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 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio