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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #760 · 10.02

Почему в видеоиграх такие тупые мини-игры? Во многих видеоиграх есть мини-задачки, которые моделируют какое-то якобы сложное действие. Например, вскрытие замков, взлом компьютера, какие-нибудь типа научные исследования в сюжете. И я не помню, видел ли хоть раз в жизни не тупую мини-игру. В лучшем случае у вас будет что-то типа головоломки "Трубопровод". В худшем — задачка уровня цветной пирамидки для младенцев. Почему так? Нельзя сказать, что все видеоигры спроектированы для глупых или для детей. Иногда в основном сюжете или механике игры есть элементы, которые требуют уметь хотя бы чуть-чуть шевелить мозгами. Но почему нигде не делают интересные мини-игры, которые было бы сложно решать? Ведь образцов для этого дофига: начиная с какого-нибудь "Сапёра" и заканчивая Wordle. А там блин везде соедини точки, да подвинь квадратики. Кажется, попытка сделать интересную мини-игру была в Cyberpunk в системе взлома, но не удалась — хорошая идея реализовывалась авторами, которые плохо понимают, как работают игры и вообще интерактивные системы, в итоге для хоть какой-нибудь решаемости сделали сами наборы данных супер примитивными. Знаете ли вы примеры игр с интересными мини-задачками, если только вся игра не построена на них (как например The Witness, хотя там больше половины задачек очень скучные)? #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin