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 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