O padrão de duas camadas no Apple Silicon: código determinístico barato primeiro, CoreML para o pesado
Nos dois posts anteriores (sobre hashes perceptuais no contexto do Chat Control e sobre suas colisões adversas) vimos como 40 linhas de Python resolvem um problema que a indústria posteriormente implementa em escala global. Os hashes perceptuais são o exemplo clássico de camada determinística barata: sem modelo, sem GPU, sem dependências pesadas. Os hashes resolvem detecção de duplicatas e similaridades. Mas, em um pipeline real para processamento de imagens, há tarefas que não podem ser realizadas com algoritmos clássicos: detectar bounding boxes de uma marca d’água arbitrária, preencher o espaço com um inpainting que respeite o contexto visual, classificar se um rosto é adulto, extrair atributos semânticos. Esses trabalhos exigem redes neurais grandes. ...