Forwarded from Канал Ивана Дианова
Клеточные автоматы с нарастающим разрешением удивляют крутой вариабельностью.
Мы начинаем с картинки низкого разрешения. Потом на каждом шаге каждый пиксель смотрит на своих соседей и делится на четые пикселя. Цвета этих пикселей определяются правилами типа
где n0 — свой цвет.
n1…3 — цвета соседей.
a, b, c, d — цвета 4 дочерних пикселей.
Интересно, это я такую штуку придумал, или у неё уже есть название?
Мы начинаем с картинки низкого разрешения. Потом на каждом шаге каждый пиксель смотрит на своих соседей и делится на четые пикселя. Цвета этих пикселей определяются правилами типа
n0, n1, n2, n3, n4 → a, b, c, dгде n0 — свой цвет.
n1…3 — цвета соседей.
a, b, c, d — цвета 4 дочерних пикселей.
Интересно, это я такую штуку придумал, или у неё уже есть название?
Forwarded from /TTRU/ - Transcendental Tantra Research Unit
transcend the moderation/privacy duality with zero knowledge artificial neural networks (ZKANN)
drawn in prison by Ross Ulbricht
https://medium.com/swlh/zkann-a-possible-solution-to-the-content-problem-6a4eec578b5b
drawn in prison by Ross Ulbricht
https://medium.com/swlh/zkann-a-possible-solution-to-the-content-problem-6a4eec578b5b
Medium
ZKANN: A Possible Solution to the Content Problem
by Ross Ulbricht
Forwarded from echoinside
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Finally, somebody merged NeRF and CLIP ☺️🔥
The author is one of the creators of Diet NeRF.
- original twitter thread
- some other attempts to shape point clouds with CLIP
The author is one of the creators of Diet NeRF.
- original twitter thread
- some other attempts to shape point clouds with CLIP
Text to 3D implemented with CLIP + NeRF (an evolution of DietNeRF!)
Prompt: "a 3d render of a jenga tower in unreal engine"Forwarded from Empty Set of Ideas
Два репозитория с кодом нейросетевых моделей для навигации в неизвестной окружающей среде, построенных на базе навигационных моделей млекопитающих, через попытку воссоздать кодировку пространства нейронами решетки, места и поворота головы. Выглядит очень многообещающе
https://github.com/deepmind/grid-cells and https://github.com/LPompe/gridtorch
The grid-cell network is a recurrent deep neural network (LSTM). This network learns to path integrate within a square arena, using simulated trajectories modelled on those of foraging rodents. The network is required to update its estimate of location and head direction using translational and angular velocity signals which are provided as input. The output of the LSTM projects to place and head direction units via a linear layer which is subject to regularization. The vector of activities in the place and head direction units, corresponding to the current position, was provided as a supervised training signal at each time step.
https://github.com/deepmind/grid-cells and https://github.com/LPompe/gridtorch
The grid-cell network is a recurrent deep neural network (LSTM). This network learns to path integrate within a square arena, using simulated trajectories modelled on those of foraging rodents. The network is required to update its estimate of location and head direction using translational and angular velocity signals which are provided as input. The output of the LSTM projects to place and head direction units via a linear layer which is subject to regularization. The vector of activities in the place and head direction units, corresponding to the current position, was provided as a supervised training signal at each time step.
Forwarded from Axis of Ordinary
BIG-bench preliminary results (May 2021 WELM talk): increasing returns to scale and capability spikes >=10b-parameters
A presentation of the mentioned results: https://youtu.be/x-9KxACAPIo?t=18300 (the most relevant presentation starts at 5:05:00)
Link to original comment: https://www.lesswrong.com/posts/vwLxd6hhFvPbvKmBH/yudkowsky-and-christiano-discuss-takeoff-speeds?commentId=AWSj7eHKm2ELGvzSS
A presentation of the mentioned results: https://youtu.be/x-9KxACAPIo?t=18300 (the most relevant presentation starts at 5:05:00)
Link to original comment: https://www.lesswrong.com/posts/vwLxd6hhFvPbvKmBH/yudkowsky-and-christiano-discuss-takeoff-speeds?commentId=AWSj7eHKm2ELGvzSS
Forwarded from the conference of the birds
Крысы не поняли, что рядом с ними эволюционировала более разумная цивилизация; по их мнению, мир вокруг просто становится всё более и более странным, с новыми возможностями и опасностями. Так и мы (q)