TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #808 · 1.05
На днях допрошли настольную игру "Спящие боги". Это кооперативная игра с повествованием, ядром которой является книга сюжетов. Главные герои, за которых вы, собственно, играете — команда корабля, неведомым образом попавшая в сказочный мир. Мир представлен книжкой-раскладушкой с картой, по которой надо перемещать кораблик (каждый разворот книжки это небольшой участок карты). Можно высаживаться в любом месте, дальше вы открываете книгу сюжетов на отмеченном номере и читаете что-то вроде: "Вы высадились на скалистом берегу, к вам подошел подозрительный человек и предлагает торговать". И выбор, например: "Торговать — откройте номер такой-то; атаковать — номер такой-то; пройти мимо — такой-то". Таким способом сюжет ветвится и создаёт игровые ситуации. Во многих случаях нужно проходить проверки на навыки: сила, мастерство, хитрость, наблюдательность и так далее. Для этих проверок создана довольно интересная механика, вынуждающая игроков обсуждать, кто из них пойдёт проверяться. При этом можно прокачивать персонажам навыки и легче проходить проверки в дальнейшем. А еще покупать на рынках предметы: и это почти всегда не личные предметы, а общие, на команду, и дают они обычно преимущества всем, но активирует предмет кто-то один в зависимости от игровой ситуации. Ну и, моё любимое — в игре фантастически крутая система боя. Она совмещает в себе тактику и накал страстей, при этом довольно простая понятийно, потому что построена на геометрии расположения игровых компонентов. Из недостатков ожидаемо можно отметить сложность сетапа — пока разложишь игру в том виде, где вы остановились в прошлый раз, пока вспомнишь, что было. Да и карточек несколько видов, часть из них в процессе прохождения кладется в коробку, часть остается на столе, часть в колоде итд. Но в целом очень интересный и необычный экспириенс. Да, для игры вам нужна семья или компания друзей, с которой вы собираетесь регулярно, и которая готова к сравнительно длинным игровым сессиям (на коробке так и написано: до 1000 часов). То есть, "Спящие боги" не для казуалов и новичков, хотя сами по себе механики не сложные. Однако, если у вас такая компания есть, то игра подарит множество приятных вечеров. Мы дошли только до одной концовки, а их там более десятка. И вообще, есть чувство, что коснулись игры только по верхам. #games
Hashtags
Търсене: #mlm
@profcen · Post #383 · 16.08.2023 г., 09:03
Поэтому вести борьбу с купцами счастья нужно неустанно и постоянно, как за зарплаты и нормальные условия труда. Победа на этом фронте сулит значительные успехи и на остальных. Не слушайте игры нарядных дудочников. Думайте. Боритесь. @profcen_bot #инсайд#мошенничество#mlm#сетевоймаркетинг
@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 20:41
⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research