Telegram Group Search
Обзор на то куда движется студия Пиксар (спойлер: в хорошем направлении). Очень душевный ролик, посмотрел на одном дыхании.

Осторожно, в видосе много спойлеров к мультику "Я краснею", и немного к "Базз Лайтер". Я их оба не смотрел, и всё себе проспойлерил 😎.

https://youtu.be/0HulBzHEyxc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
kurzgesagt посягнул на ещё один кусочек unasanu

Начинают затирать что вселенная существует в виде неизменного блока, в котором одна ось - это время, типо каждое "сейчас" - это один слой этого блока. Идея стара как мир и называется "Этернализм". Вполне очевидная концепция, если рассматривать вселенную как симуляцию.

Но потом они привлекают законы физики в виде теории относительности, чтобы сказать что эта интерпретация времени неизбежна. Хотя это лишнее.

Потом говорят что есть квантовая механика, которая всё портит, и типо будущего на самом деле ещё не существует, но не додумались до дерева-блока (когда все времена уже существуют, но в виде очень большого фрактального дерева).

А ещё не учли что квантовая механика со своей случайностью может в обратную сторону так работать, поэтому прошлых у нас тоже может быть бесконечно много, и там тоже нужно дерево.

В общем читайте unasanu, там уже всё есть, и нигде лучше вы об этих философских темах не узнаете))

https://youtu.be/wwSzpaTHyS8
Forwarded from Физика от Побединского (Дмитрий Побединский)
Во многих видах спорта используют мячи. И вроде это простая геометрическая форма, но у каждой разновидности мячей есть свои особенности: где-то ямки, где-то ворсинки, какие-то гладкие. На это всегда есть интересные причины, о которых мы сделали для вас карточки.
Что-то про распределение траекторий в космосе.

Не могу рекомендовать это видео, так как ничего не понял, поэтому хочу немного порефлексировать.

Если вы посмотрите этот видос, то заметите, что в нём ОЧЕНЬ ОЧЕНЬ крутые визуализации, каждую минуту сменяется несколько экранов, где скачут куча штук, которые кодить должно быть очень долго и тяжело. Как человек, который недавно сделал концептуально похожее видео, мне сложно представить сколько труда он вложил сюда.

Но проблема что это видео толком никто не понял, и об этом много комментов. В нём часто сменяется контекст, подаётся слишком много информации.

И это чего я боюсь когда делаю свои видео. Что их так же никто не поймёт.

Как спасение от такого - надо устраивать демо-просмотры (драфтового видео, без таких крутых визуализаций, или уже с ними, хз) с настоящими людьми, чтобы они критиковали твоё видео со всей строгостью, и затем переделывать по фидбэку и показывать следующую итерацию следующему человеку. Автору этого видео надо было сделать минимум 10 таких просмотров.

https://youtu.be/dhYqflvJMXc
А откуда я взял эту идею демо-просмотров? Из этого видео.

Это документалка про первую халву, которая стала революцией в гейм-индустрии. Можно смело смотреть, чтобы больше понимать контекст. Думаю будет интересно даже тем, кто не играет в игры (как я в последнее время).

Они рассказывают что первая версия была совсем не такой как финальная, и они использовали очень много demo-play на игроках-тестерах, чтобы по ним понять чем они занимаются, как понимают сцену, что любят делать и как дурачатся.

По этим demo-play они получали фидбэк на ранних стадиях, сразу после создания каких-то мелких уровней. Никакое решение не проходило без demo-play. Это как ground truth в мире гейм-девелопмента.

Отсюда я и понял что любой контент надо тестировать на потребителях, потому что никакой автор или набор авторов не могут понять как его контент воспримут люди с незамыленными глазами.

https://www.youtube.com/watch?v=TbZ3HzvFEto
Видео про математическое открытие, которое сделал сам автор видео!

Довольно интересно, но не такой вау-эффект как обычное видео 3b1b (ясен пень, он берёт самые лучшие и ваушные результаты всей математики), скорее оно больше интересно как возможность посмотреть на математическое открытие последних лет, которое способен понять средний человек.

https://youtu.be/OpaKpzMFOpg
Видео про все интересные регулярные многогранники

Видео очень хорошее, рекомендую.

А многогранники, Я ИХ ОБОЖАЮ!!! Очень любил в своё время делать эти фигуры из бумаги, в комментах накидаю фотки. Даже написал софт, который позволяет делать развёртки этих фигур руками, потому что в интернете тупо не было нормальных развёрток (net-creater на паскале в 2015 году, полистайте репу, там много картинок).

