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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1213 · 2.02

Попробовали настольный Slay the Spire, и мне очень понравилось. Кто не знает, Slay the Spire это изначально инди-видеоигра в жанре «роглайк на построение колоды». Нарисована она совсем простовато (не пиксель арт, и то хорошо), зато обладает своего рода эталонным геймдизайном. Там нет ничего лишнего, но есть всё нужное. Причём, большинство эффектов считается в уме, а пространство решений для игрока всё равно очень большое. Попытки других разработчиков скопировать эту игру и добавить в неё что-то дополнительное («Чёрная Книга», «Knock on the Coffin Lid») сразу показали, что результат становится сильно хуже. Короче, если вам нужна игра не про «спинномозговой» геймплей, а про шевеление головой, при этом позволяющая зайти на 15 минуток в день сыграть пару боёв, реиграбельная и не зависящая от присутствия задротов (в отличие от онлайн игр), то это очень хороший вариант. Поэтому, когда вышла настолка, вопрос о покупке не стоял. Да, настолки по видеоиграм нередко оказываются довольно вторичными и либо не предлагают ничего принципиально нового, либо, наоборот, переиначивают первоисточник сверх меры. Здесь у меня тоже были определённые опасения, например, о том, что потребуется перекладывать слишком много компонентов там, где в видеоигре действия выполнял компьютер. К счастью, опасения не подтвердились, и авторы очень хорошо поработали над адаптацией: все числа уменьшили, сократили математику, упростили эффекты, не сломав их качественную суть, и добавили кооператив, который действительно играет роль. Прибавьте к этому приятные ощущения от того, что ты не на экране на карточки смотришь, а листаешь их в руках, плюс возможность разделить эмоции и тяготы прохождения с друзьями. В общем, прямо очень порадовало. #games@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin