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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1189 · 13.12

Это текст Александра Беспалова, но его в Телеграме нет, поэтому просто процитирую тут. Это второй репост за всю историю канала, но очень уж понравилась Поговорил с чатом о Канте, получилось забавно. Одна из основных мыслей Канта, которая потом поломала всю философию была такая, что "априорные категории (причинность, время, пространство,...) создают возможность эмпирического познания". Т.е. знание науки это не отражение (иногда ошибочное) природы, как считали ранее. Это результат наложения каких-то "встроенных (в голову) схем" на опыт жизни, для получения какого-то вторичного продукта, который называется — "мир-для-нас". А "мир-как-есть" для нас недоступен, в принципе. Дальнейшее развитие философии происходило в обсуждении, насколько вообще ок так делать и можно ли с этим всем хоть что-то познать вообще? Что создало для философии XX века ощущение полной шизы и бессмысленного копания в смыслах слов. Но это, в наше время, банальное наблюдение, которое все и так знают, более ли менее (если не кондовые сциентисты). И "истина" в этом смысле это просто более устойчивое соответствие модели эксперименту (запомните это определение слова). Под устойчивостью понимается то, что соответствие не рушится от изменения среды. Допустим, мы считаем, что от тяжести вещи зависит скорость падения. Это наша модель. Тут приходит Галилей и начинает по наклонной плоскости катить шарики разного веса и они всегда разгоняются более ли менее одинаково. Модель не устойчива к изменению "среды". А вот модель, где ускорение свободного падения не зависит от массы, устойчива к наблюдениям кидания шариков разной массы с разным ускорением, потому что можно легко туда добавить сопротивление воздуха и получить разные разгоны на выходе. Но это тоже довольно обычно, как мне показалось. А вот что меня зацепило, это то, что из этого следует, что "истина" это не универсальная цель или метафизический эталон, а часть противоречивого эволюционного механизма выживания. Если модель более устойчива к изменению контекста, то общество, которое ей обладает, способно приспособиться к более широкому спектру возможных сред обитания (относительно обществ, которые не обладают "истиной"). При этом (как положено внутри эволюционных механизмов), внутри хорошо структурированного общества "стремление к истине" это не самая удачная личная стратегия выживания. Хорошо структурированное общество создает внутри себя устойчивый контекст, в котором начинают эффективно работать простые эвристики (чувствительные к любым изменениям контекста). Они гораздо менее энергозатратные, чем "стремление к истине". И на личном уровне, внутри структурированного общества, стремление к истине (как модели устойчивой к изменениям) может быть просто вредно. Поэтому в обществе организуются пласты создателей и потребителей инфоцыганского и сходного контента. Этот пласт перераспределяет ресурсы внутри общества, но НЕ делает общество более адаптивным к возможным изменениям среды. Если общество начинает состоять только из таких людей, оно рушится, потому что не способно выдержать никаких изменений. Но в этом и хитрость эволюции. Выживают только те структурированные общества, где хоть как-то это (на личном уровне не эффективное) стремление к "истине" проявлено. Оно позволяет протащить общество через изменения за счет более устойчивых моделей (само)управления. И вот мы приходим через тысячи лет эволюции к состоянию, где "истина" сакрализируется, потому что (на личном уровне и в контексте общества) вообще непонятно нахрена это все нужно. Отсюда метафизическое представление Канта об истине как об имманентном свойстве суждения (как бы это часть способности мыслить, в принципе. Без нее нет смысла говорить об осмысленной деятельности). Но ларчик (возможно) открывается проще. Все общества, где "истина" это не ценность хотя бы для некоторой части людей, умерли. И все общества, где она обесценится, исчезнут. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #edgeai

当前筛选 #edgeai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 04.10.2025 г., 15:05

✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65399 · 13.04.2026 г., 05:13

🚀 AI TRENDS | Bitcoin Mining Centralization and Edge AI Market Growth Projected Bitcoin mining is anticipated to become increasingly centralized, according to Alex Thorn, head of Galaxy Research. According to NS3.AI, Thorn's insights suggest a shift in the mining landscape, potentially impacting the decentralization that has been a hallmark of the cryptocurrency. Meanwhile, the edge AI market is expected to experience significant growth. Grand View Research forecasts that the market will expand from approximately $25 billion in 2025 to $119 billion by 2033, indicating a trend towards more localized AI applications. #BitcoinMining#Centralization#EdgeAI#MarketGrowth#Decentralization#AITrends#GalaxyResearch#NS3AI#GrandViewResearch#LocalizedAI#BTC