Особенно я обожаю J85 (square snub antiprism), её можно обобщить на невыпуклые 5, 6, 7 итд верхние грани. В комментах будет фотка как я сделал кучу этих и Near-Miss фигур.

А ещё J92 очень красивая. Но правда в реальности она выглядит толстой, а на картинках стройная, так что фотографии могут быть обманчивы! 👆

Ещё обожаю ромбододекаэдр за то что эта фигура является диагональной ортогональной проекцией 4D тессеракта в трёхмерное измерение. С каких-то углов даже можно видеть как будто угол куба.

А все эти многогранники помогли мне очень сильно развить пространственное мышление, потому что когда делаешь развёртку сам, то приходится думать как она будет в итоге сгибаться, и получится ли нужная фигура или нет, надо думать обо всех расстановках склеивающих элементов итд.

Думаю если бы не эти умственные упражнения, я бы не смог случайно представить портал в портале в 2017 и в итоге не сделал бы всего портального что у меня есть сейчас.

https://youtu.be/_QxrkEqOrWM
Forwarded from Сиолошная
🚨Новый длиннопост🚨

В середине февраля в мире AI произошло много событий, но все они были затмлены демонстрацией новой модели OpenAI. На сей раз калифорнийская компания удивила всех качественным прорывом в области text-2-video.

Пока другие исследователи старались довести количество пальцев на руках сгенерированных людей до пяти (а члены гильдии актёров противостояли им), в OpenAI решили замахнуться на короткие (до минуты), но высококачественные и детализированные ролики — и, чёрт возьми, у них получилось!

Но не всё так однозначно — вот как думаете, зачем им понадобилось отнимать хлеб у ютуберов? На самом деле, модель OpenAI была разработана не для замены актёров, специалистов по графике и даже не для мошенников из службы безопасности Сбербанка, горящих желанием набрать вас по видеосвязи от лица Германа Грефа. И, нет, оживление мемов тоже не входит в список приоритетных задач.
▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀
Про истинную причину разработки Sora и про будущее модели читайте по ссылке:
https://habr.com/ru/articles/794566/
▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀
Отдельная благодарность Павлу Комаровскому @RationalAnswer за (уже далеко не первую) помощь в редактуре и подготовке материала — не забывайте подписываться и на него.
Хехе, опять kurzgesagt про идеи из unasanu говорят))

Там ближе к концу идеи Макса Тегмарка используются. Кстати, зашёл по ссылке чтобы увидеть ссылки на источники информации, и о боги, там невероятного качества страница 🤩

https://youtu.be/isdLel273rQ
Хорошее видео, объясняющее что такое детерминант, и почему у него такая упоротая формула вычисления.

Блин, мне бы это видео во время изучения линейной алгебры... А то ЕМНИП, у нас в учебнике тупо была формула детерминанта, без всех этих определений и вывода свойств.

https://youtu.be/Sv7VseMsOQc
Ну это мем. Я как человек, программирующий компьютерную графику, скажу так: АБСОЛЮТНАЯ ЖИЗА.

https://youtu.be/9g3RPbRhMaQ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что будет если из пространства вычесть точку? А если узел? Ватафак?

Да, они как-то это вычисляют, я не до конца понимаю как именно, но это прикольно. От создателей "как вывернуть сферу наизнанку". А ещё там есть порталы, ПОРТАЛЬЧИКИ... Кхм.

https://www.youtube.com/watch?v=QcLfb0PhfO0
От создаталей "как вывернуть сферу наизнанку" и "not knot".

Про всякое пространственное и портальчики, но я в целом это и так знаю. Скорее для совсем начинающих будет полезно.

https://www.youtube.com/watch?v=-gLNlC_hQ3M
Чувак обучил автоэнкодер не на реальных данных, а на сгенерированном шуме (что-то типо абстрактных картин с рандомно расположенными квадратами), и получил вполне неплохие результаты. Это что-то довольно фундаментальное в области нейросетей.

Может нейронки в наших головах составлены по таким же простым правилам. Или может они инициализированы такой нейронкой на шуме, а затем дообучаются на картинках из реального мира.

В общем очень интересный результат, я удивлён что раньше не видел подобного. Скиньте это MLщикам из вашего ЖЭКа.

https://youtu.be/6hzZTqilGVI
2024/12/20 04:25:43
Back to Top
HTML Embed Code: