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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #292 · 7.04

У меня тут кончается срок действия водительского удостоверения, я подал на продление (не перестаю удивляться, насколько удобная штука — Госуслуги). Первые права я получил в 2008, и это один из тех случаев, когда не обязательно плохо делать "как все" и "потому что так принято". А я тогда буквально сделал именно это. Я не хотел автомобиль, и был уверен, что в ближайшие 10 лет у меня его не будет (так и случилось). Но у меня было много свободного времени после пар в университете, и я решил пойти отучиться и сдать на права. Именно потому что так принято, и потому что все так делали. В этом почти не было моего собственного решения, а было следование за толпой. Но в итоге оказалось очень удачно, потому что впоследствии у меня и времени стало сильно меньше, и цены на обучение выросли, и мне самому было бы куда более лениво ходить/ездить в какую-нибудь автошколу. На четвёртом курсе я уже начал активно работать, а дальше события местами развивались странным образом, мне совершенно точно было бы сильно труднее выучиться и сдать. Так что, действительно, иногда бывает, что нужно просто сделать "как все". Иронично, что я автомобильной категорией фактически не пользовался все эти годы, а начал пользоваться только в тот год, когда пришёл срок замены. Вполне может быть, что через 10-20 лет я буду пользоваться результатом какого-то решения, принятого сегодня. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #generativea

当前筛选 #generativea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