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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #675 · 1.12

Пока после пожара отключен лифт, я сходил физически в магазин за продуктами. Сто лет как не был, доставка слишком удобное изобретение. Уже на месте понял, что у меня с собой нет физических денег, тем более монет, а даже в современных Лентах по неведомой мне причине тележки до сих пор берутся за монетку. Типа, такой островок древнейшей отсталости посреди всех этих оплат телефоном, автоматизированных касс и переносных считывателей, которые берёт сам покупатель. В итоге, порядок действий был такой: 1. Через СБП перекинул 100р на Сбер, потому что он умеет авторизовывать человека в банкомате без карты. 2. Высветил на банкомате QR-код для авторизации. 3. Отпечатком пальца залогинился в приложение Сбера, чтобы прочитать этот код. 4. Снял без карты 100р. 5. Отнёс их физически в автомат-разменник, стоявший в том же магазине. PROFIT! Вот так комбинация передовых технологий позволила решить проблему, связанную с технологиями пещерных людей. Завтра всё-таки поставлю на печать брелок для обмана этих тележек. #life

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