Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #964 · 10.03

Раз уж взялся за Стругацких, решил перечитать трилогию о Максиме Камерере. Ну, точнее как, перечитать: подростком я с удовольствием проглотил "Обитаемый Остров", затем бросил на середине вторую книгу и не дошёл до третьей. По-видимому, я ожидал буквально продолжения сюжета, а получил совершенно другие произведения, просто с тем же персонажем в главной роли. И правда — "Остров" очень круто читается в юности. Это прям мечта: герой со сверхспособностями попадает внутрь целой цивилизации, которая живёт неправильно, и начинает всё исправлять. У тебя, как восторженного подростка, вообще не возникает никаких сомнений в том, что герой всё делает абсолютно верно. Здесь не может быть никакой двусмысленности: тираны обращают население в рабов и жёстко преследуют инакомыслящих, совершенно однозначно нужно всю такую систему до основания разрушить, а виновных уничтожить. Тем интереснее перечитывать роман, будучи взрослым, особенно, когда ты знаешь концовку. На все события уже смотришь чуть иначе, потому что помнишь — в финале окажется, что герой такой же юный восторженный дурачок, ничего не понимающий в сложных процессах, каким был ты, когда читал это первый раз. Крайне обидно, что это произведение не включено в обязательную программу по литературе для старших классов. Там гораздо больше всего можно обсудить, чем в половине классических романов, да простят меня их любители. Жаль, что Стругацкие всё-таки не написали продолжение конкретно об этом мире. Интересно было бы узнать, что стало с ним и некоторыми персонажами (например, с Радой Гаал — я уж думал, Камерер заберёт её на Землю, но, судя по всему, нет). Я уже закончил и вторую книгу, она совершенно о другом, напишу на днях, что думаю. #fiction

Hashtags

#fiction

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

Намери подобни Прегледай

🔦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

Hashtags

#ai #opticalcomputing #photonics #generativea

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

Намери подобни Прегледай

🔬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

Hashtags

#ai #chip #opticalcomputing #photonics #energy