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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1133 · 14.08

Программисты пока могут не бояться ИИ. В Росатоме работать с ИИ-агентами было нельзя, а вот тут в 2ГИС это даже поощряется, и компания сама оплачивает нужные доступы и лицензии. Практически любые модели на выбор, чаты, Copilot и так далее. Поэтому я попробовал выполнять прям настоящую энтерпрайзную работу при поддержке ИИ, и вот что скажу. Во всех рекламах нейросеток говорят о том, как вам эта сетка позволит создать программу по текстовому описанию без разработчиков. Пожалуй, если создавать программу с нуля и аккуратно итеративно описывать требования, это может сработать. Только дело в том, что в реальной разработке мало работы по созданию с нуля и много работы по внедрению фич и исправлению ошибок. А для этого ИИ-агенту нужно, кроме умения хорошо кодить, ещё и знать (и понимать!) предметную область. И тут начинаются проблемы. Во-первых, в большинстве компаний предметная область нигде целиком не формализована в виде какого-то текста, который можно было бы передать в контекст. Я бы сказал, что единственный более-менее полный документ, описывающий предметную область программы — исходный код этой программы. И хорошо, если она сделана по какому-нибудь DDD, а если там хаотичные процедуры с высоким зацеплением? Во-вторых, и это более важно, мы используем свои человеческие навыки и опыт жизни в окружающем мире, чтобы правильно понимать предметную область. Нужно именно что пожить в мире, чтобы понимать, как пить из пресловутого перевёрнутого стакана. И пока моделькам не получается передать всё многообразие человеческого опыта, люди в относительной безопасности. Ну, кроме тех, чья работа это просто кодить без обдумывания. #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