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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #613 · 29.10

Вернулся в #satisfactory после длинного перерыва. Не отпускает меня эта игра, слишком залипательно, невозможно остановиться. Хотел соорудить универсальную фабрику под всё, даже разработал неплохую схему: основная шина из параллельных конвейеров с разными видами ресурсов, в нужных местах от лент ответвления к сборочным линиям, а от линий обратно в шину уже новый ресурс. На бумаге выглядело хорошо, на практике очень утомительно строить и поддерживать, а ещё место быстро заканчивается даже на воде, где максимально открытые большие участки. Пришёл к решению: отдельные специализированные фабрики под каждый вид деталей, а между ними железнодорожная сеть с нужными ресурсами. Лёгким движением руки игра превратилась в железнодорожный симулятор — стрелки, секционные и путевые светофоры, погрузочные станции. Поезда сделаны классно, с прикольной анимацией, по виду это футуристичный монорельс (на скринах не один путь, а два параллельных в разные стороны). Пока не открыл доставку дронами, там должно быть ещё попроще (но полностью заменить железку они не смогут — пропускная способность не та). Дошёл до производства алюминия через добычу боксита. Впервые поймал себя на мысли, что не хочу вырубать красивый лес под фабрику, пусть даже и виртуальный, очень уж приятно смотрится. Построил в сторонке. На таких масштабах уже проявляются недостатки игры: не автоматизируются рутинные операции при строительстве (в отличие от того же Factorio), вид от первого лица и трёхмерность усложняют аккуратное размещение конструкций, прокладка путей с некоторыми багами. Но всё равно очень круто. 140 часов общее игровое время, больше чем Ведьмак 3 со всеми сайдами и дополнениями. Впереди обработка кварца, а потом — атомная энергетика. Ух. #games

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel