TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1010 · 7.08

Настолка "Капсулы времени" от русского автора Ярослава Кустова. Лежала у меня какое-то время, и вот добрались, наконец. В целом, друг правильно охарактеризовал: "игра про лут". Вся механика сводится к тому, что ты тратишь ресурсы текущего хода на покупку себе новых ресурсов, которые положишь в капсулу (пластиковый контейнер в виде шара) и получишь только через пару ходов. Из плюсов автору удалось передать ощущение открытия Киндер-сюрприза каждый ход: тебе интересно, какая из отложенных тобой капсул пришла в этот раз (у каждого игрока 4 капсулы, которые перемешиваются). Из минусов, мне кажется, недокручен комбо-потенциал. Места для хитрых длинных комбушечек я особо не увидел, хотя в такой игре прям просится. Тот случай, когда очень любопытной идее нужно два-три воплощения на шлифовку и улучшение. Но всё равно забавно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL