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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm