Минтука метафор:

Обложка журнала это способ передать образ настроения общества вокруг одной общей темы через дизайн.

Здесь метафора двойная, даже тройная, она про Ближний Восток и образ ветви маслины, что является отсылкой к библейской веточке принесенной голубем после потопа и голубь и веточка маслины — символы мира и надежды, метафоры примирения.

Вторая метафора это плоды маслины в форме осколочных гранат. Надежды о мире, которые всё еще несут в себе опасность войны, что очень понятно сейчас по всему миру и у нас конечно.

Метафора это инструмент, способ того как сознание воспринимает более сложные смысл и эмоцию сомнения, недоверия, иногда лицемерия и это делает изображение таким богатым на прочтения и ощущения.

Другой пример метафоры — стена вдоль всей границы США из контейнеров. Символ экономической, торговой борьбы за повышение тарифов для импортеров товаров.

Метафора сразу помогает разгадать свой смысл — стены из контейнеров создают образ самоизоляции и буквально отбрасывают тень внутрь общества и внутренней экономики.

Цвета тоже имеют символическое значение — национальные цвета государства словно перемешаны между собой и хотя и могли создать из блоков торговых контейнеров создать подобие флага, намеренно формируют образ беспорядка и хаоса в цвете.

С точки зрения дизайна композиции — центральный объект специально так выделяется, чтобы максимально усилить впечатление и создать повод разглядывать и понимать. Все метафоры нужны только для передачи смысла.

Для изучения и практики работы с креативной метафорой мы с вами на канале организовали спецкурс «Метафоры и символы в дизайне», онлайн, выходной пара часов и интересные упражнения.

Масштабное обновление DSGNERS!, часть 5: полностью переосмыслили интерфейс

Узнайте, каким будет интерфейс и навигация в грядущем обновлении. Иллюстрировано множеством скриншотов. Не пропустите!

Читать на DSGNERS! | #новости

ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на авторский канал.

🎬 Final Sunset / Последний закат — атмосферный короткометражный фильм в жанре стимпанк и постапокалипсис.

⚙️ Дирижабль скользит сквозь облака на фоне золотого заката. Он следует голосу — бесстрастному и точному. Но кто отдаёт приказы? И кому?

🌫 В небе появляется враждебный истребитель. Бой неизбежен.
Но это только начало. В этом мире остались не только протоколы. Остались вопросы.

🤖 Фильм полностью создан с помощью нейросетей: видео, музыка, текст, монтаж — один автор, один стиль, один след в небе.

📡 Смотреть этот и другие AI-фильмы:
t.me/MyCreativeAI

Мелочи, которые делают интерфейс лучше.

🌟 Погружение в мир ИТ, Искусственного Интеллекта и Нейросетей 🤖

Привет, друзья! Если вы хотите быть на передовой технологий и следить за последними новостями в области ИТ, искусственного интеллекта и нейросетей, этот пост для вас! 📲

Почему важно следить за новыми технологиями?
- Конкуренция на рынке труда
- Возможности для роста
- Полезные ресурсы для изучения
- Онлайн-курс
-Книги и статьи
- Вебинары и подкасты

Следите за последними новостями и трендами в ИТ и искусственном интеллекте, чтобы быть в курсе изменений, которые могут повлиять на вашу карьеру и профессиональные развитие. Используйте доступные ресурсы для обучения и не бойтесь экспериментировать с новыми технологиями.

https://t.me/addlist/AgesetRmP1JkZDIy

🧰 PostStamp Maker

Плагин для создания реалистичных почтовых марок

Dezzigners

📖ReactJS for Jobseekers
🖋Каифи Хан | 2023

Создавайте высокопроизводительные, динамичные одностраничные приложения, используя самый популярный интерфейсный фреймворк - ReactJS

💾 Скачать книгу

Daily Coding #книги #React

https://www.youtube.com/live/m3H2q6MXAzs

Новая лекция от ЛеКунна из Мета, автора Llama и одного из теоретиков ИИ - здесь много осторожности и скепсиса, что приятно разбавляет восторги ИИ-оптимистов

Язык в некоторой степени прост. И это шокирует, потому что мы считаем язык вершиной человеческих способностей, но на самом деле язык относительно прост. Есть расчет, на который только что ссылался профессор Чен, и, конечно, цифры развиваются, потому что системы теперь обучаются на больших объемах данных, но если взять большую языковую модель, такую как Llama 4 или некоторые другие более новые модели, они обычно обучаются на чем-то вроде 30 триллионов токенов, что, по сути, весь публично доступный текст в интернете. Токен — это три байта. То есть примерно 10^14 байт. Любому из нас потребовалось бы от 400 000 до полумиллиона лет, чтобы прочитать этот материал. Это невозможно за одну жизнь. Сравните это с количеством информации, поступающей в зрительную кору головного мозга за несколько лет. Четырехлетний ребенок бодрствовал в общей сложности 16 000 часов, и количество информации, поступающей в нашу зрительную кору или через сенсорную кору через осязание, составляет около 2 мегабайт в секунду. У нас есть два миллиона оптических нервных волокон, идущих от глаз к мозгу. Каждое несет примерно один байт в секунду. И если сделать расчеты, получится около 10^14 байт.

Таким образом, количество информации, поступающей в зрительную кору за четыре года у ребенка, примерно такое же, как количество информации, переваренное крупнейшими большими языковыми моделями сегодня. Это говорит о нескольких вещах. Это говорит о том, что мы никогда не достигнем человеческого уровня ИИ, обучая большую языковую модель на текстах. Это просто никогда не произойдет. Нам нужно уметь обучать системы на высокочастотных сенсорных входах, таких как видео или другие модальности. И плохая новость в том, что текущие архитектуры, которые хорошо работают для текста, не работают для видео. Возможно, мы можем почерпнуть вдохновение в том, как учатся маленькие дети. И когда я говорю о маленьких детях, это не только человеческие дети, это также животные. Животные проходят аналогичный процесс обучения тому, как работает мир, в первые часы, дни, недели, месяцы жизни.

Человеческим младенцам требуется несколько месяцев, чтобы научиться очень простым вещам о мире, например, что мир трехмерный, что есть объекты, которые могут независимо двигаться в мире, и если вы не видите объект, потому что он скрыт за другим, он все еще существует. Это называется постоянством объекта.

Лекун предлагает отказаться от генеративных моделей в пользу архитектур предсказания совместного встраивания (JEPA).Joint Embedding Predictive Architecture
Эти модели предсказывают абстрактные представления, а не точные входные данные (например, пиксели видео), что делает их более эффективными для понимания мира. Вывод через оптимизацию, а не через фиксированные слои нейронных сетей, позволяет решать более сложные задачи, такие как планирование и рассуждение.

Он также подчеркивает необходимость обучения систем создавать ментальные модели мира через наблюдение и взаимодействие, подобно тому, как это делают младенцы и животные. Это требует самообучения без учителя, где системы улавливают зависимости между входами, избегая генеративных подходов.

Масштабное обновление DSGNERS!, часть 5: полностью переосмыслили интерфейс

Узнайте, каким будет интерфейс и навигация в грядущем обновлении. Иллюстрировано множеством скриншотов. Не пропустите!

Читать на DSGNERS! | #новости

3D Social Media Notification Icon

💾 Скачать и использовать
https://www.figma.com/communy/file/1262633311649272462/3D-Social-Media-Notification-Icon

🔎 Посмотреть описание
https://www.figma.com/communy/file/1262633311649272462/3D-Social-Media-Notification-Icon

#figma #icons

Источник

👨 Дизайн-телега