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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #230 · 23.02

Есть такое понятие Liminal Space — пространство, являющееся переходным между двумя другими. Как правило это пустой коридор, пустая проходная комната, большой пустой двор и так далее. Такие места вызывают у людей определённые эмоции, поэтому за данным понятием стоит целая визуальная эстетика. Есть сабреддит по теме, и из него данные публикуются в твиттер аккаунт Liminal Spaces, у которого более 800 тысяч подписчиков (по меркам Твиттера это как на ютубе 20 млн). Эстетика сама по себе интересная, но сегодня хочу рассказать вам об игре Superliminal, на которую недавно наткнулся. Она из тех игр, что целиком продают себя своей идеей, и вообще, строятся вокруг неё. Посмотрите на видео ниже, и сразу станет понятно, в чём прикол. Помимо классной идеи не могу не отметить техническую реализацию: мне страшно даже представить, с каким количеством сложностей и краевых случаев столкнулись разработчики. Там дальше по игре вообще такие выверты пространства идут, что авторы Portal нервно курят в сторонке. И да, игра активно использует концепцию Liminal Space. Под конец даже слишком. Хотя местами создаётся ощущение, что ты словил баг, но это так и задумано. И один раз мне пришлось подсмотреть на ютубе, как проходить — оказалось, что был неочевидный для меня способ взаимодействия с предметами, который нигде не презентуется. Возможно, разработчики как раз и ставили перед игроком задачу догадаться, но я не осилил. Тем не менее, очень яркое и запоминающееся видеоигровое впечатление. Рекомендую. #games

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