Интересная и глубокая настольная стратегия «Подводные города». Выглядит громоздко, но на самом деле правила довольно логичны и объясняются быстро. Конечно, игра не семейного типа, а для менее казуальных игроков.
По сюжету у человечества в будущем кончилось место на земле, и люди строят города-купола на океаническом дне. Нужно правильно распределять ресурсы и создавать себе работающую экономику. Каждый ход есть десятки комбинаций действий, адекватный уровень напряжённости между игроками, но при этом на мой взгляд механика совсем не грузит, потому что почти всегда несколько одинаково выгодных вариантов. У многих еврогеймов недостаток в том, что для эффективной игры нужно сидеть и просчитывать свой ход далеко вперёд, отнимая у всех время и нехило нагружая свою голову. Здесь этого почти нет.
Пожалуй, у игры могли бы быть компоненты получше. По современным меркам они простоваты и рисовка не слишком богатая. Но это частично исправляет дополнение. И в любом случае, игра искупает любые замечания своим интересом и сбалансированностью.
Советую тем, кто играет в настолки, но эту почему-то пропустил.
#games
🚀 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
✔️ Sakana AI придумали, как LLM самим сортировать контекст по важности
Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту.
Что ближе к началу внимания - то “важнее”.
Что дальше - то модель видит хуже.
И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать.
Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном.
Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning).
Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст.
Примерно как человек:
ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её, а лишнее игнорируешь.
Что делает RePo
- подтягивает важные куски информации ближе
- отодвигает шум и лишний текст
- помогает вниманию модели фокусироваться на нужном
В модели есть обучаемый модуль, который **переназначает позиции токенов по смыслу**, а не по порядку
✅ важно = то, что помогает уменьшать ошибку модели и правильно решать задачу
❌ второстепенно = то, что не помогает (шум), поэтому “отодвигается” по позициям
В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают:
- когда контекст длинный
- когда много шума
- когда важные детали раскиданы далеко друг от друга
- когда данные структурированные (таблички, списки, правила)
Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество.
▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context)
Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам:
- Обычный RoPE: 21.07
- RePo: 28.31
🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно)
Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру:
на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта.
🔥 Примеры прироста на конкретных задачах
(везде RePo > RoPE)
- TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55)
- GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57)
- 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54)
- MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21)
Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память.
🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/
🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391
@ai_machinelearning_big_data
#RePo#SakanaAI#LLM#AI#AIAgents#Context#LongContext#Attention
📊 AI-автоматизация на страже новостей!
За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас:
191 топовый сабреддит
449 Twitter-аккаунтов
29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений)
⏳ Экономия вашего времени:
Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте!
tags:
companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline
models #grok4#grok4heavy#claude4opus
topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization
people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw