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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #334 · 4.05

Сегодня день Звездных Войн. Из-за того, что дата May the 4th читается так же, как начало фразы May the force (be with you), которую герои этой вселенной говорят друг другу. Для меня любовь фанатов к 4-6 фильмам и не слишком хорошее принятие ими, например, первого, вышедшего спустя столько лет — это заметное проявление мировой несправедливости. Старые эпизоды более наивные и детские по сюжету, в них больше логических проблем, на порядок хуже поставлены бои (а точнее, вообще никак), и, конечно, они не могут сравниться с более новыми фильмами по эффектам и графике. Да, для своего времени это крутое и прорывное кино, но и первый эпизод для его времени был очень даже на уровне. Так что в основном впечатления фанатов складываются из того факта, что при выходе четвёртого эпизода им всем было по 10 лет, и их детские эмоции при просмотре были значительно более яркими. А я первым в своей жизни увидел именно первый фильм, так что именно он сформировал в итоге впечатление о франшизе. При всех своих недостатках вселенная очень самобытна, и, думаю, в этом изрядная доля секрета её популярности. Ну и для гика есть, где развернуться: инопланетяне и роботы существуют в одном мире с магами и боем на мечах, Тёмный Властелин в чёрных доспехах, космические пираты и так далее :) Сомневаюсь, что существуют люди, которые в принципе интересуются фантастикой, но при этом почему-то не смотрели ЗВ, так что не буду давать каких-либо рекомендаций. #fiction

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