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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #978 · 1.05

Похоже, рубрика "Мысли за месяц" не пользуется большой популярностью у моей аудитории. Хотя частично я связываю это с интерфейсом открытия лонгридов. Абсолютному большинству людей при скролле ленты (в VK) или в момент быстрой реакции на уведомление от канала (в TG) лениво делать дополнительный клик и переключать контекст своего экрана, это можно понять. Отсюда, кстати, и всякие автозапуски видео практически на всех платформах, где вообще есть видео в каком-то общем потоке: у VK в ленте, у TG в чате. Так просто работает внимание человека. Если видео не начать воспроизводить, за него не зацепится внимание, а делать клик для старта пользователь не станет. Для других видов контента это тоже справедливо. Много раз уже говорил, что интернет с длинными текстами мы потеряли, и возвращение человечества в эту канву маловероятно. Тем не менее, несколько мыслей в прошедшем месяце я записал, приведу две из них. Во-первых, я узнал этимологию слова "кенгурятник" применительно к бамперу для внедорожника. Ну, помните, наверное, так называли бампера у джипов, на которых ездили новые русские в девяностые и начале двухтысячных, а потом эти бампера запретили. Слово "кенгурятник" я слышал ещё тогда, и думал, что это какой-то сленг. Но оказывается это буквально изобретение из Австралии: бампер, защищающий машину при столкновении с кенгуру. Во-вторых, я купил электронный настенный диммер Aqara для системы умного дома. У диммера есть функция нажатия и функция поворота. Я запрограммировал на нажатие включение/выключение торшера в кабинете, а на поворот: его яркость. Но почему-то нажатие срабатывало не всегда, периодически просто ничего не происходило. Поскольку товары Aqara весьма качественные и, как правило, работают без сбоев, я сделал предположение и оказался прав: у диммера есть ещё и третий режим "Поворот в нажатом состоянии". Иногда я при нажатии случайно доворачивал диммер, это интерпретировалось движком как отдельная команда, на которую ничего не записано. Оставалось только продублировать на неё включение/выключение торшера, и всё стало чётко. Буквально иллюстрация фразы "не баг, а фича". #web#life

Hashtags

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

🔦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