TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #glm5
@seeker_rc · Post #20498 · 14.05.2026 г., 03:55
💡 产品安利社 在朋友的帮助下搞定了ChatGPT的购买，平时的使用，以及使用魔法 智谱GLM5.1+claude code的选择的确还不错，但是大家都说用codex，所以我也试了试，用自己的账号儿，不用中转站，还是放心很多 昨天简单试了试，体验还行～ via 产品安利社 标签: #ChatGPT#智谱#GLM5 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
@ai_machinelearning_big_data · Post #9506 · 12.02.2026 г., 07:00
⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GLM5#ZAI