Может описать картинки внутри документа с помощью <img>
-Поддерживает рукописные тексты и разные языки
- Для схем и блок-схем генерирует Mermaid-код
- Умеет отвечать на вопросы по документу (Visual QA)

👉 huggingface.co/nanonets/Nanonets-OCR2-3B
👍75
🧠 Могут ли мультимодальные модели действительно понимать инструменты?

Новая работа проверяет, способны ли модели действительно понимать физические инструменты, а не просто узнавать их по картинке.

📷 В задаче модели показывают фото и просят выбрать нужный инструмент с номером.
Датасет включает 1 000 пар изображение + текст и три уровня сложности:
1. Базовое распознавание инструмента;
2. Понимание ограничений (например, работает ли он, цел ли);
3. Конструирование инструмента из других предметов.

🧩 Условия:
- Можно использовать только предметы на фото;
- Ответ - номер инструмента или None.

👨‍🔬 Результаты:
- Люди: ~90 %
- Топ-модели: ~63 %
- Внутренние бэкенды Vision-Language-Action моделей — < 15 %.

Типичные ошибки:
- Считают сломанный инструмент рабочим;
- Путают похожие кабели и порты.

🔧 Немного помогает масштаб — примерно с 10 B параметров появляется базовое “чувство инструмента”.
Метод chain-of-thought даёт небольшой прирост,
а vision-centric пайплайн (распознавание объектов + рассуждение по вырезкам) улучшает самые трудные случаи.

💡 Главное открытие: современные мультимодальные модели знают названия предметов,
но не понимают, как инструменты работают.
Этот бенчмарк даёт чёткий ориентир, где они пока “проваливаются”.

📘 Cтатья: https://arxiv.org/abs/2510.09507
🔥54👏3
Залетай в новый поток курса «Практическая ML-инженерия: MLOps и разработка проектов» от AI Talent Hub, ИТМО если хочешь:

1️⃣ Освоить стек MLOps: DVC, Airflow, MLflow, ClearML, W&B, FastAPI, PyTest, Docker, GitLab CI — ключевые инструменты для выведения ML-модели в продакшен.

2️⃣ Вырасти в грейде: обновить скилсет и перейти в практический ML

3️⃣ Пройти весь путь создания ML-продукта от идеи до релиза с поддержкой практиков из AI Talent Hub

4️⃣ Получить диплом ДПО ИТМО

Продолжительность: 5 месяцев

Формат: онлайн

Цена: 150 000 ₽.

➡️ Изучи программу и успей зарегистрироваться до 31 октября!

AI Talent Hub — лучший просветительский проект в GenAI по версии Generation AI Awards 2025

Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547
🔥1🥴1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Qwen Deep Research получил полезное обновление

Теперь он создаёт не только исследовательские отчёты, но и готовые веб-страницы и подкасты по вашим ресерчам.

Работаем связка Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS.

👉Попробовать: chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research

@ai_machinelearning_big_data


#Qwen #AI #DeepResearch #Qwen3 #AItools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Forwarded from Machinelearning
🔥 GOOGLE AI опубликовали пост о настоящем прорыве в области QUANTUM AI

Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».

Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.

Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.

🟠Что это значит простыми словами
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.

Проще говоря:

1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.

2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.

3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.

4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.

Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.

Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.

«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.

*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.

🟢 Статья: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6

@ai_machinelearning_big_data

#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥32
2025/10/23 06:26:19
Back to Top
HTML Embed Code: