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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #740 · 25.01

Питер Уоттс, «Ложная слепота». Прочитал эту книгу по рекомендации, и оказалось в точку — очень самобытная наполненная интересными идеями твёрдая научная фантастика. Из тех, которые надолго запоминаешь, и идеи из которых хочется вспоминать и обсуждать в каких-нибудь разговорах потом. Будущее, человечество в состоянии технологической сингулярности. Уже есть репликаторы, создающие абсолютно любой предмет, уже есть бессмертие в виде загрузки сознания в сеть. Различные импланты и кибер-дополнения стали обыденностью. Семей давно не существует, а в отношения люди вступают, как правило, через виар (при этом лично тоже видятся, но в основном для совместной работы, если это необходимо). Некоторые люди сильно сплетены с искусственным интеллектом и решают различные глобальные проблемы, при этом общаться с ними остальные не могут — не понимают, слишком большой разрыв в мышлении. Для такого общения существуют «синтеты» — люди с наполовину кибернетическим мозгом, способные понимать людей-компьютеров и рассказывать простым «исходникам», как их называют, что имелось ввиду. Конкретно главный герой тоже синтет, он лишён эмпатии, а поведение, похожее на человеческое, в основном эмулирует. Ещё в этом мире есть вампиры, и это прикольный ход для твёрдой научной фантастики: по сюжету это мутация людей, параллельная ветка развития. Вампиры умнее, быстрее и сильнее человека. Но, вот незадача, в их зрительной коре есть дефект, вызывающий эпилептический припадок каждый раз, когда вампир видит большое количество прямых углов. В живой природе прямых углов нет, поэтому эволюция не помешала этому багу развиться. Можете догадаться, каким именно образом люди в итоге их победили в прошлом :) Вампиры вымерли, а потом были людьми воскрешены из раскопок и поставлены под контроль именно с помощью этого дефекта. В общем, в какой-то момент над землёй появляется куча инопланетных зондов, которые одновременно сгорают и отдают сигнал куда-то вовне. Туда снаряжают экспедицию, которая должна совершить первый контакт и разобраться, что происходит. А дальше крутая смесь детектива, ужасов и философского трактата. Отдельно порадовали моменты, в которых сначала происходит какая-то жуткая непонятная крипота, а потом у всего находится логичное и научное объяснение. Ещё много сильнейших высказываний о мышлении и природе сознания, заставляющих надолго задуматься. В каком-то смысле мне больше понравилась представленная здесь модель непознаваемого инопланетного разума, чем в «Солярисе». Следует отметить своеобразный язык: кажется что автор немного злоупотребляет научным стилем и терминами, в реальности люди (даже учёные) разговаривали бы проще, на мой взгляд, и автор в некотором смысле заигрывает с аудиторией, для которой важна эта внешняя стилистика. Тем не менее, каких-то известных мне научных противоречий я не нашёл. Всё по делу, и автор явно хорошо готовился. Если любите твёрдую НФ и, прочитав первые 20-30 страниц, привыкните к стилю, то очень рекомендую. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface