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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1174 · 7.12

Большущий текст о настолках и настольном кемпе. Если вы не интересуетесь этой темой, пропускайте пост. #games@clockstackwheels У настольщиков есть общая боль — низкое проникновение хобби в среду нормисов. Не знаю, с чем конкретно это связано, но пока что настолки прям сравнительно маргинальная тема в России. Может, людям лень или сложно, может быть им не собраться вживую, а может быть просто не хватает маркетинга, чтобы народ знал о существовании чего-то, кроме Монополии и Покера. Хотя по моим наблюдениям родители нередко начинают играть с детьми, признавая позитивный эмоционально-образовательный эффект настольных игр, но при трансфере этого хобби во взрослую жизнь что-то ломается по пути. В общем те, у кого не сломалось, собираются в игровые клубы, на игротеки и на кемпы. Кемп это такой выезд на несколько дней куда-нибудь в отель, где ты целыми днями играешь в настолки с такими же упоротыми ценителями прекрасного. Я был на таком впервые и вот только вернулся. Конкретно этот шёл трое суток в пансионате в Ленобласти, организован был компанией Лавка Игр. Ещё до начала я всех задолбал в чате попытками придумать какую-то систему записи, потому что мне было совершенно непонятно, как собственно на месте идёт процесс синхронизации. В идеале у тебя должна быть возможность в любой момент времени начать партию в интересующую тебя игру и иметь под неё нужное число игроков. На деле происходит так: • В чате кто-то пишет, что собирается во что-то играть. Ты думаешь: «О, я чё-то про неё слышал, надо попробовать» и идёшь; • Ты находишь интересную тебе игру на стеллажах, предоставленных организаторами и участниками, начинаешь её раскладывать на свободном столе, игроки материализуются сами; • Ты идёшь мимо столов с раскладываемой игрой, тебе она кажется привлекательной — всё, теперь ты тот самый материализовавшийся игрок. Короч, система работает. Сам пансионат был, ну как сказать, бюджетным, со всеми вытекающими (хотя я не знаю, бывают ли не бюджетные пансионаты, которым не требуется срочный косметический ремонт везде). Еда нормальная, столовская, с выбором и адекватными порциями, но без десертов (хотя их отсутствие компенсировалось бесконечными сладостями от организаторов). Я вообще не покидал здание все дни. В день лично мне в ненапряжном темпе удавалось сыграть в 3-4 игры с учётом долгого сна утром, но при этом окончания партий в 4 часа ночи. Как я понял, среднестатистический посетитель кемпов играет больше, а спит меньше. Всего четыре игровых зала, и из них почему-то один очень шумный, такой, что едва слышно сидящего рядом, а остальные три неожиданно тихие. Окей, один был попрохладнее, туда не так стремились, но всё равно распределение шума меня удивило. По уюту было очень кайфово вечером-ночью сидеть в углу где-то за составленными группой столами и раскладывать настолочку. Дальше конкретно про игры, в которые я сыграл, и моё мнение о них. Гармония. Расслабляющий абстракт на составление сетов в тематике природы. У нас были очень красивые миниатюрки с животными, сделанные на заказ, и конкретно для меня они дали половину удовольствия от игры (в оригинальной коробке там просто цветные кубики). Вот без этих миниатюр игре не хватило тематичности, чтоб я её себе в коллекцию купил. Хотя подумывал об этом. Зоократия. У меня дома есть коробка, я не успел распаковать. Любопытная игра на позитивную дипломатию: важные игровые действия каждый может делать только с помощью других игроков, при этом побеждает всё равно кто-то один. Удивительно, но она работает, не вызывает замыканий, когда никто никому не хотел бы помогать. Оставляю коробку, с удовольствием предложу семье и друзьям.

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #flextok

当前筛选 #flextok清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7942 · 02.07.2025 г., 09:01

🌟 FlexTok: адаптивная 1D-токенизация изображений от Apple. FlexTok - метод токенизации изображений, который преобразует 2D-изображения в упорядоченные 1D-последовательности переменной длины. Его цель - сократить объем данных, необходимых для обучения генеративных моделей, и при этом оставить достаточную информацию для качественной реконструкции и генерации. В отличие от традиционных подходов, где число токенов фиксировано и зависит только от размера изображения, FlexTok подстраивается под сложность контента: простейшая сцена может кодироваться несколькими токенами, а сложная - десятками и сотнями . FlexTok, это по сути, пайплайн из 3 компонентов: ViT‑энкодер, квантование регистров и маскирование внимания: ViT‑энкодер с набором «регистровых» токенов читает латентные представления VAE‑GAN и конденсирует их в 1D-последовательность до 256 регистров . Затем, с помощью FSQ‑квантования, каждый регистр дискретизируется в код из заранее определенного словаря размером ~64 000. На этом этапе применяется "nested dropout": во время обучения случайно обрезаются последние токены, чтобы модель научилась упорядочивать информацию от грубых форм к деталям. Параллельно применяется авторегрессионная маска внимания: каждый токен в цепочке видит только те, что были до него, и не знает о тех, что идут после. Это заставляет модель генерировать изображения шаг за шагом, от первого токена к последнему, и упрощает ей задачу прогнозирования следующих элементов. Декодер в FlexTok - это модель rectified flow, которая на вход берет укороченные токены и слегка зашумленные латенты VAE и учится предсказывать тот шум, который нужно убрать, чтобы вернуть исходное представление. Чтобы обучение шло быстрее и давало более точные результаты, добавляют REPA‑Loss: он сравнивает промежуточные признаки с векторами из DINOv2‑L. Благодаря этому даже при очень жесткой компрессии (от 1 до 256 токенов), FlexTok успешно восстанавливает детали изображения. FlexTok легко встраивается в текстово‑ориентированные модели и может улучшить соответствие изображения описанию, даже если число токенов меняется. К тому же его адаптивная токенизация применима не только к картинкам, но и к аудио или видео. ▶️Набор токенизаторов: 🟢Flextok_d12_d12_in1k - 12\12 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d18_in1k - 18\18 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_in1k - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_dfm - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет DFN. ▶️VAE: 🟠Flextok_vae_c4 - 4 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c8 - 8 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c16 - 16 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8. 🟡Страница проекта 🟡Набор на HF 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Tokenizer#Flextok#Apple