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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #399 · 25.06

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Когда я впервые наткнулся на чит-коды в игре, мне было, кажется, лет 10-11. Я играл тогда в Quake II на самом первом семейном компьютере, и кто-то из старших друзей рассказал мне, что можно нажать кнопку с буквой Ё и ввести GOD, тогда не будешь умирать от выстрелов врагов. Я попробовал и удивился. «Почему авторы игры сделали такой простой способ выиграть?» — подумал тогда я. «Почему код это простое слово, а не какая-то длинная цифробуквенная комбинация, которую держат в секрете? Неужели авторы игры не хотели, чтобы игроки не узнали о существовании этого кода? Ведь тогда очень легко выиграть в эту игру, и все будут использовать код!» Я разумом не очень понимал тогда, что, в общем-то, суть игры как раз в создании для самого себя некоторых сложностей. С моей детской точки зрения игра была внешней средой, которая создаёт сложности, а я их должен преодолеть. Я не понимал, что разработчики без проблем могли сделать в игре кнопку «Выиграть», и её никто бы не нажимал, потому что люди играют в игры не для этого. Вообще, хороший баланс между сложностью и интересностью это как раз-таки отдельная не слишком простая задача в разработке игр. Я быстро узнал ещё про коды NOCLIP (проходить сквозь стены) и GIVE ALL (всё оружие). Я посмотрел всё оружие в игре, побегал по уже открытым уровням и забросил игру. Так я Quake II в своей жизни и не прошёл, хотя он мне тогда очень нравился, и вообще это была чуть ли не единственная игра на компьютере. И я не понимал, почему его бросил, а понял уже потом, через много лет. Подозреваю, в жизни что-то похожее: нужен баланс между сложностью и интересностью. Если вам сложно, вы выживаете и каждый день сражаетесь за существование, то жить вам тяжело и не слишком приятно. Но и если всё легко, вы не сталкиваетесь ни с какими серьёзными проблемами, у вас есть всё желаемое по волшебству — жить тоже не будет слишком интересно, по крайней мере, в перспективе. P.S. Там вроде как давно уже выпустили Quake II RTX с обновлённой графикой. Надо бы, наверное, скачать заценить, как время будет. И читы не вводить ни в коем случае. #games

Hashtags

#games
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →