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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #224 · 17.02

Система кармы на Хабре похожа на попытку программистов сделать справедливое самоуправляемое общество. В теории всё хорошо: 1. Вы получаете карму за хорошие статьи и реже за хорошие комментарии. Ну в основном конечно за статьи: действительно ценный вклад в общество (местное общество, имеется ввиду). 2. Теряете карму за плохие статьи (какой-нибудь откровенный мусор или текст низкого качества) и за социально неприемлемое поведение в комментариях. 3. Каждый человек может повысить карму другому только один раз. И понизить только один раз. 4. Влиять на карму других можно только если ваша собственная карма не ниже некоторого порога. Чем выше у вас карма — тем больше голосов за других людей и другие комментарии в день вы имеете. 5. Высокая карма даёт не только больше возможностей по публикациям и голосам, но и позволяет с некоторого значения зарабатывать на статьях деньги. Небольшие, но всё же. То есть да, теоретически люди, которые делают благо, получают больше возможностей и больше влияют на возможности других людей. Это вам не лайки бесполезные :) На практике, конечно же, идеальных систем нет, и у этой обнаружились косяки. Если вы высказываете в комментариях непопулярное мнение, то вам могут массово слить карму в глубокий минус. Не важно, что вы вежливо и может даже с аргументацией выразили свои субъективные взгляды — толпа закидает камнями. Получив сильный минус, вы теряете способность отвечать: сначала не можете минусить других, а потом вообще не можете комментировать. Невыведенные деньги за статьи при потере нужного статуса теряются. Забили камнями до онемения, ограбили. Некоторым людям настолько претит эта система, что они только из-за неё отказываются вообще вести какую-либо активность на Хабре. В любом случае, в обсуждении острых вопросов будешь аккуратен. Тем не менее, мне система скорее симпатична, чем нет. Да, Хабр явно не для яростных дискуссий. Зато там почти нет откровенного мусора и внутреннего воровства контента, что на мой личный взгляд является одной из главных проблем всех остальных контентных площадок. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing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