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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1076 · 21.02

Посудомойка это отличная вещь, но с ней есть проблема: пока она набирается, ты просто ставишь сразу туда все тарелки, но вот когда она закончила мыть, кто-то должен целиком её разобрать и переместить посуду в шкаф для хранения. До этого момента тарелки копятся в раковине или моются вручную (потому что помыть одну тарелку сильно дешевле по затрате времени, чем разобрать всю посудомойку). Подумал о том, что хорошо бы иметь две посудомойки: одна копится, из второй достаётся чистая посуда, а потом они меняются местами. Бонусом это позволяет полностью избавиться от отдельного шкафа для хранения. Но, вот беда, даже очень большой посудомойки не хватит на половину всей посуды и кухонной утвари, которая обычно нужна семье, особенно если в семье ещё и готовят. Выходит, нужно иметь N посудомоек, где N = [общий объём посуды] / [вместимость одной посудомойки]. Для нашей семьи навскидку получилось бы 3-4, что уже конечно не слишком адекватно. С третьей стороны, можно чётко разделить стратегический запас посуды (большие кастрюли, редкая утварь для выпечки, сервизы для праздников), который достаётся редко, и тактический запас посуды, используемой постоянно. В такой ситуации для описанного выше цикла должно хватить и двух машин. Останется сделать систему, которая всегда будет однозначно идентифицировать, из какой посудомойки доставать посуду, а в какую класть в текущий период времени. Наша кухня, к сожалению, таких модификаций не позволяет. Вообще, в ней и для одной машины не было предусмотрено место, мне пришлось буквально выпиливать его из одного из шкафов. Но если когда-нибудь будем переезжать и увеличивать кухню, эту мысль стоит обдумать. #life

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