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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1010 · 7.08

Настолка "Капсулы времени" от русского автора Ярослава Кустова. Лежала у меня какое-то время, и вот добрались, наконец. В целом, друг правильно охарактеризовал: "игра про лут". Вся механика сводится к тому, что ты тратишь ресурсы текущего хода на покупку себе новых ресурсов, которые положишь в капсулу (пластиковый контейнер в виде шара) и получишь только через пару ходов. Из плюсов автору удалось передать ощущение открытия Киндер-сюрприза каждый ход: тебе интересно, какая из отложенных тобой капсул пришла в этот раз (у каждого игрока 4 капсулы, которые перемешиваются). Из минусов, мне кажется, недокручен комбо-потенциал. Места для хитрых длинных комбушечек я особо не увидел, хотя в такой игре прям просится. Тот случай, когда очень любопытной идее нужно два-три воплощения на шлифовку и улучшение. Но всё равно забавно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #generativea

当前筛选 #generativea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