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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #507 · 18.08

Досмотрел Westworld. Первый сезон, на мой взгляд, был одним из лучших научно-фантастических художественных произведений за всю историю вообще. Множество ярких высказываний о природе насилия, разуме, жизни, осознании своего "я" и мира вокруг себя. И это всё в офигенно крутых киберпанк-хайтек декорациях с очень неожиданными сюжетными поворотами. После той планки, которую он задал, возникло некоторое противоречие: вроде и продолжение хочется, но уже понятно, что оно таких эмоций не даст. Из второго сезона я помню буквально пару интересных моментов, но глобально не могу вспомнить, о чём он вообще был, и какие там ключевые мысли. Третий же сезон совсем другой, будто кино нового жанра с теми же героями — более классическая фантастика про будущее и конфликт между людьми и искусственным интеллектом. В четвертом сезоне лично у меня стойкое ощущение, что сценаристы устали, но при этом у них оставались отдельно выписанные идеи, которым не нашлось места в первых трёх. Идеи прикольные. Мне очень понравилась арка про Долорес и её сущность: действительно, если ты есть система, способная обладать информацией о каждой точке пространства, то твоё субъективное "я" может в этом пространстве присутствовать в качестве его элемента и не осознавать своего истинного статуса. Понравилась в целом идея с как бы переворачиванием. В оригинале, кстати, если помните, используется не "машина", а "host", и очень круто было, когда Хейл употребила этот термин по отношению к заражённому мухами человеку. Но глобально я скорее расстроен. Мотивация Уильяма мне вообще не ясна. И ещё не понял, почему в его коде не было никаких средств блокировки, чтобы он не напал на создательницу. Вся ветка с дочкой главного героя и группой людей вокруг неё показалась мне очень сумбурной и не раскрытой. Вообще будто бы мало времени на всё. В первом сезоне нам подавали события очень плавно и размеренно, зачастую с нескольких точек зрения, а здесь же местами грубые мазки. Концовка тоже какая-то смятая: сверхмасштабная катастрофа, в которой ты, однако, никому не сопереживаешь, потому что большинство центральных персонажей вроде как в стороне от неё. Клементину тоже слили. И Мейв — такой значимый персонаж, хоть бы как-то логично завершили её ветку, чувствую недосказанность. В общем и целом: хорошо, если на этом закончат, но если нет, авторам придется изрядно постараться. #fiction

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