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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #595 · 13.10

Пишут, что приложения холдинга VK (MailRu) вернули в AppStore. Я уже прежде упоминал, что, раз удалили сразу все приложения, то решение наверняка политическое. Очень странно, что вернули, даже представить не могу, каким способом удалось переубедить Apple и отменить фактически решение о санкциях по отношению к принадлежащей правительству России компании. Денег занесли? Очень вряд ли, всерьёз подкупить Apple не получилось бы на таком уровне. Чем-то надавили в ответ? Ну, типа, американский чиновник тут переписывался с русскими девушками втайне от жены? С трудом верится. Что-то там доказали на юридическом поле? Россия уже точно вне юридического поля США. Хорошо, конечно, что вернули (я подсознательно верю в возможность второй жизни для VK, но тссс). Плохо, что поводов для массового отказа русских от айфонов станет меньше. Я вообще надеялся, что из AppStore все русские приложения удалят в какой-то момент. И не сильно удивлюсь, если это произойдёт. #web

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