$RENDER کے ڈسکورڈ پر کیا ہو رہا ہے، چینلز میں ابھی کیا بحث ہو رہی ہے؟ چلیے، گہرا جائیں 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 جنرل @tokai_spy اپنے “restir engine” کے لیے مشورہ کہاں سے حاصل کریں، اس بارے میں پوچھ رہے ہیں، لیکن درست ٹول/پروڈکٹ اور مقصدی سپورٹ چینل واضح نہیں ہے۔ ⭕️ @tokai_spy نے پوچھا کہ اپنے “restir engine” کے لیے مشورہ حاصل کرنے کے لیے کون سا “canal”/چینل درست ہے۔ موجودہ پیغامات میں ٹیم کا کوئی جواب یا ٹیکنیکل تفصیلات نہیں دی گئی، اس لیے اس درخواست کو پہلے درست طریقہ سے راؤٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ ❗ ٹیم کے لیے توجہ: @tokai_spy کا “restir engine” سے کیا مراد ہے، اس کو واضح کریں اور انہیں ٹیکنیکل مشورہ کے لیے درست سپورٹ/ہیلپ چینل بتائیں۔
🔥 جلائی گئی مقدار کا اپڈیٹ 🔥 63 ٹرانزیکشنز میں $1,716 (1,084 $RENDER) جلا دیے گئے۔ середнє $7، سب سے بڑی جلائی گئی مقدار $349۔ جلائے گئے 6.83% روزانہ تولید کو ختم کر دیا۔ https://t.co/qoRl399EZc
ایک سوال کے جواب میں کہ autonomous agents Blender میں مناظر کیسے بناتے ہیں اور AI کو انسانی مداخلت کے بغیر ایک سیریز مکمل کرنے میں کتنی دیر لگے گی: “Claude 3.7 ابھی اسے کر سکتا ہے لیکن مناظر اچھے نہیں ہیں۔ انہیں vtv میں ڈالنا اور پہلا فریم سٹائل ریفرنس کے طور پر استعمال کرنا وعدہ کرنے والے نتائج کی طرف لے جا سکتا ہے۔ آج یہ ابھی تک پروڈکشن کے لیے تیار نہیں ہے، لیکن اس تک پہنچنے کا ایک طاقتور مرحلہ ہے۔ میں دیکھ رہا ہوں کہ جب Luma، ltx، wan اور دوسرے مکمل v2v کام کرنا شروع کر دیں گے تو اس کا فوری فائدہ نظر آئے گا — پھر ہم رینڈر جابز کے فریم آؤٹ پٹ کو اس عمل میں پاس کر سکتے ہیں تاکہ 2.5d میں پوسٹ / کم ورک کے لیے مکمل آرٹسٹک کنٹرول اور پاتھ ٹریسنگ کے تمام فوائد حاصل کیے جا سکیں” @JulesUrbach 13.03.25 $RENDER
🔥 برنز اپڈیٹ 🔥 125 ٹرانزیکشنز میں $4,906 (2,924 $RENDER) برن کیے گئے۔ середина $6، سب سے بڑا برن $1,013۔ برنز نے روزانہ ایمیشن کا 18.42% ختم کر دیا۔ https://t.co/rwS21vMVOy
$RENDER کے ڈیسکورڈ پر کیا ہو رہا ہے، چینلز میں اب کیا بحث ہو رہی ہے؟ چلیے، گہرا جائیں 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 جنرل رینڈر کا جی پی یو رینڈرنگ سے ای آئی کمپیوٹنگ میں توسیع، 3D آرٹسٹس کے علاوہ ایک ممکنہ دوسری مانگ کا انجن قرار دیا جا رہا ہے۔ ⭕️ @psalmist0919 نے @530441868945653771 سے پوچھا کہ کیا ای آئی ورک لوڈز آخرکار رینڈرنگ جتنا ہی رینڈر کے لیے اہم ہو سکتے ہیں۔ بنیادی نکتہ: روایتی جی پی یو رینڈرنگ سے ای آئی کمپیوٹنگ میں منتقل ہونے سے نیٹ ورک کو 3D آرٹسٹس کے علاوہ وسیع صارفین کا بازار مل سکتا ہے۔ تاریخی سند: یہ سوال پہلے کے نیٹ ورک کے بحثوں سے مطابقت رکھتا ہے جن میں کمپیوٹنگ کی مانگ کو بڑھانے پر زور دیا گیا تھا۔ ٹیم کے رکن سنی نے پہلے RNP-019 شیئر کیا تھا، جس میں ای آئی کمپیوٹنگ اور رینڈرنگ کے علاوہ عام ورک لوڈز کو شامل کرتے ہوئے اخراجات اور انعامات میں توسیع کا پroposal تھا۔ حال ہی میں، ٹیم کے رکن سلوا نے RNP-021 پیش کیا، جو اس رجحان کو آگے بڑھاتے ہوئے ای آئی ٹریننگ، ویڈیو جنریشن، اور بڑے پیمانے پر تصویری ماڈلز کے لیے NVIDIA H100/H200 اور AMD MI300 سیریز جیسے اینٹرپرائز لیول جی پی یوز کے لیے سپورٹ کا پroposal پیش کرتا ہے۔ ❗ ٹیم کا فوکس: واضح کرنا ہے کہ رینڈر توقع کرتا ہے کہ موجودہ 3D/رینڈرنگ ورک لوڈز اور مستقبل کے ای آئی/عام کمپیوٹنگ کے درمیان مانگ کس طرح متوازن رہے گی، اور اس بات کا تعین کرنے کے لیے کون سے مetrics دکھائی دینگے کہ ای آئی ورک لوڈز نیٹ ورک استعمال کا اہم ذرائع بن رہے ہیں۔
🚀 مونسٹر $RENDER جلنے والے! 🚀 164 ٹرانزیکشن میں $25,815 (15,693 RENDER) تباہ کر دیے گئے! середина $7، بڑا جلنے والا $7,353۔ 🔥 روزانہ کی تولید کا 98.85% مٹا دیا گیا! https://t.co/YlfEQQSg96
🔥 جلائی گئی مقدار کا اپڈیٹ 🔥 155 ٹرانزیکشنز میں $7,566 (4,483 $RENDER) جلائے گئے۔ середина $6، سب سے بڑی جلائی گئی مقدار $3,777۔ جلائے گئے 28.24% روزانہ تولید کو ختم کر دیا۔ https://t.co/ZsCoqtiOPv
"NeRFs ایک بہت اہم انٹرمیڈیا فارمیٹ ہیں جو لیٹنٹ اسپیس (AI) اور رے ٹریسنگ اسپیس کے درمیان تقاطع کرتے ہیں — لیکن مقصد NeRF کو مکمل سین گراف ماڈل (میش، حجم، یا زیادہ مفید — SDF/Vectron) میں تبدیل کرنا ہے تاکہ مکمل ترکیب اور رفتار حاصل ہو — لیکن نیورل رینڈرنگ کے رودی میں آنے کے ساتھ، ہم NeRF اور متعلقہ AI جنریٹڈ آبجیکٹس کو کسی بھی تبدیلی کے بغیر براہ راست رینڈر کرنے کے منصوبے بنا رہے ہیں — تاکہ ہم AI اثرات اور آپریٹرز لاگو کر سکیں۔ یہ اس طرح کام کرتا ہے جیسے ہم نے Vectron (SDF) کے ساتھ کیا تھا، جو میشز، حجوم اور سین گراف ترکیب آپریٹرز کے لیے صرف کوڈ شیڈرز ہیں — نیورل رینڈرنگ نوڈز اسی طرح کام کریں گے۔" @JulesUrbach 18.11.22 $RENDER
$RENDER کے ڈسکورڈ پر کیا ہو رہا ہے، چینلز میں اب کیا بحث ہو رہی ہے؟ چلیے، گہرا جائیں 🧵👇🏻👇🏻👇🏻🧵 🧵 rnp-024-forth مرکزی تنازع: آہستہ RNP نفاذ کے بارے میں ناارامی بمقابلہ اس پیشکش کو نفاذ کی رفتار بڑھانے کی کوشش۔ ⭕️ @a28z نے فکر ظاہر کی کہ RNP نفاذ اب بھی “اگلے 2–3 سال” دور ہو سکتا ہے، اور موجودہ رفتار کو بےحد مضحکہ خیز قرار دیا، کہتے ہوئے کہ RNPs “ہمیشہ کے لیے” لے جاتی ہیں۔ ان کی حقیقی فکر RNP-024 کے مواد کے بجائے حکمرانی سے نفاذ تک کے وقت اور منظور شدہ تبدیلیوں کا کیا طریقہ سے تیزی سے نفاذ ہوتا ہے، اس بات پر ہے۔ ⭕️ @rshea نے جواب دیا کہ وہ “اس کے ذریعے اسے بدلنے کی کوشش کر رہے ہیں،” اور RNP-024 کو اس تاخیر کے مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کے طور پر پیش کیا، نہ کہ اسے دہرانے کے طور پر۔ متعلقہ سند: @rshea نے پہلے بھی Render کے وقت اور تاخیر شدہ نیٹ ورک فنکشنز کے بارے میں وسیع تر فکر مندی ظاہر کی ہے، جس میں پچھلی RNP بحثوں میں شمولیت بھی شامل ہے، اس لیے یہ جواب لمبے عرصے سے جاری تحریک کا حصہ ہے جس میں زیادہ واقعی وقت اور بہتر نفاذ پر زور دیا جا رہا ہے۔ ❗ ٹیم کے لیے توجہ: واضح کرنا چاہئے کہ RNP-024 عملی طور پر نفاذ میں تاخیر کو کم کرنے کے لیے کون سا تبدیل کرتا ہے، منظور ہونے کے بعد نفاذ پر کون ذمہ دار ہے، اور موجودہ خوفناک 2–3 سال کے دور سے آگے کوئی ٹارگٹ وقت یا انجن مارکسٹ موجود ہے یا نہیں۔