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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #546 · 7.09

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Прошёл Stray. Не абсолютно все секреты нашёл, но и не совсем пробежал. Впечатления скорее положительные: вполне милая игра, которую можно проходить, например, с детьми (но не слишком маленькими, всё-таки формально в игре есть монстры и убийства). Из недостатков, пожалуй, можно было подшлифовать графику (и модельки и, например, шерсть). Современные средства позволяют не слишком дорого сделать круче. Ещё лично мне не хватило описания мира: информация подаётся слишком отрывисто и короткими кусками. Мне кажется, такой мир можно было раскрыть интереснее, дав чуть более глубокие ответы на вопросы "Куда делись люди?", "Почему роботы носят одежду?", "Что случилось 11-го октября?" и так далее. Но хвалить игру хочется больше. Во-первых, сколько лет мы не видели выпуск хороших квестов? Мне вот казалось, что жанр давно или умер, или канул в какой-то маргинальной нише. А тут прямо квест: ты находишь предметы и ищешь способы их применить. При этом загадки простые и довольно логичные, ни разу не приходилось бродить час по одному уровню, пытаясь понять, что делать дальше (привет, "Чёрный Оазис"). Во-вторых, красивая аутентичная проработка. Необычная атмосфера и сеттинг. Приятно наблюдать за деталями, хочется рассматривать всё вокруг. Интересное решение по озвучке диалогов: и дёшево, и эмоции вызывает положительные. В-третьих, конечно же, всякие "кошачьи" мелочи. Авторы сами кошатники, поэтому добавили в игру кучу жизненных моментов: как для прикола, так и в виде полноценной игровой механики. Например, кошки любят сбрасывать предметы с полок: в Stray это можно делать и просто так и для решения задачек. Анимация при этом хорошо нарисована — котик прямо лапкой толкает вещи. Или, допустим, в одном месте нужно ходить по клавиатуре компьютера, вводя всякую абракадабру. Такого много: драть диваны тоже можно просто так, но в какой-то момент это пригодится специально :) Ну и, конечно, есть кнопка "мяукнуть". Постоянно нажимал. В общем, я не сказал бы, что это сногсшибательно новое слово в геймдеве, но совершенно точно яркое событие. Если есть пара-тройка свободных вечеров (игра короткая), сажайте своих детей рядом и вперёд. #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 →