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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #aihardware

当前筛选 #aihardware清除筛选

OpenAI представит первый свой гаджет в 2026: ждать ли революцию от ИИ-гиганта? Скоро «умный» мир ждет пополнение: в 2026 году OpenAI планирует выпустить свой первый гаджет. Подробностей мало — компания не раскрывает ни цен, ни точных дат. По информации инсайдеров, это будет носимый аудио-девайс. Эксперты прогнозируют, что его отличительной чертой станет глубокое голосовое взаимодействие с ИИ, а дизайнерскую концепцию создаст легендарный Джони Айв (Jony Ive). ➡️Что это значит? OpenAI выходит за пределы софта, чтобы напрямую влиять на то, как мы взаимодействуем с ИИ в реальном мире. ➡️Почему это важно? Попытки создать гарнитуру для общения с ИИ уже были у Humane и Rabbit, но рынок пока не завоеван. Если OpenAI удастся предложить уникальный опыт, это может задать новый тренд. Что думаете, удастся ли OpenAI переизобрести «умные» гаджеты? #OpenAI#ИскусственныйИнтеллект#AIhardware#Гаджеты#ИИновости Источники: Axios, TechCrunch. https://t.me/semasci

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64674 · 09.04.2026 г., 13:33

🚀 AlphaTON Capital Secures $43 Million Strategic Funding for AI Infrastructure AlphaTON Capital has announced a strategic financing agreement with Vertical Data, valued at approximately $43 million. According to Foresight News, the deal is expected to be finalized by the second quarter of 2026. The funding will focus on AI hardware deployment, accelerating the development of privacy computing and sovereign AI infrastructure. This initiative aims to support the integration of AI, digital assets, and confidential computing. Additionally, AlphaTON's AI and privacy computing infrastructure will provide foundational computing power for applications related to partners such as Telegram and Animoca Brands. #AlphaTONCapital#StrategicFunding#AIInfrastructure#PrivacyComputing#SovereignAI#DigitalAssets#AIHardware#ConfidentialComputing#VerticalData#ForesightNews#Telegram#AnimocaBrands#TON