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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #461 · 27.07

Люди парой на электросамокате это что-то странное. Я очень отдалённо могу понять извращённую логику тех, кто едет на самокате вдвоём с ребёнком. Ну вроде как ребёнку же самому не дашь самокат. Да и вдруг не справится с управлением. И ещё ребёнок лёгкий, небольшая дополнительная нагрузка. Конечно, с точки зрения разумного человека это тоже жесть. Родитель подвергает ребёнка значительной опасности, самого себя тоже (самокат менее управляем, да и ребёнок может в любой момент повести себя непредсказуемо). И ещё это прямое нарушение как законов, так и правил проката. Тем не менее, пара взрослых людей на одном электросамокате мне понятна ещё меньше. Я уже несколько раз такое видел. Обычно это парень и девушка, но видел и двух парней. В чём логика? Девушке можно точно так же взять второй самокат. Это будет безопаснее для обоих, надёжнее, удобнее, наконец. А по цене средняя поездка стоит 100-150 рублей. Трудно представить, чтобы люди ради 100 рублей становились мудаками и подвергали опасности себя и свою пару. Не могу уложить в голове, как работает то, что находится на месте мозга у тех, кто приходит к таким решениям. #life

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