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 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща