ما الذي يحدث على خادم $RENDER Discord، وما الذي يتم مناقشته حاليًا في القنوات؟ لنستعرض الأمر 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 عام يطلب @tokai_spy نصيحة حول "محرك restir" الخاص به، لكن الأداة/المنتج الدقيق وقناة الدعم المقصودة غير واضحتين. ⭕️ سأل @tokai_spy عن أي "قناة" هي المكان المناسب لتلقي الإرشادات حول "محرك restir" الخاص به. لم يتم تقديم أي رد من الفريق أو تفاصيل تقنية في الرسائل الحالية، لذا من المحتمل أن الحاجة الأولى هي توضيح التوجيه. ❗ التركيز على الفريق: توضيح المقصود بـ"محرك restir" من قبل @tokai_spy، وتوجيههم إلى القناة الصحيحة للدعم أو المساعدة التقنية.
🔥 تحديث الحرق 🔥 تم حرق 1,716 دولارًا (1,084 $RENDER) عبر 63 معاملة. الوسيط 7 دولارات، وأكبر عملية حرق 349 دولارًا. أزال الحرق 6.83% من الانبعاثات اليومية. https://t.co/qoRl399EZc
في رد على سؤال حول وكالات ذاتية الإنشاء لمشاهد في Blender وكم من الوقت سيستغرق حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من إكمال سلسلة دون تدخل بشري: "يمكن لـ Claude 3.7 فعل ذلك بالفعل، لكن المشاهد ليست رائعة. إدخالها إلى vtv + الإطار الأول كمرجع للأسلوب يمكن أن يؤدي إلى نتائج واعدة. اليوم، هذا ليس جاهزًا للإنتاج بعد، لكنه خطوة قوية نحو تحقيق ذلك. أرى الكثير من الفائدة الفورية بمجرد أن تحقق Luma و ltx و wan وغيرها منصات v2v الكاملة - عندها يمكننا تمرير مخرجات الإطارات من مهام التصوير إلى هذه العملية للعملية المتأخرة / التجميع في 2.5d مع تحكم فني كامل وجميع مزايا تتبع المسار أيضًا" @JulesUrbach 13.03.25 $RENDER
🔥 تحديث الحرق 🔥 تم حرق 4,906 دولارًا (2,924 $RENDER) عبر 125 معاملة. الوسيط 6 دولارات، وأكبر عملية حرق 1,013 دولارًا. أزال الحرق 18.42% من الانبعاثات اليومية. https://t.co/rwS21vMVOy
ما الذي يحدث على خادم $RENDER على Discord، وما الذي يتم مناقشته حاليًا في القنوات؟ لنستكشف ذلك 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 عام يتم تقديم توسع Render من التصيير باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى الحوسبة الذكية الاصطناعية كمحرك طلب ثانٍ محتمل بخلاف فناني الرسوم ثلاثية الأبعاد. ⭕️ سأل @psalmist0919 @530441868945653771 ما إذا كانت أحمال العمل الذكية الاصطناعية يمكن أن تصبح ذات أهمية مساوية لتصيير الرسومات بالنسبة لـ Render. النقطة الأساسية: الانتقال من التصيير التقليدي باستخدام وحدات معالجة الرسومات إلى الحوسبة الذكية الاصطناعية قد يفتح الشبكة أمام قاعدة عملاء أوسع تتجاوز فناني الرسوم ثلاثية الأبعاد. السياق التاريخي: يتوافق هذا السؤال مع المناقشات السابقة حول توسيع طلب الحوسبة. شارك عضو الفريق ساني سابقًا RNP-019، الذي اقترح توسيع الانبعاثات والمكافآت لتشمل الحوسبة الذكية الاصطناعية وأحمال العمل العامة التي تتجاوز التصيير. وبشكل أحدث، قدمت عضوة الفريق سيلفيا RNP-021، الذي يبني على هذا الاتجاه من خلال اقتراح دعم وحدات معالجة رسومات من طراز مؤسسي مثل NVIDIA H100/H200 وسلسلة AMD MI300 للتدريب الذكي الاصطناعي وتوليد الفيديو ونماذج الصور الضخمة. ❗ التركيز للفريق: توضيح كيفية توقع Render توازن الطلب بين أحمال العمل الحالية للرسوم ثلاثية الأبعاد/التصيير وأحمال العمل المستقبلية الذكية الاصطناعية/الحوسبة العامة، بما في ذلك ما هي المقاييس التي ستُظهر ما إذا كانت أحمال العمل الذكية الاصطناعية تصبح عاملًا رئيسيًا لاستخدام الشبكة.
