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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #501 · 12.08

Марк Уве-Клинг, «Страна качества». Уве-Клинг в первую очередь стендап-комик и автор комедийных скетчей, что сильно повлияло на книгу. Лично мне не хватило какой-то сюжетной целостности: весь текст это как бы склейка отдельных сценок в общем мире с общими героями. Персонажи, кстати, очень архетипичны, а главный герой, наоборот, сравнительно безликий наблюдатель. Я бы даже сказал, что главный герой тут — вы, тот, кто читает произведение. Тем не менее, в едкости и интересных идеях автору не занимать. «Страна качества» это сатирическая антиутопия об обществе потребления, причем, совсем не такая, как, например, «О дивный новый мир». Если у Хаксли за основу взяты глубинные соблазны людей, и на их основе смоделировано общество, то Уве-Клинг просто взял текущие реальные тренды и выкрутил в них все ручки на максимум. Не столь далёкое будущее, центром действия становится государство под названием Qualityland. Всех людей тут зовут именем + профессией родителя того же пола в момент зачатия. Например, главный герой Петер Безработный, хотя у него самого есть работа, но у его отца в момент его зачатия не было. Есть ещё, допустим, Мартин Управляющий, Конрад Повар, Мелисса Проститутка и другие. Конечно же, не обошлось без упоминания человека с именем Ганнибал Лектор. Вообще, у автора прекрасное чувство юмора с кучей пасхалок и отсылок. В Qualityland гипертрофированное до абсурда общество потребления, а люди в основном тупы, инертны и ленивы. В большинстве модальных окон в интерфейсах есть только кнопка ОК, даже если там задан вопрос, подразумевающий возможность отказа («Хотите посмотреть рекламу?»). Ещё в этом мире было посчитано, что уникальный рисунок губ более точен, чем отпечатки пальцев, поэтому люди оплачивают покупки, целуя экран своего гаджета — очень символично. Что касается товаров, то их доставляют дроны из магазина, даже если ты сам ничего не заказывал, потому что умные алгоритмы автоматически вычисляют, что именно тебе нужно, списывают с твоего счёта деньги за это и оформляют покупку без твоего участия. Это кажется диким, если не вспоминать, что у нас в нашей объективной реальности примерно такие же взаимоотношения с информацией: соцсети и алгоритмы корпораций решают за нас, какую информацию мы хотим потреблять, и доставляют её к нам. Вообще, читая эту книгу, я сначала пребывал в слезах от абсурдности и нереалистичности происходящего, а потом пребывал в слезах от осознания того, насколько близка наша реальная жизнь к чему-то подобному. Хоть центральный сюжет, на мой взгляд, вышел у автора беззубым и скомканным, острые и едкие детали в отдельных сценах и в описании мира можно пересказывать часами. Сквозь сатиру и гротеск иногда проглядывают любопытные размышления автора о неизбежном вреде человечеству от ИИ, исторические вставки с реальными фактами и вполне правдоподобные объяснения некоторых экономических эффектов. В общем, скорее рекомендую, чем не, но читать нужно с осторожностью, заранее воспринимая роман не совсем как обычное художественное произведение. Уже есть вторая книга, начну её сегодня. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #aigen

当前筛选 #aigen清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8057 · 14.07.2025 г., 18:02

🧠 Как «вклеить» объект в картинку так, чтобы он выглядел естественно? Это одна из самых сложных задач в семантической генерации: 🔸 нужно сохранить структуру сцены 🔸 вставить объект по текстовому описанию 🔸 и найти уместное место, а не просто налепить поверх Большинство моделей с этим не справляются — объект добавляется не к месту или портит фон. Новый метод Add-it от NVIDIA решает эту задачу без обучения модели. Он расширяет механизм внимания в диффузионных моделях, чтобы учитывать сразу три источника: 1. Оригинальное изображение 2. Текстовый промпт 3. Промежуточную сгенерированную картинку 📌 Такой подход позволяет: – сохранить геометрию сцены – встроить объект туда, где он действительно мог бы быть – не терять мелкие детали и текстуры 📊 Результаты: – Add-it без дообучения обходит supervised‑модели – На новом бенчмарке Additing Affordance показывает SOTA результат по «естественности размещения» – В слепых тестах люди выбирают его в 80% случаев – Улучшает метрики качества генерации 🟠Github: https://github.com/NVlabs/addit 🟠Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/addit 🟠Paper: https://arxiv.org/abs/2411.07232 🟠Project: https://research.nvidia.com/labs/par/addit/ @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#Diffusion#Addit#StableDiffusion#AIgen#ControllableGeneration