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: #omniembed

当前筛选 #omniembed清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding