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: #speculativedecoding

当前筛选 #speculativedecoding清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8524 · 12.09.2025 г., 11:00

⚡Speculative Cascades — как ускорить работу LLM Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле. Что это такое: 🔹Каскады Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать. 🔹Спекулятивная декодировка Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов. 🟢Speculative Cascades Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество. 🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5): - быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка - дешевле и качественнее, чем каскады - удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество» При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели). А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества. LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества. 🔗Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/ @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Inference#SpeculativeDecoding#Cascades#GoogleResearch