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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #381 · 13.06

Семь откровений для меня о нашем дорожном движении. На одометре уже более 1500 км. Конечно, по меркам тех, кто ездит на автомобиле на работу, это мало. Но я до сих пор считаю, что в качестве регулярного транспорта автомобиль подходит только для редких сценариев. Мои поездки это в основном КАД, ЗСД, область, передвижение между окраинными точками. В город стараюсь не соваться. Но иногда приходится. Что я заметил, чего раньше не знал или не замечал: 1. Люди не сильно заморачиваются относительно своего положения в полосе. Раньше я боялся, что моё пока не развитое чувство габаритов будет мешать мне ехать по центру полосы. Но очень многие едут не по центру, и им пофиг. 2. На сигнал обычно плевать. Ещё ни разу, услышав сигнал какого-то другого водителя, я не идентифицировал ни его источник, ни причину возникновения. «Просто какой-то нервный тип гудит» — вот так это ощущается. 3. Самое часто нарушаемое правило, кроме скоростного режима — знак 5.15.1 «Направления движения по полосам». Кажется, на него водители кладут самый большой болт, который возможно. Просто едут как им удобнее. 4. Очень опасных мудаков меньше, чем рассказывают, но они опаснее, чем кажется. Есть люди, полностью отбитые на голову. К сожалению, система допустила их к вождению (и вообще к нахождению на свободе, а не на лечении). Но их довольно мало, я за полгода встретил 2-3 случая критически опасных нарушений. 5. Поток по непонятной мне причине пропускает вклинивающихся мудаков. Бывает, когда водители "легально" вклиниваются в плотно стоящую колонну: например, при выезде на дорогу с прилегающей территории, при обозначенном разметкой сужении итд. Но часто удивительно большой процент водителей объезжает пробку по обочине или по полосам "только налево"/"только направо". Я не понимаю, зачем водители в основой стоящей колонне их пропускают перед собой. Это плохо и с личной точки зрения (ты сам не двигаешься вперёд, пока пропускаешь) и с общественной (поощрение мудаков). Я стараюсь в таких ситуациях максимально близко держаться к впереди идущему автомобилю и не пропускать. Но многие (прям многие!) притормаживают, давая мудиле проехать. Я не понимаю, почему. 6. Мест, где дороги спроектированы с очевидными ошибками, много, а сама ошибка становится видна после буквально одного проезда по заданному участку. Люди, которые отвечают за проектирование дорог, сами по ним не ездят, по крайней мере, будучи за рулём. 7. От припаркованного транспорта вреда для водителей не меньше, чем для пешеходов. Я думал, что водителям просто плевать на условных мам с колясками (хотя некоторые из этих мам — их жёны). Но улиц, на которых из-за припаркованных автомобилей не разъехаться самим водителям, поразительно много. Приходится подвергать опасности себя и свою машину, выполнять небезопасные маневры, которые порой не предусмотрены не только правилами, но и конструкцией автомобиля. Такого много не только во дворах, но и на внешних улицах, как на окраине, так и в центре. Тоже за пределами моего понимания. #life

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