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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #846 · 22.07

Несколько лет назад по сети разошёлся один видеоролик с демонстрацией концепции игры. Оказывается, автор не бросил затею, и всё это время собирал команду и делал релизную версию. И вот игра вышла несколько дней назад под названием Viewfinder, я сразу купил и прошёл. Чтобы понять, в чём прикол, посмотрите кусочек моего геймплея ниже. Viewfinder это в чистом виде паззл. Хоть и есть некая претензия на сюжет, игровой процесс всё равно состоит из того, что вы последовательно решаете задачки, используя показанный принцип. Сами задачки интереснее и сложнее, чем, например, в The Entropy Centre. Но всё равно я мало где надолго задумался, кроме задачи с арбузом (кто проходил — напишите, быстро ли смогли догадаться). Однако, вот этот вот переход при размещении фотографии каждый раз ощущается очень кайфово. Ты прям ждёшь очередного места в игре, где нужно будет это сделать. Создаётся даже ощущение, что игра эксплуатирует свою основную механику недостаточно интенсивно (хотя на ней буквально построено абсолютно всё). В какой-то момент авторы частично лишают нас этих возможностей, и все такие уровни я прошёл без удовольствия. Ну и фишку с таймером запускают слишком поздно, уже в самом конце. Короче, классный пример инди с крутой идеей и качественной реализацией. Если вы по моему совету поиграли когда-то в Superliminal, и вам понравилось, то эта тоже зайдёт. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin