TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3471 · 1 мар.

​⌨️Фреймворк SvelteJS: главный конкурент ReactJS и VueJS За последние годы SvelteJS приобретает все большую популярность среди фронтенд-разработчиков. И зачастую его даже выбирают вместо устоявшихся и проверенных фреймворков. В этом плейлисте автор расскажет про SvelteJS и пройдется по всем его основным фичам. 1. Что такое SvelteJS (отличие от React, Angular, Vue) [6:04] 2. Как работает SvelteJS [12:37] 3. Переменные и стили в SvelteJS [12:48] 4. Как добавлять события в SvelteJS [10:56] 5. Реактивность в SvelteJS [10:59] 6. Как SvelteJS работает с формами (bind) [7:44] 7. Как работают условные операторы в SvelteJS [8:22] 8. Как создавать компоненты в SvelteJS [10:29] 9. Как работают циклы в SvelteJS. Зачем нужен key [14:24] #javascript

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025, 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