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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #629 · 3.11

Кинопаб очень удобный. Я долго на него не подписывался, потому что стремился честно покупать контент. Но, если авторы сами отказываются получать деньги, я себя из-за их капризов ограничивать не стану, поэтому тот же Нетфликс был заменен на Кинопаб. Кто не знает, это такой пиратский платный сайт с фильмами и сериалами. Платность избавляет его от рекламного мусора, который вы в неадекватных количествах можете увидеть, если просто наберёте в гугле "Такой-то сериал смотреть онлайн". Ну и владельцы стремятся, например, предоставлять 4k-версии и разные аудиодорожки, где это возможно. Веб, нативные приложения под все платформы (удобная установка везде кроме iOS, конечно же), в том числе под умные телевизоры. Киллер-фича: персональное зеркало, чтобы не морочиться с VPN. Есть всё, что на Нетфликсе, и еще много чего сверху. В общем, сделано людьми для людей и мимо корпораций. Круто, что такие штуки существуют. #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