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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #337 · 7.05

На днях Еврокомиссия предъявила компании Apple обвинения в нарушении антимонопольного законодательства. Если дело выгорит, то яблокам грозит по-настоящему серьёзный штраф — до 20% от всего оборота. Нарушение как раз состоит в том, что Apple под флагом безопасности, как она это любит, запрещает сторонним приложениям использовать NFC-модуль для оплаты. Я уже об этом писал: на андроидах после блокировок можно платить телефоном через MirPay и аналоги, а вот айфоны вообще остались без инструмента оплаты в России. Это, конечно, совпадение, что такие разборки идут нам — русским, оставшимся в стране — на руку. Начало сбора материалов для этого дела было задолго до текущих событий. Впрочем, окончательно текст нужного закона согласован в ЕС только 24 марта — и я уверен, что они одним глазком посматривали на происходящее в России. Так, на всякий случай. Там в законе много интересного: 1. Компании обязаны давать пользователям возможность менять браузер по умолчанию и поисковый движок. Интересно, заставит ли это Apple разрешить использовать в сторонних браузерах какой-то иной движок, кроме Safari? Ведь из-за этого сам смысл альтернативных программ для просмотра web-страниц теряется почти полностью. 2. Платформам запрещается под угрозой исключения из магазина навязывать свои средства обработки платежей в приложениях. Судя по всему, здесь сыграл роль иск от Epic Games. 3. От встроенных средств обмена сообщениями требуют interoperability. Непонятно, означает ли это возможность работы между протоколами (например, отправлять из iMessage сообщения в WhatsApp), или всё-таки что-то не столь значительное. 4. Ну и да, разработчики смартфонов обязаны предоставить fair access to the supplementary functionalities, к которым относят и NFC. В теории это может означать ещё и, например, право для несистемных приложений выполнять на iOS фоновые процессы (сейчас это возможно только в качестве реакции на изменение координат). Мне нравится этот процесс и с чисто практической точки зрения и с идеологической. Я уже писал о том, что монополии — один из наиболее значительных недостатков капитализма. В теории вроде бы всё честно: компания делает продукт и имеет право предоставлять его людям на удобных ей условиях, потому что это их продукт. Но в данном случае Европа пользуется правом сильного, потому что может. Иронично: крупные компании по праву сильного и благодаря наличию возможности вставляют палки в колёса обычным потребителям, которые из-за этого не полностью могут пользоваться собственными же смартфонами. А антимонопольные комиссии по праву сильного и благодаря наличию возможности вставляют палки в колёса компаниям, которые из-за этого не полностью могут определять условия продаже собственной же продукции. #gadgets#web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #bitdance

当前筛选 #bitdance清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9534 · 17.02.2026 г., 09:02

🌟BitDance: авторегрессионная генерация изображений с бинарными токенами. Генеративные модели делятся на 2 лагеря: диффузионные и авторегрессионные. Вторые концептуально ближе к LLM - генерируют изображение токен за токеном, как текст. Проблема в том, что это очень медленно, а качество проигрывает диффузии. BitDance - экспериментальная 14B AR-модель, которая пытается решить оба этих вопроса разом. Этим проектом группа китайских рисёчеров показала, что правильный бинарный токенизатор + diffusion head + параллельный патчинг закрывает большинство претензий. Они локализовали 3 проблемы дискретных AR-моделей и закрыли каждую отдельным решением. 🟡Плохая реконструкция токенизатора Вместо VQ-кодбука тут используется бинарный токенизатор на основе квантования с групповым разбиением каналов. Словарь вырастает до 2²⁵⁶ (для сравнения: у Cosmos - 65536), при этом модель держит PSNR 25.29 против 24.81 у непрерывного DC-AE, то есть бинарные токены реконструируют изображение лучше, чем VAE у SANA. 🟡Нестабильный сэмплинг А как вообще выбирать из словаря в 2²⁵⁶ вариантов? Обучить классификатор на все возможные токены тут не вариант: такой слой не поместится ни в какую память. В качестве решения - прикрутили diffusion head, которая моделирует биты на непрерывном гиперкубе. То есть, модель предсказывает структуру битов через velocity-matching, что и позволяет сэмплить из гигантского пространства состояний. 🟡Скорость AR генерирует по одному токену за шаг. BitDance за один шаг выдает сразу 64 токена (или 16), при этом модель понимает, как они связаны между собой внутри этого блока. Громко заявленный результат: 30x ускорение относительно next-token AR при сопоставимом качестве. об этом в конце 🟡Тесты На мелкой версии ImageNet BitDance-H достигает FID 1.24 (лучший результат среди AR-моделей, наравне с xAR-H). На DPG-Bench (text-to-image) полноценная BitDance набирает 88.28 - это выше FLUX.1-Dev, SD3, Janus-Pro, но уступает Seedream 3.0 и Qwen-Image. В релизе 2 версии 14B модели, с предикшеном на 16 и 64 токена и макс. разрешением 1Мpx. Остается вопрос: насколько бинарный токенизатор + diffusion head добавляет латентности на каждом шаге, даже если самих шагов стало меньше из-за патчинга. 30x по скорости - это сравнение не с диффузионными моделями, которые уже умеют генерировать за 4–8 шагов. 14B - это не про "взял и запустил". Есть конечно версии на ImageNet с разрешением 256х256 для воспроизведения эксперимента, но не за этим мы сюда пришли. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Модель 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#AR#T2I#BitDance