TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1003 · 19.07

Иногда какая-то проблема в сервисе или приложении кажется мне очень значительной, но для остальных людей она таковой не оказывается. А иногда наоборот, кто-нибудь пишет: "Как можно вообще использовать продукт X, если там есть проблема N?", а я о такой проблеме либо впервые слышу, либо она мне видится полной ерундой. Например, для меня невозможность использовать WhatsApp с компьютера без подключённого рядом телефона и невозможность синхронизировать чаты между устройствами на разных ОС — это не просто критический косяк, а вообще ситуация, полностью уничтожающая смысл мессенджера. Как автомобиль без колёс: в нём может быть удобный салон и мощный двигатель, но зачем он нужен без колёс? Кто захочет и станет таким пользоваться? Мне непонятно, но по какой-то причине полмира сидит в автомобилях без колёс, не трогаясь с места, потому что им, как оказалось, нужен там только кондиционер и крыша от дождя. Когда я вижу где-нибудь новый "критический косяк", который авторы сервиса не исправляют годами, я всегда усилием привожу себя к этой мысли: видимо, проблема существует только у меня и небольшого числа подобных мне. Но вот с VK Видео мне непонятно. Давайте спрошу у вас. Сейчас, если открыть в разделе видеозаписей "мои подписки", то там будут ролики вообще от всех пабликов, на которые я подписан. Этих пабликов десятки, и мне от них нужны, в основном, посты в ленте. Для меня совершенно очевидно, что подписки на видеоблоги и подписки на паблики — это две разные группы, которые не нужно смешивать. Де-факто раздел с моими подписками в VK Видео для меня абсолютно неюзабелен, потому что там тонны мусора. При этом полностью выходить из всех пабликов я тоже не хочу. На YouTube у меня страница с подписками это главная точка входа в сервис, потому что именно по ней я отслеживаю, у кого из блогеров вышли новые ролики, чтобы их посмотреть. В VK такой возможности на практике нет, и это для меня самый главный ограничитель при попытке перехода с ютуба на VK Видео. Этой проблеме уже не первый год, исправлять её даже не пытаются. Получается, что её вижу только я, всем остальным норм? #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy