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: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel