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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #269 · 24.03

Пост про фантастику. Одна из серий "Черного Зеркала" показывает нам антиутопический мир, в котором большинство людей сутками крутят велотренажёры для выработки энергии. Это такое гротескное изображение работы. За это люди получают очки, на которые можно покупать скудноватую еду и возможность иногда урывками отдыхать. Меньшинство людей это богема: певцы, ведущие телешоу, звёзды. Они живут в роскоши и достатке, велотренажёры конечно же не крутят. Можно попробовать перейти из низов в богему, для этого нужно потратить 10млн очков и купить билет на шоу талантов, где тебя уже ведущие оценят. Главный герой зарабатывает на такой билет для своей подруги. Это даётся ему очень тяжело, но после долгих месяцев (а может и лет) тяжкого труда и лишений он всё-таки достигает цели. Они идут на шоу талантов, подруга выступает, но ведущие её отклоняют. Тогда главный герой приставляет к своему горлу осколок стекла и выходит из-за кулис на сцену. Он рискует своей жизнью, чтобы выступить с проникновенной речью о том, как ужасна построенная элитами система, и как плохо живут люди. В этот момент происходит кульминация противостояния героя и системы, максимальные ставки. Но развязка неожиданная: ведущие говорят, что им понравилось "шоу" героя, и они хотят дать ему эфирное время. Так и происходит. В конце мы видим, как остальные люди продолжают крутить педали, а герой стал богемой и ведёт своё шоу. В этом шоу он выступает с осколком стекла у горла, хотя теперь то уже угрозы для него нет, это просто символ. То есть да, герой, переехав в комфорт, рассказывает людям, которые остались и продолжают трудиться, как ужасна жизнь. К чему это я? Ну, люблю фантастику, вот, вспомнилось. #fiction

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