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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #368 · 31.05

В первой серии нового сезона Stranger Things показывают баскетбольный матч, идущий параллельно с партией в настольную игру. Монтаж специально сделан такой, чтобы сопоставить эти две вещи: вот и там и там атака, а вот и там и там игроки в напряжении из-за сложностей, а вот им нужен командный дух итд. Игрок пафосно берет мяч / игрок пафосно берет кубик d20. Несколькими сценами ранее лидер движения настольщиков подшучивает над баскетболистами в стиле: "Вы задроты и занимаетесь какой-то ерундой, а мы вот реально интересными вещами". Да, именно так, настольщик говорит это баскетболисту, а не наоборот, как можно было подумать. Мысль о том, что гики и ботаники это новые популярные люди была раскрыта ещё 10 лет назад в фильме 21 Jump Street (который у нас к сожалению довольно глупо перевели как "Мачо и ботан"). Устарел классический стереотип американской школы — популярный спортивный парень, который играет в футбол или баскетбол, любимец девушек, не слишком умный интеллектуально и со скверным характером противопоставляется главному герою: умному, но несколько асоциальному ботанику. В фильме есть эпизод, когда герой говорит другу надеть рюкзак обеими лямками, как носят гики, потому что одной — как носили спортивные "хулиганы" — уже не модно и моветон. Герои Stranger Things размышляют об этом в первой серии: давайте, мол, перестанем быть задротами и начнем тусить с крутыми. Но в их реальности это выглядит не слишком правдоподобно. Эти парни и без того успешны, уверены в себе, обладают хорошим чувством юмора, над ними никто не стебется, у них есть девушки (одна из которых дважды спасла мир, чем не перестает хвастаться её парень). Не слишком веришь, что для них есть хоть какой-то резон стремиться в тусовки к простым и одномерным спортсменам-красавчикам. В Sex Education похожая тема: главный герой и внешне и по характеру откровенный ботаник, что не мешает ему ни иметь друзей, ни пользоваться уважением, ни даже влюбить в себя девушку из тусовки "популярных" пафосных чик. В фильме Wish I Was Here бородатый нерд создаёт себе костюм-скафандр для посещения комикс-конвента. Поначалу этот персонаж кажется тем, у кого вообще не бывает отношений в привычном нам смысле: слишком увлечённым какими-то "несерьёзными", "детскими" вещами, удалёнными от "настоящей реальной жизни". Его соседка — симпатичная девушка — приходит жаловаться на шум, и оказывается, что она тоже фанатка комиксов, тоже косплеер, у них завязываются отношения, один идут на конвент вместе. Это всё не выдумка. Киберспорт собирает стадионы, а стримеры и блогеры — новые звёзды. Теория Большого Взрыва долгое время была самым популярным сериалом в США. Абсолютные мировые топы по сборам в кино берут комиксы про супергероев. Рынок настольных игр взлетает в небеса, и давно вышел далеко за пределы каких-то банальных вещей вроде "Монополии", а тематические каналы на Ютубе ведут взрослые дядьки с семьями и детьми. Гик-культура больше не нишевая, теперь это просто культура. Я кидаю d20 и прохожу проверку на публикацию поста. #hobby#fiction

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #flextok

当前筛选 #flextok清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7942 · 02.07.2025 г., 09:01

🌟 FlexTok: адаптивная 1D-токенизация изображений от Apple. FlexTok - метод токенизации изображений, который преобразует 2D-изображения в упорядоченные 1D-последовательности переменной длины. Его цель - сократить объем данных, необходимых для обучения генеративных моделей, и при этом оставить достаточную информацию для качественной реконструкции и генерации. В отличие от традиционных подходов, где число токенов фиксировано и зависит только от размера изображения, FlexTok подстраивается под сложность контента: простейшая сцена может кодироваться несколькими токенами, а сложная - десятками и сотнями . FlexTok, это по сути, пайплайн из 3 компонентов: ViT‑энкодер, квантование регистров и маскирование внимания: ViT‑энкодер с набором «регистровых» токенов читает латентные представления VAE‑GAN и конденсирует их в 1D-последовательность до 256 регистров . Затем, с помощью FSQ‑квантования, каждый регистр дискретизируется в код из заранее определенного словаря размером ~64 000. На этом этапе применяется "nested dropout": во время обучения случайно обрезаются последние токены, чтобы модель научилась упорядочивать информацию от грубых форм к деталям. Параллельно применяется авторегрессионная маска внимания: каждый токен в цепочке видит только те, что были до него, и не знает о тех, что идут после. Это заставляет модель генерировать изображения шаг за шагом, от первого токена к последнему, и упрощает ей задачу прогнозирования следующих элементов. Декодер в FlexTok - это модель rectified flow, которая на вход берет укороченные токены и слегка зашумленные латенты VAE и учится предсказывать тот шум, который нужно убрать, чтобы вернуть исходное представление. Чтобы обучение шло быстрее и давало более точные результаты, добавляют REPA‑Loss: он сравнивает промежуточные признаки с векторами из DINOv2‑L. Благодаря этому даже при очень жесткой компрессии (от 1 до 256 токенов), FlexTok успешно восстанавливает детали изображения. FlexTok легко встраивается в текстово‑ориентированные модели и может улучшить соответствие изображения описанию, даже если число токенов меняется. К тому же его адаптивная токенизация применима не только к картинкам, но и к аудио или видео. ▶️Набор токенизаторов: 🟢Flextok_d12_d12_in1k - 12\12 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d18_in1k - 18\18 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_in1k - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_dfm - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет DFN. ▶️VAE: 🟠Flextok_vae_c4 - 4 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c8 - 8 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c16 - 16 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8. 🟡Страница проекта 🟡Набор на HF 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Tokenizer#Flextok#Apple