🚀 حرق عملات $RENDER الخاصة بـ Monster! 🚀 تم تدمير 25,815 دولارًا (15,693 RENDER) في 164 معاملة! الوسيط 7 دولارات، وأكبر عملية حرق 7,353 دولارًا. 🔥 تم مسح 98.85% من الانبعاثات اليومية! https://t.co/YlfEQQSg96
🔥 تحديث الحرق 🔥 تم حرق 7,566 دولارًا (4,483 $RENDER) عبر 155 معاملة. الوسيط 6 دولارات، وأكبر عملية حرق 3,777 دولارًا. أزال الحرق 28.24% من الانبعاثات اليومية. https://t.co/ZsCoqtiOPv
تُعد NeRFs تنسيقًا وسيطًا مهمًا يتقاطع بين فضاء الكامن (الذكاء الاصطناعي) وفضاء تتبع الأشعة – لكن الهدف هو تحويل NeRF إلى نموذج كامل لرسم المشهد (شبكة، حجم، أو أكثر فائدة – SDF/Vectron) لتحقيق قابلية التجميع الكاملة والسرعة – لكن مع دخول التصوير العصبي إلى خارطة الطريق، نخطط أيضًا لعرض NeRF والكائنات المولدة بالذكاء الاصطناعي ذات الصلة مباشرة دون أي تحويل – بحيث يمكننا تطبيق تأثيرات وعمليات الذكاء الاصطناعي – إنها مشابهة جدًا لكيفية قيامنا بـ Vectron (SDF)، وهي عبارة عن شادرات كود خالصة للشبكات، والأحجام، وعمليات تكوين رسم المشهد – ستعمل عقد التصوير العصبي بطريقة مشابهة جدًا لذلك. @JulesUrbach 18.11.22 $RENDER
ما الذي يحدث على خادم $RENDER Discord، وما الذي يتم مناقشته حاليًا في القنوات؟ لنستعرض الأمر معًا 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 rnp-024-forth التوتر الأساسي: الإحباط من بطء تنفيذ RNP مقابل محاولة جعل هذا الاقتراح يحسن سرعة التنفيذ. ⭕️ عبر @a28z عن قلقه من أن تنفيذ RNP قد يظل بعيدًا "بضع سنوات أخرى (2–3)"، ووصف الوتيرة الحالية بأنها سخيفة، وقال إن RNPs "تستغرق وقتًا طويلاً جدًا". القلق الملموس ليس متعلقًا بمحتوى RNP-024 نفسه، بل بجدول الزمني من الحوكمة إلى التنفيذ، وما إذا كانت التغييرات المعتمدة تُنفَّذ بسرعة كافية أم لا. ⭕️ ردّ @rshea بأنهم "يحاولون تغيير ذلك من خلال هذا الاقتراح"، وعرضوا RNP-024 كمحاولة لمعالجة مشكلة التأخير بدلاً من تكرارها. سياق ذي صلة: سبق لـ @rshea أن أثار مخاوف أوسع بشأن جداول زمنية لـ Render والوظائف المتأخرة للشبكة، بما في ذلك في مناقشات RNP السابقة، لذا فإن هذا الرد يتوافق مع حملة مستمرة تدعو إلى جداول زمنية أكثر واقعية وتركيز أفضل على التنفيذ. ❗ التركيز المطلوب من الفريق: توضيح ما الذي يتغير عمليًا في RNP-024 لتقليل تأخيرات التنفيذ، ومن يتحمل مسؤولية التنفيذ بعد الموافقة، وما إذا كان هناك جدول زمني أو جدول مراحل مستهدفة يتجاوز النافذة الحالية المخيفة البالغة 2–3 سنوات.