#onnx — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #onnx, aggregated by home.social.
-
Уязвимости в Spring AI и ONNX: как дыры в ИИ‑фреймворках превращаются в утечки данных и чужие модели
ИИ‑фреймворки давно въехали в прод, но к ним часто относятся как к «научной приблуде», а не к ещё одному входу в ваши данные и инфраструктуру. Spring AI и ONNX крутятся где‑то между ML‑командами, продуктами вендоров и внутренними ассистентами, и на определённом этапе за ними перестают успевать архитектура и безопасность. В марте в обзорах уязвимостей рядом всплыли несколько критичных багов именно в этих штуках. Там есть и SQL‑инъекции, и JSONPath‑инъекции, и обход проверки доверия при загрузке моделей. В статье разбираю, что это значит для тех, кто уже тащит ИИ в прод, и даю чек‑лист, который можно прямо отнести своей команде.
https://habr.com/ru/articles/1014606/
#onnx #spring #spring_framework #spring_security #cve #vulnerability #vulnerability_management #уязвимости #уязвимости_и_их_эксплуатация #уязвимость_нулевого_дня
-
Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk
За два месяца я перепробовал три ASR-движка, шесть моделей Whisper, адаптивное чанкование, T5-коррекцию и ансамблевое голосование — и большая часть идей оказалась тупиком. В статье — подробный разбор шести тупиков и одной находки: почему GigaAM от Сбера на обычном CPU показывает 3.3% WER на русском, обходя Whisper large-v3-turbo на RTX 4090 (7.9%) в 2.4 раза. С бенчмарками, кодом и честными оговорками.
https://habr.com/ru/articles/1002260/
#speechtotext #gigaam #whisper #vosk #onnx #распознавание_речи #WER #голосовой_ввод #ASR #python
-
Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk
За два месяца я перепробовал три ASR-движка, шесть моделей Whisper, адаптивное чанкование, T5-коррекцию и ансамблевое голосование — и большая часть идей оказалась тупиком. В статье — подробный разбор шести тупиков и одной находки: почему GigaAM от Сбера на обычном CPU показывает 3.3% WER на русском, обходя Whisper large-v3-turbo на RTX 4090 (7.9%) в 2.4 раза. С бенчмарками, кодом и честными оговорками.
https://habr.com/ru/articles/1002260/
#speechtotext #gigaam #whisper #vosk #onnx #распознавание_речи #WER #голосовой_ввод #ASR #python
-
Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk
За два месяца я перепробовал три ASR-движка, шесть моделей Whisper, адаптивное чанкование, T5-коррекцию и ансамблевое голосование — и большая часть идей оказалась тупиком. В статье — подробный разбор шести тупиков и одной находки: почему GigaAM от Сбера на обычном CPU показывает 3.3% WER на русском, обходя Whisper large-v3-turbo на RTX 4090 (7.9%) в 2.4 раза. С бенчмарками, кодом и честными оговорками.
https://habr.com/ru/articles/1002260/
#speechtotext #gigaam #whisper #vosk #onnx #распознавание_речи #WER #голосовой_ввод #ASR #python
-
Новый релиз публичного детектора голоса Silero VAD v6
На Хабре уже было аж 3 статьи про развитие нашего публичного детектора голоса Silero VAD (последняя тут ). А вот что стало лучше в этот раз: Хочу узнать!
https://habr.com/ru/articles/940750/
#silero #voice_activity_detection #детектор_голоса #pytorch #onnx #python #голосовое_управление #голосовой_помощник #open_source #pypi
-
Новый релиз публичного детектора голоса Silero VAD v6
На Хабре уже было аж 3 статьи про развитие нашего публичного детектора голоса Silero VAD (последняя тут ). А вот что стало лучше в этот раз: Хочу узнать!
https://habr.com/ru/articles/940750/
#silero #voice_activity_detection #детектор_голоса #pytorch #onnx #python #голосовое_управление #голосовой_помощник #open_source #pypi
-
Новый релиз публичного детектора голоса Silero VAD v6
На Хабре уже было аж 3 статьи про развитие нашего публичного детектора голоса Silero VAD (последняя тут ). А вот что стало лучше в этот раз: Хочу узнать!
https://habr.com/ru/articles/940750/
#silero #voice_activity_detection #детектор_голоса #pytorch #onnx #python #голосовое_управление #голосовой_помощник #open_source #pypi
-
Best Open Source Tools for Artificial Intelligence
What are the best open-source tools for your artificial intelligence setup? Artificial Intelligence (AI) has become a transformative force across various industries, driving innovation and enabling sophisticated solutions to complex problems. The AI ecosystem is supported by a vast array of open-source tools that empower developers, data scientists, and researchers to build, deploy, and manage intelligent systems efficiently. These tools cover diverse aspects of AI, including machine […]https://www.simplyblock.io/blog/open-source-tools-for-artificial-intelligence/
-
Наш публичный детектор голоса стал быстрее в 3 раза (*), качественнее, устойчивее и теперь работает на 6 000 языках
Мы уже рассказывали про наш детектор голоса на Хабре тут , тут и тут . Кратко опишу, что стало лучше в этот раз: Поддержка 6 000+ языков; Общий рост качества на 5-7%; Существенно повышена устойчивость на шумных данных; TorchScript (*) стал в 3 раза быстрее, а ONNX - на 10% (теперь они примерно равны по скорости , обработка 1 кусочка аудио занимает 325 и 189 μs соответственно);
https://habr.com/ru/articles/825208/
#silero #voice_activity_detection #vad #детекция_голоса #onnx #onnxruntime #pytorch #python_3 #голосовой_помощник #голосовое_управление
-
Наш публичный детектор голоса стал быстрее в 3 раза (*), качественнее, устойчивее и теперь работает на 6 000 языках
Мы уже рассказывали про наш детектор голоса на Хабре тут , тут и тут . Кратко опишу, что стало лучше в этот раз: Поддержка 6 000+ языков; Общий рост качества на 5-7%; Существенно повышена устойчивость на шумных данных; TorchScript (*) стал в 3 раза быстрее, а ONNX - на 10% (теперь они примерно равны по скорости , обработка 1 кусочка аудио занимает 325 и 189 μs соответственно);
https://habr.com/ru/articles/825208/
#silero #voice_activity_detection #vad #детекция_голоса #onnx #onnxruntime #pytorch #python_3 #голосовой_помощник #голосовое_управление
-
Наш публичный детектор голоса стал быстрее в 3 раза (*), качественнее, устойчивее и теперь работает на 6 000 языках
Мы уже рассказывали про наш детектор голоса на Хабре тут , тут и тут . Кратко опишу, что стало лучше в этот раз: Поддержка 6 000+ языков; Общий рост качества на 5-7%; Существенно повышена устойчивость на шумных данных; TorchScript (*) стал в 3 раза быстрее, а ONNX - на 10% (теперь они примерно равны по скорости , обработка 1 кусочка аудио занимает 325 и 189 μs соответственно);
https://habr.com/ru/articles/825208/
#silero #voice_activity_detection #vad #детекция_голоса #onnx #onnxruntime #pytorch #python_3 #голосовой_помощник #голосовое_управление