TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #3006 · 1월 25일

🌟Telegram 6 ta davlatdagi eng daromadli iOS App Store ilovalari 10 taligiga kirdi. AppFigures maʼlumotlariga koʻra, Telegram 6 mamlakatda daromad boʻyicha birinchi oʻntalikka kiradi: • O'zbekiston — 2-o'rinda. • Afg'oniston — 4-o'rinda. • Gruziya — 4-o'rinda. • Ukraina — 6-o'rinda. • Moldova — 7-o'rinda. • Bulorussiya — 8-o'rinda. Ochiq ma'lumotlarga ko'ra, Telegram Premium auditoriyasi Snapchat + bilan teng va pullik Twitter Blue obunasidan 4-5 baravar ko'p. Hozirgi o‘sish sur’atlarida Telegram’ning Premium obunasi bo‘lgan foydalanuvchilarning 2,5% ga yetishi uchun yana bir necha yil kerak bo‘ladi. #premium#telegram#statistika ✅@TGraphUz| YouTube ♻️IT news | Tg Botskanalini kuzatib boring

결과

1개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 2025. 10. 02. PM 03:11

🔦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