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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #232 · 24.02

Американский философ и когнитивист Дэниел Деннет одним из первых приравнял религию и вирус. Я уже об этом как-то рассказывал: вирус это неодушевлённая конструкция, которая сбивает работу поражённой системы так, чтобы: 1. Нарушать естественные функции этой системы 2. Способствовать самораспространению Нельзя сказать, что вирус думает или что-то делает специально. У него нет концепции зла и агрессии. Это просто механизм, который -- чаще всего из-за случайного совпадения обстоятельств -- способствует разрушению и копированию. Представьте, что вы подбрасываете в воздух детали от Лего, и они по каким-то странным законам при падении соединяются в случайную конструкцию. Вы делаете это очень много раз, вариантов конструкций тоже очень много. В какой-то момент среди прочих конструкций получается робот, который собирает из окружающих его деталей свои копии. Но при этом остальные конструкции он ломает, нарушая их функции. Очевидно, довольно быстро такие роботы потратят всё доступное Лего на себя, и давать им новое Лего будет опасно. Так вот, религия работает по такому же принципу, только её средой выполнения являются не клетки с белками, а когнитивные функции. Она изменяет механизм функционирования разума так, чтобы сбивать некоторые естественные свойства (например, критическое мышление, запрос на эмпирические подтверждения и так далее). Но при этом религиозные люди нередко занимаются активным распространением своих взглядов и обращением еретиков. То есть, другими словами, механизм религии в их мозгу распространяет себя на другие мозги. Как вирус. В широком смысле идеология это тоже религия. У нас нет сведений относительно всех без исключения нюансов существования мира, мы строим себе базовую основу, а затем прямо на неё навешиваем результаты наблюдений. Например, я верю в урбанистику, моя базовая основа это логика в урбанистической теории, статистика из других городов, плюс мои личные ощущения комфорта/дискомфорта, а на неё я уже навешиваю, допустим, отсутствие ненависти к электросамокатам. К сожалению, иногда сам базис идеологии заражён. Это может приводить к тому, что человек даже на самые чудовищные события выдумывает оправдательные объяснения, которые идеологию выгораживают. Я уверен, в стране не сотни и даже не тысячи, а куда больше людей, которые смотрят телевизор, верят пропаганде и объясняют себе сегодняшние события каким-то оправдывающим образом. Например, у меня есть гипотеза, почему старшее поколение может так сильно вестись на откровенно нелепую пропаганду: сознание уже пережило крах идеологии в 91 году и защищается от того, чтобы пережить его снова. Звучит парадоксально: люди уже совершенно точно знают, что по телевизору могут десятилетиями лгать и выдавать ложную картину действительности, и именно из-за этого эти же люди не видят сейчас того же самого. Воспринимайте это как форму болезни. Постарайтесь не ссориться со своими друзьями и близкими. Они могут быть глубоко не правы, а их неправота -- часть общей проблемы, которая привела к сегодняшнему дню. Но они не понимают. Функции их сознания отключены или искажены вирусом пропаганды в комбинации с личными страхами. Их не убедит курс доллара, записи о гибели людей, потеря работы. Даже новая волна пустых полок в магазинах не убедит. Даже понимание того, что их дети уже живут в мире, где возможна война. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #bitdance

当前筛选 #bitdance清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9534 · 17.02.2026 г., 09:02

🌟BitDance: авторегрессионная генерация изображений с бинарными токенами. Генеративные модели делятся на 2 лагеря: диффузионные и авторегрессионные. Вторые концептуально ближе к LLM - генерируют изображение токен за токеном, как текст. Проблема в том, что это очень медленно, а качество проигрывает диффузии. BitDance - экспериментальная 14B AR-модель, которая пытается решить оба этих вопроса разом. Этим проектом группа китайских рисёчеров показала, что правильный бинарный токенизатор + diffusion head + параллельный патчинг закрывает большинство претензий. Они локализовали 3 проблемы дискретных AR-моделей и закрыли каждую отдельным решением. 🟡Плохая реконструкция токенизатора Вместо VQ-кодбука тут используется бинарный токенизатор на основе квантования с групповым разбиением каналов. Словарь вырастает до 2²⁵⁶ (для сравнения: у Cosmos - 65536), при этом модель держит PSNR 25.29 против 24.81 у непрерывного DC-AE, то есть бинарные токены реконструируют изображение лучше, чем VAE у SANA. 🟡Нестабильный сэмплинг А как вообще выбирать из словаря в 2²⁵⁶ вариантов? Обучить классификатор на все возможные токены тут не вариант: такой слой не поместится ни в какую память. В качестве решения - прикрутили diffusion head, которая моделирует биты на непрерывном гиперкубе. То есть, модель предсказывает структуру битов через velocity-matching, что и позволяет сэмплить из гигантского пространства состояний. 🟡Скорость AR генерирует по одному токену за шаг. BitDance за один шаг выдает сразу 64 токена (или 16), при этом модель понимает, как они связаны между собой внутри этого блока. Громко заявленный результат: 30x ускорение относительно next-token AR при сопоставимом качестве. об этом в конце 🟡Тесты На мелкой версии ImageNet BitDance-H достигает FID 1.24 (лучший результат среди AR-моделей, наравне с xAR-H). На DPG-Bench (text-to-image) полноценная BitDance набирает 88.28 - это выше FLUX.1-Dev, SD3, Janus-Pro, но уступает Seedream 3.0 и Qwen-Image. В релизе 2 версии 14B модели, с предикшеном на 16 и 64 токена и макс. разрешением 1Мpx. Остается вопрос: насколько бинарный токенизатор + diffusion head добавляет латентности на каждом шаге, даже если самих шагов стало меньше из-за патчинга. 30x по скорости - это сравнение не с диффузионными моделями, которые уже умеют генерировать за 4–8 шагов. 14B - это не про "взял и запустил". Есть конечно версии на ImageNet с разрешением 256х256 для воспроизведения эксперимента, но не за этим мы сюда пришли. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Модель 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#AR#T2I#BitDance