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 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper