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: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8