TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #323 · 9 авг.

Приветствую подписчиков. Я даже несколько удивлён как это вы еще не разбежались 😻)) Многие мне пишут в личку с вопросом "Где брать курсы если сайт закрылся?". Отвечаю — сайт не закрылся❗️ Ввиду некоторой обстановки 💣⚔️🚓💥 мой хостинг (Украинский кстати) немножко "закончился". Мой хороший знакомый, админ данного хостинга, включил мой сервер на пару часов и я скачал все данные. После чего создал новый сервер в Европе и поднял там сайт. На данный момент я закончил настройку и теперь сайт снова доступен. А так же добавил домен COM, для тех у кого RU блокируют. Теперь сайт доступен по адресам: https://cgninjas.ru/ https://cgninjas.com/ (возможно на com почта не будет работать) Также просят выложить всё на Youtube или на Torrent. Да я не против, только исходники у меня пропали вместе с HDD, так что надо потратить немало времени чтобы скачать, систематизировать и залить. Если вдруг выкрою недельку на это, то обязательно сделаю))) ▫️Погодите, а что с каналом? он тоже всё? Нет, ввиду всё тех же событий 💥 потух творческий запал, и мотивация пропала... Но идеи есть, заготовки тем тоже. Возможно, я жду хороших новостей. Обязательно продолжу серию заметок... надеюсь скоро. А до тех пор я не хочу вас раздражать глупой рекламой глупых каналов (которые запрудили телеграм и предложения которой приходят регулярно) а лучше просто помолчу. "Благодарим за понимание ©" ЗЫ. Не пишите пжлст в личку, есть чат для этого ➡️CGNinjasChat #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #generativea

当前筛选 #generativea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