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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3976 · 7 мар.

​​⌨️Основы Linux — серия коротких видео Мастхэв плейлист для всех разработчиков: автор рассказывает только про самые важные темы без кучи непонятных команд в терминале. 1. Какой линукс выбрать новичку — лучшие дистрибутивы [4:45] 2. Переменные окружения Linux | Как безопасно хранить данные для проекта [3:31] 3. Основы SSH и SCP в одном видео | Настройка для безопасной работы [2:34] 4. Базовое руководство по TMUX - Окна, панели и сеансы через SSH [6:03] 5. Vim — Основы редактора за 5 минут на простых примерах [5:54] 6. Как пользоваться консольным браузером ELINKS [4:43] 7. Установка Arch Linux с графической оболочкой XFCE [8:19] #linux

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