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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #788 · 28.03

В 1996 году шведский программист Даниэль Стенберг опубликовал первую версию консольной программы для работы с удалёнными ресурсами (URL). Точнее, технически это была не первая версия, но первая под новым названием — cURL. Тогда, наверное, мало кто мог подумать, что обращаться по URL-адресам, отправлять запросы и скачивать файлы станет настолько востребованным. Сегодня cURL (если точнее, то libcurl) присутствует фактически на любом устройстве, подключённом к интернету, а неделю назад Стенберг отпраздновал 25-летие своего проекта. На Хабре очень интересный перевод авторского пересказа событий за все эти годы. Даниэлю было 27 лет, когда он написал простенькую консольную утилиту, которой пользовался едва ли десяток людей. А сейчас ему 52, в программе уже 155 тысяч строк кода, а пользуются ей миллиарды (хоть даже и не знают об этом). За это время он женился, сменил кучу работ, завёл двоих детей, заслужил титул второго лучшего разработчика Швеции и даже косвенно поучаствовал в посадке зонда на Марс (о чём в его профиле на Гитхабе есть специальная плашка). Стенберг даже получал угрозы убийством из-за того, что его софт применялся хакерами в атаках и краже денег. Вот как вышло — шалость, можно сказать, удалась. Простенький хобби-проект молодого студента стал одним из столпов, на которых зиждется информационная эра. Не сказать, что в cURL есть что-то особенное, просто так вышло, что именно его автор первым задумался о необходимости удобной коммуникации с серверами в сети. Не написал бы он, написал бы кто-нибудь другой. Что не умаляет его заслуг и аккуратного подхода к разработке и улучшению программы на протяжении стольких лет. Кто знает, может быть, кто-нибудь из вас сейчас сидит и пишет маленький хобби-проект, которым через четверть века станет пользоваться весь мир? #dev

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