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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #3292 · 8월 14일

🥳Bugun Telegram 10 yoshga to'ldi. Pavel Durovtug'ilgan kun haqida shunday dedi: Atigi oʻn yil ichida Telegram 800 milliondan ortiq faol foydalanuvchilarga ega boʻldi. Yillar davomida ko'plab yangilanishlar va takomillashtirishlar orqali Telegram zamonaviy xabar almashish tajribasi qanday bo'lishi kerakligini qayta belgilab berdi. Telegram uchun navbatdagi qadam - bu xabar almashishdan tashqariga chiqish va umuman, ijtimoiy tarmoqlarda innovatsiyalarni rivojlantirish. Biz mashhurligimizdan milliardlab odamlarning hayotini yaxshi tomonga o'zgartirish, sayyoramizdagi odamlarni ilhomlantirish va ko'tarish uchun foydalanishimiz kerak. Bugungi kunda barcha foydalanuvchilar uchun hikoyalarning bosqichma-bosqich chiqarilishi Telegram tarixidagi ushbu yangi bosqichning boshlanishini anglatadi. O'tgan o'n yillik hayajonli bo'lsa-da, keyingi 10 yil Telegram o'zining haqiqiy salohiyatiga erishadigan vaqt bo'ladi. 🥳 #durov#telegram#10yosh ✅@TGraphUz | 📺YouTube

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