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 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

🇫🇷 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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

🌟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

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща