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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #701 · 14.12

На крупнейшем сайте для художников ArtStation сегодня был цифровой протест: люди выкладывали у себя картинки против нейросетей, генерирующих графику. Посыл в основном был: "На наших работах обучили нейросети без нашего разрешения, теперь они копируют наши стили". Но, конечно, напряжение вызвано тем, что люди боятся потерять работу и вообще стать невостребованными. Мнения об этом расходятся. Сам я вам писал, что не доволен результатами от нейросетей, и, на мой взгляд, художников они не заменят в ближайшие годы. Но вот, допустим, Лебедев считает, что очень скоро заменят. В чатиках, где я сегодня это обсуждал, мнения тоже разделились. На одном полюсе было такое: "Отъём профессий у людей машинами это неизбежная стихия, под которую нужно адаптироваться. Мир жесток, подстройся или сдохни". На другом полюсе такое: "Отъём профессий у людей машинами это очень плохо, и нам, как обществу, нужно придумать, что с этим делать, иначе всем конец". Я думаю, независимо от отъёма профессий, нас ждёт деградация и кризис арт-отрасли. Всё просто: часть заказчиков и других потребителей будут довольствоваться результатами от нейросетей вместо того, чтобы нанимать/смотреть художника. Причём, для некоторых это будет нормально, им на самом деле не нужна более, хм, контролируемая картинка. А для некоторых это будет связано с плохим пониманием необходимого качества результата. Будет снижаться средний доход художника (как прямой от заказов, так и косвенный от просмотра его работ обычными людьми), рынок заполнят более дешёвые иллюстрации. В какой-то момент, возможно, значительной выборкой для дообучения нейросетей станут картинки от других нейросетей, это, вероятнее всего, скачкообразно ухудшит качество. Вслед за картинками — видео, музыка. Хотя ладно, деградация музыки уже давно идёт. Ну хоть тексты умерли не из-за нейросетей, а пали героями в неравной битве с вертикальными видео для деток! А художников жаль. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy