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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1165 · 15.11

Прошёл Dispatch. Это такой псевдоинтерактивный мультик с игровыми вставками в сеттинге супергероики. TLDR: очень много положительных впечатлений, хочу ещё, но есть замечания. Почему псевдоинтерактивный? Долго думал о том, чем отличается такой подход, как в Dispatch, от подхода в играх Quantic Dream, например Detroit: Become Human. И нашёл вот такое отличие: в Детройте твой выбор влияет не только на сюжет, но и на дальнейший игровой процесс. Если, например, Кара попадётся властям, то у тебя будет целый уровень в лагере для пленных роботов, которого не будет в остальных случаях. А часть персонажей вообще могут погибнуть навсегда, и у тебя не будет никаких уровней с ними больше. В Dispatch же ты влияешь только на сюжет, да и то, не слишком сильно. Ну запустится у тебя чуть другая катсцена, это любопытно, но не заставляет игрока переживать о выборе. Так что я бы сказал так: ты смотришь мультик. Мультсериал, если точнее. И периодически ставишь его на паузу и играешь в простенькую казуальную игру с теми же персонажами. Действия в игре на мультик не влияют. Звучит, как обман, покупал то ведь игру! Может, да, но схема рабочая, и вот, почему. Во-первых, мы и сами это делаем. Я точно делаю: смотрю сериал, но иногда отвлекаюсь от него на то, чтобы поделать что-то интерактивное: попереписываться в чате, поиграть в мини-игрушку, поделать наконец рабочие задачи. Сам по себе ритм такого переключения внимания очень удачный, не утомляет. Во-вторых, тут мультик очень хорош. Он отлично поставлен, персонажи круто прописаны, за ними интересно следить. Понравился характер протагониста: баланс между цинизмом/непробиваемостью и героическими чертами. Простой человек без сверхспособностей, окружённый более сильными суперами, который, однако, даст им фору и в беседе и в бою. Много отменного юмора. Пожалуй, концовка могла бы быть поизобретательнее, в паре моментов логика там нарушается (в комментах напишу, чтобы не спойлерить), но глобально смотреть было увлекательнее, чем все супергеройские голливудские фильмы последних лет. Что касается игры, то это симулятор управленца в стиле This Is The Police. Тактика есть, простая, стратегии по факту нет. Сидишь, решаешь задачки. Не тупо (кроме взлома, вот он такой же унылый, как и все мини-игры по взлому везде), но и не шахматы. Самое то для отвлечения. А ещё это интересный прецедент в мире игровых студий: авторы были на грани закрытия, и, честно говоря, вряд ли они потянули бы сделать именно крутую игру. Но у них был опыт и люди, которые умеют делать кино, поэтому они выпустили крутое кино, продали его на видеоигровом рынке, и не только избежали краха, но и хорошо заработали, потому что Dispatch взорвал все топы. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG