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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1032 · 31.10

Сыграли на выходных в «Шепот за стеной». Эта настолка в своё время хорошо собрала на Кикстартере, а потом издательство Низа Гамс договорилось о локализации и привезло её в Россию. Кстати, Низа Гамс выросли из настольного видеоблога, при этом ребятам удаётся подписывать по-настоящему интересные и неординарные проекты. Так вот, «Шёпот за стеной» это асимметричная игра, где один игрок управляет маньяком-убийцей, а 1-3 других игроков становятся жертвами. Игра идёт в стиле классических ужастиков вроде «Пятницы 13»: злодей фактически неуязвим, и от него можно только спрятаться или убежать. Персонажи перемещаются по большому старинному особняку, но фокус в том, что убийца не знает точное положение жертв и должен косвенно вычислять их по издаваемому шуму (шум это специальные жетоны, которые жертвы выкладывают при выполнении нужных им действий). Жертвы могут выиграть двумя способами: сбежать, найдя ключи от особняка, или вызвать полицию, починив телефон. Маньяк, понятное дело, должен для победы кого-то убить. Прелесть «Шепота» в том, что броский внешний вид, в отличие от многих проектов, не оттеняет бедность игровых механик, а, наоборот, служит для их усиления. Красивая конструкция в виде дома — это и разделитель между полями (чтобы игроки не видели положение друг друга) и встроенная башенка для броска кубиков. Миниатюрки это не просто способ продать коробку подороже, а по-настоящему нужный элемент быстрой оценки диспозиции на поле. Вообще, многие мелочи здесь продуманы очень хорошо и прекрасно работают: так, например, с течением партии силы маньяка растут, что является естественным таймером конца игры без всяких там «после N ходов вы проиграли». Правила простые, партии не очень длинные, даунтайма почти нет, в игре есть и блеф, и напряжённость и стратегия. Хотелось бы сказать, что она вообще идеальна во всём, но минус присутствует: совсем хорошо играется только на четверых. Любым другим составом уже чуть менее удобно, потому что одному игроку приходится брать нескольких персонажей. Хотя тоже возможно, у нас даже двое за убийцу играли (что правилами не предусмотрено). Тем не менее, я купил базу и все дополнения, и очень советую. В базе пять персонажей жертв и три вида убийц с разными особыми свойствами, в дополнениях в основном ещё убийцы плюс новые виды особняков. Кстати, несмотря на тематику и надпись 18+, никакой жестокости тут нет, и можно без проблем играть с подростком 12-13 лет и старше. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.