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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #828 · 1.06

Заблочили Medium. Я им не пользовался, но, кажется, это единственный нетематический текстовый портал в интернете. Задумался о том, почему в англоязычном мире Medium есть, а в рунете никакой аналог не взлетел. Какой-нибудь Teletype был заброшен разработчиками практически сразу после релиза. Дзен — ну вы сами знаете, мусорка. В Телеграме нет дискавери и средств оформления, и более менее заводятся, опять же, строго тематические каналы. Авторские тексты, например, в ВК убиты видосиками и продуктовыми решениями. Кстати, такой же эффект есть на Пикабу: администрация добавила возможность постить короткие вертикальные видео, и теперь вся лента в них. Я был в шоке, когда увидел. Вертикальные видео не просто разбавили тексты, а вытеснили их за считанные дни на площадке, которая всегда была про тексты и картинки. Но почему на русском языке нет живых аналогов Медиума? Вроде считается, что русский народ читающий, но вот что-то не сходится. Вот мои гипотезы: 1. Русские люди читают книги, и поэтому у них в жизни нет недостатка чтения, а от интернета они хотят чего-то развлекательного. 2. Все люди в мире в среднем не читают тексты, но небольшая горстка всё-таки читает. Поскольку Medium был англоязычный, он собирал не только англоязычных читателей, но и вообще читателей со всех стран, и в сумме получилось достаточно, чтобы он жил. 3. Бизнесам не выгодно делать текстовые площадки, потому что тем, кто читает тексты, сложнее что-то впаривать. Medium существует на инвестиции, государственные деньги, на энтузиазме и так далее. #web

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