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 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid