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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #260 · 18.03

Закончил «Город и звёзды» Артура Кларка. Книга 1956 года на минуточку! И первое длинное произведение Кларка, которое я прочитал. Обычно для того, чтобы случился сюжет, нужен конфликт. Здесь же в некотором смысле конфликтом является отсутствие конфликтов. Сверхдалёкое будущее — миллиард лет вперёд от нашего времени. Земля давно превратилась в безжизненную пустыню, но остался один последний город, накрытый куполом и полностью поддерживающий сам себя. Город является гигантским искусственным интеллектом, способным управлять материей на атомном уровне, за счёт чего никакие вещи и здания в нём никогда не изнашиваются, автор описывает его буквально как застывший во времени. С помощью этой же технологии у людей решены абсолютно все проблемы: любой требуемый предмет мгновенно материализуется мысленной командой компьютеру, тела людей почти не стареют, не болеют, все возможные травмы излечиваются. Любопытно решена проблема бессмертия. Человеческий разум не справляется с памятью дольше определённой длины, поэтому при достижении тысячелетнего возраста каждый человек редактирует свои воспоминания, отмечая, что в своей личности он хотел бы оставить, а что убрать. После чего его сознание — уже с правками — помещается в память компьютера. И в произвольный момент в будущем будет создано новое молодое тело с этим сознанием, которое тоже проживёт 1000 лет. В памяти компьютера находятся сотни миллионов людей, но в городе одновременно живут около 10млн, и компьютер сам решает, кого и когда воскресить. Таким образом, в любой момент времени в городе живёт подмножество одних и тех же людей. Под куполом вечное лето и вечный день (люди больше не спят, это стало не нужно), нет никакой необходимости выполнять какую-то работу или выживать. Поэтому с нашей точки зрения жизнь местных удивительно скучна. Они столетиями развлекаются и играют в видеоигры — при этом разум человека погружается в аналог Матрицы, виртуальный мир с полной передачей всех ощущений, и ещё дополнительно в сознании блокируются участки памяти таким образом, чтобы ты частично осознавал себя настоящим персонажем игры. Деторождение тоже не нужно и давно утеряно. Семьи есть только условно — одни люди помогают другим, только что воскрешённым, постепенно пробуждать воспоминания из своей предыдущей жизни. Секс остался как что-то второстепенное, наряду с тысячами других видов досуга. Роман очень хорошо показывает, что иметь решение какой-то проблемы может быть хуже, чем не иметь. И вообще, наша жизнь во многом состоит в борьбе, преодолении, расширении границ познания и исследовании. Именно это делает её интересной, обладающей смыслом, а полное отсутствие такого смысла выглядит как смерть, даже при формально живом теле, продолжающем вести деятельность. Книга местами затянута, а некоторые повешенные на стены ружья так и не выстрелили. Но всё равно я получил изрядную долю удовольствия и новых размышлений, так что любителям фантастики рекомендую. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 50 подобни публикации

Търсене: #dl

当前筛选 #dl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06

​​#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41

#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30

#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща