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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #633 · 7.11

Буквально несколько дней назад вышла игра The Entropy Centre — очень похожая на Portal трёхмерная головоломка, которую автор сделал практически в одиночку. По сюжету человечество открыло "энтропийную энергию", с помощью которой можно перематывать назад во времени отдельные объекты. На Луне была построена специальная база — The Entropy Centre — с огромным энтропийным орудием, направленным на Землю. Если с Землёй случается какая-то катастрофа (ядерная война, пандемия, попадание метеорита итд), то планету отматывают назад на 5 лет, а людям высылают информацию, позволяющую избежать беды. Вы просыпаетесь в этом Центре, почему-то находящемся в состоянии запустения. Других людей нет. Вам дают ручную энтропийную пушку и отправляют решать задачки (разработчик не скрывает буквально прямые заимствования из Portal). Весь игровой процесс как раз строится на перемотке предметов во времени: перенесли кубик с первой кнопки на вторую, прошли куда-то, а потом запустили в него луч из пушки, и он сам по воздуху двигается в обратном направлении на первую кнопку. Очень интересная задумка, отличное качество исполнения, забавные сюжетные детали (например, работники Центра в письмах обсуждают возможность перемотать себя до того, как посмотрел любимый сериал, чтобы забыть его и посмотреть ещё раз). Учитывая, что делал это один человек, снимаю шляпу. Но из-за этого у автора не хватило сил и времени глубоко поработать над левел-дизайном. Задачки сравнительно простые и даже близко не раскрывают потенциал такой многомерной идеи. На уровнях, которые названы сложными, ты тратишь больше времени на анализ сцены и понимание того, какой переключатель какую дверь открывает, а не на изобретение какого-то магического мозговыносящего решения, как хотелось бы. Игровые элементы тоже примитивные: пять видов кубов с разными функциями, да два типа кнопок. Есть конвейеры и вентиляторы, но их обращение во времени смотрится совсем не эффектно, потому что движение ленты или лопастей в обратную сторону не ощущается необычным или противоестественным (в отличие, например, от внезапно взлетающих в воздух кубов, чьё падение ты перематываешь). И всё равно проект интересный, особенно на современном безрыбье. Инди с крутыми механиками обычно выглядят дёшево и нарисованы набившим оскомину плоским пиксель-артом, а дорогущие блокбастеры за миллионы баксов все на одно лицо и надоедают через 5 минут. В The Entropy Centre красивая графика, проработанные детали, есть претензия на сюжет (хотя концовку я не понял), при этом эксплуатируется любопытная небанальная механика с глубоким потенциалом. Надеюсь, автор заработает кучу денег и выпустит вторую часть помощнее. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #gemma3

当前筛选 #gemma3清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk