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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #914 · 22.11

34. За прошедший год я лишился двух основных хобби: мототехнику продал, а дроны теперь вне закона под угрозой приличного штрафа. Но, честно признаться, даже останься эти хобби у меня, уделять им время почти не было бы возможности: в августе у нас с Юлей родился сын — Роман :) Обычно в таких постах пишут что-то про "жизнь до и после", ответственность, ощущение себя взрослым и так далее. Я же хочу сказать, что за развитием ребёнка очень интересно наблюдать. Человек — самая сложная система из существующих. Сложнее атомной станции, микропроцессора или нейросети. И развивается он в детстве очень быстро и многопланово — это кайфово, если ребёнок желанный. Из остальных обновлений за год: сделали очень серьёзный ремонт, который я заканчивал уже впритык, параллельно катаясь в роддом. Съездил в 8 командировок по работе. Посетил 5 крупных IT-конференций, где набрал кучу мерча, а на двух даже выступил. Побывал в жюри на огромном чемпионате профессионального мастерства. В становой тяге дошёл до рабочего веса 130кг. Значительно увеличил коллекцию настолок (в которые даже удаётся иногда собраться поиграть). В общем, всё хорошо. Люблю семью, люблю друзей, люблю работу :) #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