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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1035 · 3.11

Yandex Cup это феерическое унижение, конечно. Набрал 229 баллов из 500, понятно что в финал не выйду. Думаю мой реальный предел где-то 350-400. Но потратил слишком много времени вот на что: 1. В задаче А (на хеширование) быстро придумал решение, но сотню баллов мне система не выдавала. На каких-то краевых случаях тесты валились, в итоге я набрал 70, потом 75, потом 88. Надо было бросать и идти дальше, в таблице у многих участников эта задача не на 100. Но потерял лишний час, то есть 20% времени. 2. Задача D заключалась в угадывании мыслей авторов. Я обсудил её позже с одним из участников, попавшим в топ-10, и он сказал то же самое. Просто он мысли угадал, а я нет, хотя концептуально я правильно решал. И тоже залип на ней, поскольку было ощущение, что я не учёл какую-то мелочь, и тесты падают из-за этого, а не потому, что она тупо сформулирована. В итоге впопыхах взялся за задачу С на сложный SQL-запрос и не успел, хотя понимал, как. За частичное решение получил 21/100. Ну и задача B на алгоритм расстановки — единственное, что далось на максимум и без задержек, однако в ней я, как мне кажется, считерил, потому что придумал как захардкодить кейсы вместо алгоритмического перебора. В целом, если исключить откровенно непродуманную задачу D, то, пожалуй, претензия у меня такая: в реальной жизни вы можете выяснить, по какой причине в конкретном случае программа не работает, а здесь не можете, и нужно гадать. И тут очень сильно решает опыт предыдущего участия, знание того, как мыслят авторы, и так далее. Не знаю, буду ли пробовать в следующем году. По итогу впечатления скорее негативные, но и отыграться хочется. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #photonics

当前筛选 #photonics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

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3549 · 20.12.2024 г., 09:32

OptiCore Raises $5M for AI Chips OptiCore has secured $5M in funding to enhance its photonic chips, promising 100x energy efficiency and computing density for AI applications. This innovation aims to transform high-performance data center computing. #OptiCore#Funding#AI#Chips#DataCenter#Efficiency#Photonics#Computing#Revolution#Performance