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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #186 · 25.01

В прошлом году я немного поизучал движок для создания игр Godot — это опенсорсный аналог Unity, который мне посоветовали. И он мне очень понравился, гораздо больше, чем Unity. Он логичный, простой, при этом позволяет делать очень много и гибко. Его создают гики для гиков, а не маркетологи для студий. По сравнению с Unity он объективно выигрывает в легковесности сборок и субъективно выигрывает в понятности и удобстве проектирования. Ну и, конечно, он бесплатный. Однако, видно, что движок достаточно новый — документация не всегда полна, в самой системе встречаются баги. Впрочем, если вы не боитесь трудностей, или если у вас богатый опыт разработки, для игр настоятельно рекомендую. На днях вышла новая мажорная альфа-версия с кучей интересного. Поскольку я иногда делаю всякое под платформы с голосовым управлением, то здесь я купил ассеты и попробовал собрать демку — 2D-игру с боем танков в жанре "Артиллерия", по сути это современная копия TankWars аж 1990-го года. Для двух игроков на одном телевизоре или одном СберПортале: ходы по очереди, нужно подстраивать угол и силу выстрела с учётом ветра и позиции противника, чтобы попадать. В таких механиках как раз голосовой ввод оправдан и даже вполне удобен (если смотрели мою лекцию о способах ввода, то поймёте). Если у вас нет редких устройств от Сбера, то попробовать игру вы не сможете, но можете посмотреть на видео. Там старый вариант, а на скринах уже более новый, с переделанным HUD. В этом году хочу ещё какую-нибудь игру сделать. #dev#games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA