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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #343 · 13.05

Лю Цысинь, «Задача трёх тел». Шутка про то, что из-за санкций фантастику тоже теперь читаю китайскую :) На самом деле, конечно, слышал об авторе давно. Книга принесла ему мировую известность, и вообще, как я понимаю, изрядно продвинула китайскую фантастику на международной арене. Но я добрался только сейчас. Пока прочитал только первую книгу, ещё две на очереди. Это практически целиком «твёрдая» научная фантастика: автор не только старается не противоречить известной физике, но и ожидает от читателя некоторых фундаментальных научных представлений. Вам будет интереснее читать, если вы знаете, что такое реликтовое излучение, релятивистские эффекты, машина Тьюринга и так далее. Вообще, я хочу похвалить автора за смелось: даже просто выпустить в наше время художественную книгу с названием «Задача трёх тел» это уже само по себе круто. А написать её так, чтобы она стала мировым бестселлером — что-то за гранью. Я до сих пор приятно удивлён тому, как много людей на планете нашли её для себя интересной (если, конечно, не предполагать, что изрядная доля читателей просто последовала некоторой моде и хайпу). Сюжет очень захватывающий, и этот эффект достигается интересным образом. Обычно в фантастической литературе мы заранее готовы к любого рода необъяснимым и странным вещам. Но здесь нас сначала достаточно хорошо убеждают в том, что мы имеем дело с нашим реальным настоящим миром, в котором работают обычные законы и не существует законов магических. А после этого начинает происходить необъяснимое и странное. Главное повествование начинается с того, что протагониста — китайского учёного — приглашают к себе военные и рассказывают ему о том, что за последнее время многие учёные совершили самоубийства, и это не похоже на совпадение. Его предупреждают об опасности, на что он реагирует скептически. Но, придя домой вечером... В общем, лучше не рассказывать слишком много, чтобы не испортить впечатление. События нехило держат в напряжении даже несмотря на то, что особенного «экшена» не происходит. При этом в тексте не пропущены «нудные» места: многие физические и математические вещи объясняются весьма подробно. Автор, конечно, не удержался от того, чтобы и у него квантовая запутанность передавала информацию, но за компьютер из людей я готов простить ему многое (и скорее всего вы сейчас совершенно неправильно представили себе, о чём на самом деле речь). Уже купил вторую и третью книги. Напишу короткую заметку по окончании. #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