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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #45 · 9.06

Все кикшеринги в Питере ночью собрали свои самокаты на перепрошивку. Теперь в центре их скорость будет программно ограничена 10 км/ч. На окраине останется как есть. Как нужно было: убрать из центра автомобили, переделать его в пешеходный. Половину ширины дороги отдать для ходьбы, и половину -- самокатам и велосипедам, с приоритетам на переходах и перекрёстках в сторону пешеходов. Как сделали: фактически убрали из центра электросамокаты, оставив бесконечные пробки среди автомобилей и бесконечные толпы людей, вынужденных тесниться на критически узких тротуарах. Впрочем, теперь я ещё больше рад, что не живу в центре. Всё-таки для постоянной жизни он совсем не подходит. #life UPD. По новой информации забрали не на перепрошивку, а просто власти убили бизнес угрозами и репрессиями. И собрали их не сами компании, а полиция. Ждём новостей.

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