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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #577 · 1.10

Закончился второй этап конкурса "Код Петербурга". На первый я отправил скилл для Маруси, позволяющий гибко искать события по базе KudaGo. Но с самого начала говорили, что среди критериев оценки будут метрики: число пользователей и так далее. Там, где есть метрики, нужно делать развлекательный проект или игру, без вариантов. У "полезных" самостоятельных приложений (не связанных с внешним бизнесом) метрик нет почти никогда. Я посмотрел на топ развлекательных приложений в каталоге ВК и увидел, что местная аудитория любит кликеры / idle. Это такие игры, которые максимально абстрагируют игровой процесс: буквально конвертируют время вашей сессии и совершение простейших действий во внутриигровой ресурс. Грубо говоря, вы получаете очки, потому что просто сидите в игре, и на этом все. Ну, иногда нужно нажимать на экран. О причинах популярности и кажущейся примитивности этого жанра я сейчас рассуждать не берусь, но во второй этап решил сделать кликер про музеи Петербурга. Напомню, что одно из условий конкурса: использовать API городских сервисов. Здесь я взял базу данных Министерства Культуры. В игре "Музейный Барон" вам нужно нажимать на посетителей с разными предпочтениями, получать с них деньги, на которые строить музеи, позволяющие получать еще больше денег, в том числе автоматически. Музеи, разумеется, настоящие. Я, кстати, пока подбирал, узнал о нескольких новых, которые хочется посетить. Еще есть, например, возможность в реальности зачекиниться по GPS у нужного музея и получить его со скидкой. И, конечно, я не отказал себе в удовольствии сделать отдельный режим "Ночь Музеев", генерирующий в разы больше посетителей. Вообще, делать кликер было интереснее, чем кажется. Отдельно пришлось придумывать, как не допустить написание игроками ботов для автоматизации. Ну и математику тоже пришлось продумывать, строя графики, хотя, кажется, есть куда улучшать. #dev#games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #googledeepmind

当前筛选 #googledeepmind清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8784 · 15.10.2025 г., 19:39

🧬Gemma C2S-Scale 27B помогла учёным найти новый способ борьбы с раком Исследователи из Google Research и Calico применили эту модель, чтобы анализировать активность генов в клетках и искать вещества, усиливающие иммунный отклик против опухолей. В чем сложность: многие опухоли остаются «холодными» - иммунная система их «не замечает». Чтобы обратить это, нужно вызвать экспрессию антигенов (antigen presentation), но делать это точно, только там, где уже есть слабый иммунный сигнал, но не всем клеткам подряд. Gemma смогла предсказать, что комбинация препарата silmitasertib (ингибитор CK2) и низкой дозы интерферона повышает экспрессию MHC-I - это делает “холодные” опухоли более заметными для иммунной системы. 🔬 Результаты лабораторных тестов подтвердили прогноз модели: - совместное применение действительно усилило работу антигенов примерно на 50 % и это может стать основой для новых видов иммунотерапии. Главное достижение: ИИ не просто ускорил анализ данных, а сформулировал новую научную гипотезу, которая нашла подтверждение в реальных экспериментах. Это пример того, как большие модели выходят за рамки генерации текста - они начинают открывать новые лекарства и механизмы действия. 🟠Подробнее: https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery 🟠Статья: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2 🟠Github: https://github.com/vandijklab/cell2sentence @ai_machinelearning_big_data #AI#GoogleDeepMind#BioTech