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 1 подобни публикации

Търсене: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource