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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1197 · 30.12

Каждый Новый Год, как вы помните, я пытаюсь придумать какую-то новую технологическую фишечку к празднику. Идея вот этого у меня возникла еще год назад, но ни времени, ни знаний для реализации толком не было. В этот же раз поставил себе цель обязательно разобраться и добить. Демка на видео, без звука будет непонятно. Из недостатков, конечно, нужно калибровать под каждые светодиоды то, как визуально будет выглядеть тот или иной цвет. Я этого не делал, поэтому попадание не чтоб прям идеальное, особенно для сложных сцен типа «осенний лес». Из крутого внезапно узнал, что ESP32 двухъядерная! Не знаю, как я это пропустил в своё время. Но тут прям можно одним потоком читать сеть, а другим драйвить ленту и не делать паузы. В целом мне всё равно нравится. Работает под управлением DeepSeek. В первой версии был GigaChat, он отвечает где-то вдвое быстрее, но слишком часто предлагает цвета совершенно мимо того, что я назвал. Репозиторий с не слишком аккуратным кодом, если кому не лень будет возиться :) С наступающим! #dev@clockstackwheels#gadgets@clockstackwheels#diy@clockstackwheels

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