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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #967 · 22.03

Два дня был экспертом на хакатоне по разработке для студентов. Участники, как правило, 4-5 курс, бакалавры и магистры. Многие ребята очень сильные, показали отличный результат, получше, чем у некоторых взрослых программистов с резюме и зарплатой. Так вот, заметил интересный эффект. Студенты — даже очень компетентные — не могут побороть желание переусложнять систему и использовать чуть ли не все известные им фреймворки и технологии. Даже не знаю, какую аналогию привести — представьте что терапевт делает вам 20 различных видов осмотра на приёме и просит сдать 20 анализов на разные виды вирусов и других болезней, которые ему известны. Вроде и плохого ничего, но и не нужно. С архитектурой приложений аналогично: надо не только знать, что и когда применить, но и чувствовать, что и когда НЕ применять. Это, конечно, приходит с опытом. Справедливости ради, многие энтерпрайз системы, которые делаются состоявшимися специалистами, тоже переусложнены: условному Твиттеру, конечно же, не нужна никакая тысяча микросервисов. Но там на разработку еще и бизнес влияет и избыток ресурсов, а здесь у студентов тяга к умножению сущностей проявилась особенно ярко и характерно. Например, команда крутых технарей из Бауманки сделала чат-бота на 40 контейнерах, девопс там конечно красавчик, но к дедлайну до конца соединить не успели (хотя всё равно заняли призовое место). #dev По теме мне особенно нравится вот эта картинка:

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