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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1072 · 7.02

Интересные результаты. Самый популярный вариант про частоту постинга, что, конечно, очень странно, потому что бОльшая часть аудитории должна помнить, как я в 2022 году проводил эксперимент и постил каждый день. Эффекта это не дало. В целом, практически все развёрнутые комментарии говорят о том, что органики в Телеграме нет. Я задумался, а где есть, и понял, что для текстов больше нигде. Причем, по-видимому, не только на русском языке, но и вообще в мире. Еще сегодня прочитал статью, где профессиональные редакторы рассказывали, что количество заказов на текстовые статьи быстро падает последние несколько лет. А формат в принципе жив только в брендовых медиа типа «Тинькофф Журнал». Выходит, что более-менее единственный вариант органического роста современного блога это видео. Но конкретно сейчас в России супер неудачный момент для запуска такого блога, потому что не ясно, что будет с площадками. #web

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