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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #673 · 29.11

Сейчас идёт международное голосование The Game Awards 2022 за игру года. И там видно, что год довольно скудный: если присутствие в топе Elden Ring ещё можно понять, то, например, Stray в топ-4 это странно. Не поймите меня неправильно, Stray — отличная игра, и я прошёл её с удовольствием. Но ни её масштаб, ни качество реализации, ни уникальность механик не тянут на какой-то абсолютный топ лучших игр за год. Наличие же там очередной версии Майнкрафта и мультяшного платформера Sonic Frontiers говорит само за себя. Вообще, игровая индустрия сейчас переживает упадок из-за двух больших процессов, связанных с деньгами. Во-первых, идёт смещение от, условно, "умных" жанров к "глупым". Вместо сюжетных игр делают сессионки. Полностью умирает жанр RTS. Интересные механики и сложные повествования всё чаще встречаются только где-нибудь в инди. Просто потому, что простейшую (с точки зрения когнитивной нагрузки) стрелялку можно продать существенно бОльшим тиражом, чем стратегию. Когда-то игры были уделом небольшой кучки гиков, среди которых много всяких интеллектуалов и любителей порешать задачки. Но сейчас это массовое развлечение-жвачка. Выгодно делать то, что купит больше людей. Во-вторых, активная монополизация рынка: крупные компании очень агрессивно скупают компании поменьше. А где не могут поглотить, там подписывают соглашения о слиянии. Крупные компании так залиты деньгами из-за успешных продаж массовой жвачки, что самое эффективное применением этим деньгам — купить всех конкурентов. Так "выиграть" конкуренцию проще, чем рискуя на эти же деньги разрабатывать продукт, который ещё может провалиться. А если конкуренты куплены, то конкуренции нет, а, значит, нет разнообразия. Поэтому среди дорогих и высокобюджетных проектов выходит мало интересного и много однообразно-привычного типа батлфилдов и колофдьютей каждый год. На этом фоне и очень простенький Stray это яркое явление, и казуальный платформер не выглядит чем-то плохим, и даже инди-рогалику Cult Of The Lamb хватило просто быть адекватно нарисованным, а не очередным пиксельартом (механики у многих инди хорошие, а в топы они не попадают, на мой взгляд, как раз из-за графики и бюджетного продакшена). #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