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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #389 · 21.06

Я уже месяц не могу оторваться от игры Satisfactory. Чувствую себя наркоманом, "Могу бросить в любой момент" :) Вы, наверное, слышали про Factorio — это такая инди-игра 2016 года о строительстве фабрик. Она в своё время взорвала сцену, получила высочайшие рейтинги. Но внешний вид и реализация у неё довольно простые. А вот Satisfactory это последователь жанра с полноценной красивой и технологичной 3D графикой на Unreal Engine. Вы человек на необитаемой планете, где вам доступны разного рода ресурсы (например, железная руда, сера, нефть итд) и средства добычи, преобразования и автоматизации, улучшающиеся со временем. Есть способ возводить различные постройки, у которых разная стоимость в ресурсах. Например, можно собрать машину, которая превращает железную руду в подготовленные железные слитки, но для этого нужно сначала вручную из руды сделать N таких слитков, а потом из них прутки и пластины. Количество доступных к производству деталей и машин растёт почти в геометрической прогрессии, но и ваша необходимость делать разные вещи тоже. Грубо говоря, в начале игры иметь 10 железных прутков в минуту это много. А в середине игры нужно уже 1000 железных прутков в минуту. Игра уже 5 лет в раннем доступе, в ней до сих пор есть баги, и видно, что какие-то куски не доделаны. Но то, что сделано, офигенно круто. Если вам знаком термин "технопорно", то вот оно: это игра-конструктор технопорно. Своего рода "Майнкрафт", но с крутой графикой, и в котором у строительства есть как цель, так и оптимальное состояние. Это игра для гиков, у которых есть тяга к организации и систематизации. Она заходит не всем, многие относятся к таким вещам абсолютно прохладно. Но других затягивает очень сильно. Я вот не могу оторваться, наиграл уже 70 часов за месяц — это больше, чем в любой другой игре за последние 5-10 лет. А на ютубе видел ролики от людей, у которых тысячи часов, страшно представить эту цифру! Нельзя закончить улучшать и оптимизировать фабрику, можно лишь перестать это делать :) Тот факт, что игра концентрирует склонных к организации гиков, имеет интересное косвенное следствие. Я наткнулся на вики по игре, и там просто фантастика: люди пишут формулы расчёта потоков сырья, рисуют схемы каскадных делителей, балансировщиков и манифольдов, приводят таблицы с цифрами. Такой подробной и проработанной технической документации я не видел даже в проектах от крупных корпораций! Есть ещё вебсервисы с инструментарием под эту игру. В общем, я подсел плотно, сейчас на третьей фазе лифта. На скриншотах чуть-чуть можно увидеть мой прогресс по размеру и дизайну фабрик, но уже есть планы, как сделать сильно лучше. Напишу в будущем ещё пару постов. Всё-таки это технарская игра, а у меня технарский блог :) #games#satisfactory

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface