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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #650 · 12.11

Прегледай публикациятаВиж оригинала

"Моя Волна" в Яндекс Музыке поставила мне песню группы Breaking Benjamin. Это такой альтернативный рок, похожий отдалённо на Linkin Park, но более мелодичный и без речитатива. Я действительно когда-то подростком много их слушал (и как Яндекс Музыка об этом узнала?). А о самой группе узнал лет 15 назад, когда увидел машиниму с их песней по моей любимой игре Half-Life 2. Машинима (machine + cinema) — ныне почти забытый термин, не встречал его много лет — это ролик, который делается с использованием трёхмерного движка видеоигры. Хотя сами машинимы и в наше время не редкость, но вот что-то именно слово вышло из употребления, по крайней мере, в рунете. При этом, скажем, запись геймплея обычно машинимой не является, а вот трейлер игры вполне подходит под определение. В современные игры даже иногда стали добавлять специальный видеоредактор, чтобы фанаты делали ролики, способствуя, тем самым, дополнительной рекламе игры. Конкретно машинима на песню So Cold, о которой я говорю, была настолько популярна, что оказала значимый эффект на известность самой группы Breaking Benjamin, о чём даже указано в Википедии в статье про группу (но я читал об этом ранее где-то в другом источнике). И, согласно заявлению автора, его ролик попал на MTV (в США). И правда, очень атмосферно было под строки "Show me how defenseless you really are..." смотреть на динамично склеенные панорамы разрушенного City17. И вообще текст неплохо подходит под сюжет игры, хотя во многом это достигается его нечёткостью и многозначностью, как любят вообще делать альтернативные рок-музыканты. Автор клипа, кстати, смог сделать G-man'а поющим с помощью встроенного в движок игры lipsync-редактора, который сама игра тоже использует, чтобы реалистично двигать губами персонажей на основе анализа звуковых файлов с озвученными актёрами репликами. Для 2004 года это вообще был если не прорыв, то беспрецедентное внимание к деталям и качеству реализации. Тот же Ведьмак 3, вышедший на 11 лет позже, имеет серьёзные проблемы с синхронизацией между звуком и анимациями во время разговора. Хотя диалоги в нём составляют в десятки раз более значимую часть иммерсивности, чем в Half-Life. #games

Hashtags

#games
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

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 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

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

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

Намери подобниПрегледай

🌟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

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →