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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #358 · 26.05

Интересная настольная игра для вечеринок "Опасные Слова". В этой игре классически нужно объяснять слово своей команде, по аналогии с тем, как это делается в "Шляпе" ("Alias"). Но есть важное дополнение. Допустим, вам попалось слово "меч". Команда противника тоже знает, что у вас за слово. И она составляет список слов-ловушек, пытаясь угадать, какие слова вы можете захотеть сказать при объяснении слова меч. Вам эти слова нельзя будет произносить, иначе объяснение не засчитывается. Вы этот список сами не видите, просто знаете, что он есть. Таким образом, вы не можете заведомо исключить конкретные слова из вашего объяснения, но должны по возможности стараться не говорить всё, что вообще относится к "мечу". И вот здесь основная фишка этой игры. Как объяснить "колесо", не говоря ничего про круглое, транспорт, езду, шины итд? Через несколько раундов оказывается, что "колесо" это что-то из топологии, "носорог" это толстый аналог сказочной лошади, а "жираф" это нечто, что упоминается при описании возвратного гортанного нерва. Заставляет очень много и нестандартно думать. Формально до 8 игроков, но по факту можно играть хоть большой толпой. Категорически рекомендую. Если не найдёте, где купить (сейчас что-то с поставками туго), то можете просто скачать правила: для игры на самом деле нужен случайный источник слов и листочки с карандашами. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #photonics

当前筛选 #photonics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

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3549 · 20.12.2024 г., 09:32

OptiCore Raises $5M for AI Chips OptiCore has secured $5M in funding to enhance its photonic chips, promising 100x energy efficiency and computing density for AI applications. This innovation aims to transform high-performance data center computing. #OptiCore#Funding#AI#Chips#DataCenter#Efficiency#Photonics#Computing#Revolution#Performance