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: #mincut

当前筛选 #mincut清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30

#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector