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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #846 · 22.07

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#games
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →