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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #711 · 24.12

Графика в видеоиграх выглядит, как мультфильм, и отличается от графики в реальном мире либо на фотографии. Причина этого такая: чтобы нарисовать картинку, нам нужно знать, в каких местах какое количество света и цвета. Но свет в реальности — очень сложная фигня, и по факту он отражается от всего подряд, в том числе от незеркальных и неметаллических поверхностей. Ярким летним днём у вас в квартире светло даже там, куда не доходят напрямую солнечные лучи через окна. Трёхмерные мультики и компьютерные эффекты в кинофильмах мы уже научились делать похожими на фотографию, потому что там у нас на каждый кадр есть сколько угодно времени: можно очень подробно обсчитать сцену и определить, как и где расположен свет. Пусть вывод одного кадра займёт час процессорного времени (а рендерят мультики и фильмы на фермах), не страшно, зато красиво выходит. С играми всё хуже: получать картинку нужно сразу. В игре компьютер не знает заранее, в какую сторону я повернусь и на что посмотрю, поэтому нужно уметь вычислять внешний вид изображения на основе геометрии трёхмерной сцены. И делать это для комфортной игры как минимум 60 раз в секунду. Поэтому такое вычисление производят очень приблизительно, чтобы было быстро. Это смотрится неплохо, и мы способны узнать в игре человека, оружие, машину, но всё равно любым невооружённым глазом такое легко отличить от реальности. С развитием технологий и увеличением мощности видеокарт получил распространение метод трассировки лучей: из "глаз" игрока испускается невидимый луч, рассчитываются его отражения и преломления от всех поверхностей на некоторую глубину, а потом смотрят, попал ли этот луч в источник света. Зная его траекторию, мы можем "вернуть" в виртуальную камеру правильное количество света и правильный цвет. Понятно, что таких лучей должно быть очень много, и вот тут современные видеокарты с их параллельными вычислениями уже начинают неплохо себя показывать. Я попробовал Portal with RTX, его можно бесплатно скачать в Стиме, если у вас есть базовый Portal. Да, игра 15-летней давности, как её ни причёсывай, совсем круто не будет. Тем не менее, специалисты из Nvidia поработали над освещением, и местами очень приятно наблюдать, как картинка начинает выглядеть более правильно с точки зрения реальной физики. Массового внедрения технологии, видимо, не стоит ожидать, пока половина геймеров не обзаведутся топовыми видеокартами. И в целом графика впечатляет меньше, чем демка Матрицы. Но всё равно крайне любопытно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai