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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #458 · 24.07

Есть такая игра TrackMania, я вам уже про неё когда-то давно писал. Это очень аркадная гонка. Настолько аркадная, что автомобили на трассе никак друг с другом не взаимодействуют (вы не можете столкнуться с соперником, просто проедете сквозь него), и задача игрока состоит в том, чтобы сражаться со сложностью трассы. А трассы обычно включают в себя прыжки, мёртвые петли, движение по стенам и так далее. Разумеется, нужно пройти трассу быстрее, чем остальные. "Пройти трассу" с точки зрения движка игры означает следующее: корпус автомобиля в любом порядке пересекает чекпоинты, а затем попадает в область финиша. Ещё физический движок у игры идемпотентный: одинаковый набор управляющих воздействий всегда в точности приводит к тому же положению автомобиля и тем же векторам линейной и угловой скорости. Это создаёт ситуацию, при которой повтор прохождения игроком какой-либо трассы можно записать просто как цепочку нажатий на клавиши управления в заданные моменты времени. Так что игроки могут этими повторами обмениваться и соревноваться асинхронно: один проходит трассу за 2 минуты и 19 секунд, загружает свой результат в сеть, а другой через неделю соревнуется и с ним и побеждает, проходя трассу за 2 минуты 18 секунд. Вокруг этой игры создалось очень большое и активное сообщество людей, которые друг с другом соревнуются и ставят рекорды. Эти игроки проводят в TrackMania десятки часов в неделю, и зачастую сами себе создают челленджи. Например, пройти все трассы в игре, никогда не поворачивая вправо. Или пройти задним ходом. Или даже с закрытыми глазами, ориентируясь по звукам и таймеру. Ещё в игре есть редактор трасс, и поэтому сообщество создаёт очень сложные многоуровневые треки для всех желающих. Так вот, интересный момент. Как я уже говорил, движок засчитывает прохождение по довольно формальным признакам. Поэтому технически совсем не обязательно проехать на машине по дороге. Если вы каким-то образом заставите машину взлететь и проскакать с более быстрой скоростью — это валидный рекорд. И сообщество тоже такое принимает и даже всячески восхищается игроками, которые смогли обмануть игровой движок и найти, что называется, shortcut. Профессиональные игроки владеют набором специальных багов. Например, если определённым образом поставить машину боком под правильным углом с правильной скоростью, трение торможения уменьшится, и можно будет пройти какой-то кривой участок быстрее. Ещё можно под нужным углом удариться о поверхность и отскочить от неё куда требуется. И таких обманов движка пара десятков. Нередко игрокам приходится их комбинировать, поэтому они сидят десятки и сотни часов, проходя одну и ту же трассу, чтобы получить идеальное стечение обстоятельств ради улучшения времени на одну сотую секунды. Не преувеличиваю. При этом, однако же, читерство и "внешние" обманы в игре очень сильно критикуются. Если тебя заподозрят в использовании программы, которая за тебя нажимает клавиши, или в какой-нибудь подделке памяти — это смерть для твоей репутации в сообществе. Вот какое дело получается: разработчики заложили формальные правила игры (ехать на машине по дороге), и нарушение этих правил поощряется. Но нарушение правил игрового движка уже жёстко критикуется. Чисто практически разница между этими правилами очень условная: и то, и другое это отступление от игры в том виде, в котором игра задумана. Но людям нужно было где-то поставить границу, после которой издевательство над игрой уже не обладает зрелищностью и спортивной составляющей, так и получилось. На видео ниже норвежский про-игрок с ником Wirtual рассказывает об одном из таких случаев, по-моему, очень интересно и напряжённо вышло :) #games https://www.youtube.com/watch?v=_b67SC7Y4qA

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm