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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #277 · 31.03

Сайты "Комитета" VC, DTF, TJ ввели функцию создания блогов. Я уже много лет пишу о том, что в рунете остро не хватает ресурса для текстового контента, каким когда-то был ЖЖ. Многие авторы размываются между соцсетями, но там, как правило, либо аудитория не годится для длинных качественных текстов (ВК, Дзен), либо инструменты самой сети очень слабо подходят под ведение (Instagram) и развитие (Telegram) текстового блога. Есть Хабр, однако вести там произвольный авторский блог нельзя. Всё строго тематически и даже в некотором смысле научно. Это хорошо, но это не совсем то, о чём я говорю. Некоторые считают, что в качестве такого ресурса мог бы выступать Пикабу. Но Пикабу очень сильно отодвигает внимание от автора в пользу тематики и популярности отдельных постов. Мало кому интересен "хороший автор Вася, который пишет на Пикабу". Люди туда приходят за "вот эта лента постов разных авторов, не важно, каких". И здесь Комитет сделал хороший ход. Ладно, DTF это развлекательный ресурс, подозреваю, что его аудитория в среднем молодая, и готова только к контенту на определённые темы. Что касается TJ, то изначально это был как бы сайт с новостями интернета, а потом просто сайт с новостями без чёткого направления, что привело сейчас не только к блокировке (которую, видимо, Комитет рассчитывает снять), но и критическому росту объёма политизированности и количества очагов русофобии в комментариях. А вот на VC у меня есть надежды. Я уже писал вам давно о своём весьма положительном опыте публикации там. И в целом аудитория, судя по обсуждениям, довольно взрослая и адекватная. Даже вспыхнувшую политоту потихоньку тушат именно со стороны комьюнити. Изначально это ресурс для бизнесменов, про бизнес и стартапы, поэтому можно предположить, что доля разумных людей довольно высока. Но сам я блог там не создал, хотя рука тянулась. Не хватит моего внимания уже на три места, даже если контент более менее копировать. Хотя, возможно, я по итогам ведения страницы ВК и канала тут стабилизируюсь на каких-то двух-трёх базовых темах и создам. #web

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