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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #25 · 22.05

В старших классах меня привели в мир настоящих настольных игр (то есть не Монополия и не карточный дурак, а прям серьёзные вещи со стратегией и глубиной). Мы с друзьями часами залипали в Сумерки Империи, и было это похоже на то, что вы могли видеть в подвале у героев Очень Странных Дел: «Я кидаю три кубика, чтобы атаковать колонистов на планете, и если захвачу её, получу дополнительный ресурс». Потом у меня был период казуалок и патигеймов (то есть игр для вечеринок вроде «Крокодила» и «Шляпы»). Я, как и многие вошедшие в мир настолок, в первую очередь покупал разные попсовые Манчкины, чтобы привлечь к настолкам своих друзей, которые в них не играли. Ну и, разумеется, использовал игры как средство социализации и знакомств. Ох, сколько десятков часов в Шляпу было наиграно на квартирниках... Но по мере взросления создание новых социальных связей перестало быть нужным: жену я нашёл, а круг друзей стабилизировался вокруг тех людей, с кем мы наиболее взаимно интересны друг другу. И, разумеется, все они либо уже привлечены к миру настольных игр, либо никогда не станут :) Так что сюжет сделал виток — я снова вернулся к глубоким долгим играм на небольшую компанию. И некоторые мои друзья регулярно поставляют мне информацию о новинках в этой области, советуют что-нибудь, приносят поиграть. Вот, например, один друг подсадил меня на Brass — игра на тему промышленной революции в Великобритании в 18-19 веках. Это высочайшего качества «Еврогейм» (стратегия на менеджмент ресурсов) с очень сбалансированной механикой, в которой у вас несколько путей развития. Игра на текущий момент занимает 3 место по всему миру на самом популярном настолочном сайте BoardGameGeek. Если говорить грубо, то Brass — это такой Ticket To Ride, в котором вы строите сеть дорог не саму по себе, а для обеспечения экономической системы производства и продажи товаров. Важный плюс игры лично для меня: сильное влияние игроков друг на друга. Можно прокладывать дороги для доставки ресурсов и товаров другого игрока и получать за это бонус. А можно создавать ресурсы, которые нужны другим игрокам, и за это игра тоже вас наградит. У многих еврогеймов игроки копаются в своих собственных планшетах, и просто параллельно друг с другом набирают очки, а здесь же нужно очень внимательно следить за тем, что делают все. По сложности это игра для любителей глубоких стратегий — вы не посадите за неё ребёнка или казуального игрока. Первые 1-2 партии будете постоянно смотреть в правила и ошибаться в деталях, это нужно перетерпеть. Но она того стоит, играть очень интересно и не надоедает. Дополнительно в книжке есть небольшая историческая справка с обоснованием того или иного правила — мелочь, а приятно. #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