Обновить
Зачем филин в ветер поднимает уши?
Зачем филин в ветер поднимает уши?

Мне известны два ответа на вопрос — «зачем филину перьевые уши». Первый — «для коммуникации». Второй — «для маскировки». Нисколько не сомневаясь в том, что они действительно выражают настроение, всё-таки хочется усомниться в том, что это их первичная функция, а не побочная (насчёт того, больше или меньше они позволяют сливаться с текстурой коры — тем более). А ещё — чтобы в сильный ветер иметь вид лихой и придурковатый, дабы разумением своим не смущать кипера.

Дело в том, что совы вообще и филины в частности — офигенные «сонары». Его не видно и не слышно, а он сидит и всё слышит. Даже то, что не видит (а видит он тоже на зависть всем нам, даже днём).

А среда-то движется. И скорость распространения звуковой волны «по ветру» и «против ветра» отличается на плюс-минус скорость этого самого ветра (нет, это не эффект Доплера, потому что источник и приёмник звука взаимно неподвижны. Частота не меняется, меняется только фаза за счёт «скорости доставки» волны от источника к приёмнику).

То есть без учёта скорости движения среды можно получить неточную оценку разности фаз между левым и правым ухом (настоящими, которые для слуха). 10 м/с относительно 330 м/с — вроде пустячок, но для той точности, с которой филин наводится на шуршание вкусной толстой крыски под снегом — это уже может быть критично. И, чтобы учесть эту скорость движения среды — надо иметь ещё два уха-флюгера, которые из перьев и на макушке. Шёлковые, пружинистые и умеренно парусные. И поднимать их повыше каждый раз, когда дует ветер — чтобы точно его измерить.

А вы что думаете по этому поводу? Проверить относительно нетрудно — подуйте филину на перьевые уши так, чтобы не задеть остального филина, и филин возьмёт неправильный курс на столь аппетитную для него крыску.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии10

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации