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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #925 · 10.12

Я вам уже писал про цикл Азимова "Основание". Не так давно на русском языке вышли аудиокниги остальных романов серии: два приквела, начинающиеся с "Прелюдии к Основанию", и два сиквела — "Кризис Основания" и далее. Я все купил и прослушал. Сначала давайте про последние. Азимов писал сиквелы под давлением фанатов спустя почти 40 лет после завершения основной серии, и это, к сожалению, очень заметно. Дело даже не в том, что в сюжете появляется слишком много странных допущений, начиная от местной формы магии и заканчивая совершенно буквальным Богом из Машины. Главная беда в том, что вообще весь основной замысел и идея первоначальной трилогии ломается и переворачивается с ног на голову в худшем смысле этого слова. То, что было подано, как важное и сюжетообразующее — перестаёт таким быть. Персонажи, которые на протяжении многих книг являлись ключевыми, отодвигаются на десятый план — их роль в происходящем фактически обесценивается. Что удивительно, ещё через два года после сиквелов Исаак Юдович написал приквелы, которые, внезапно, возвращают всё на свои места: персонажи обратно становятся важными, первоначальная сюжетная линия ценной и значимой. Лично меня это сбило с толку. Если никогда не читать сиквелы, то приквелы + основная трилогия формируют хорошую устойчивую научно-фантастическую вселенную без особых передёргиваний. Моя теория такая: фанаты задолбали Азимова, и он написал "Кризис..." и следующий роман, в которых просто низвёл до нуля любимых всеми персонажей и сюжет. Но через какое-то время опомнился, и такой "Блин, как я мог поступить подобным образом с одним из главных трудов своей жизни?", поэтому выпустил нормальные каноничные "Прелюдия..." и "Путь...". Но даже с учётом значительных косяков я дослушал с удовольствием. Всё такие же хорошие дипломатичные диалоги, всё такие же интересно описанные миры и планеты. Книги создавались почти сразу после холодной войны, порадовала планета, которая явно отсылается к СССР в представлении типичного американца того времени: снежная, с полувоенным строем и ханжеской социальной дисциплиной, ограничением на базовые блага и так далее. Не то что святая капиталистическая демократия в США. При этом у автора человечество будущего всё равно пришло к имперской форме правления. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #photonics

当前筛选 #photonics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

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3549 · 20.12.2024 г., 09:32

OptiCore Raises $5M for AI Chips OptiCore has secured $5M in funding to enhance its photonic chips, promising 100x energy efficiency and computing density for AI applications. This innovation aims to transform high-performance data center computing. #OptiCore#Funding#AI#Chips#DataCenter#Efficiency#Photonics#Computing#Revolution#Performance