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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #892 · 29.10

Frostpunk — весьма самобытная игра-стратегия с интересной стилистикой. Изначально это видеоигра, но по ней не так давно вышла настолка, которую будут локализовать и официально привезут в Россию. Сейчас уже идёт предзаказ у издательства Фабрика Игр. Чтобы понять, хочу ли я настолку, решил наконец попробовать компьютерную версию, которая давно лежала в листе ожидания. По сюжету климат на Земле превратился в вечную сверхсуровую зиму, цивилизация уничтожена, и только жалкие остатки человечества пытаются выжить. Они нашли огромный угольный генератор (о том, как он появился, рассказывает дополнение к игре) и потихоньку строят город вокруг него. Основные ресурсы это уголь, дерево, сталь и пища, которые нужно добывать разными способами, попутно выстраивая как экономику, так и социальные взаимоотношения. Симуляция в игре прорабатывает действия и состояние каждого отдельного человека. Отправил кого-то работать на плохо отапливаемый завод — у него растёт шанс заболеть, после чего он работать не сможет какое-то время, и эффективность завода снижается. В итоге, заботиться об отоплении нужно не просто так, потому что игра командует, а с вполне конкретной практичной целью. Температура в мире постоянно снижается. Начинаешь ты при -20, а заканчиваешь активные действия уже около -80. У населения есть уровень надежды и уровень недовольства: в мою первую игровую сессию я проиграл как раз из-за его превышения. Нужно правильно выстраивать цепочку законов и других управляющих воздействий, определять направление развития исследований, решать конфликты. Вообще, считаю стратегии такого плана очень полезным опытом, потому что они, хоть и с сильным упрощением, показывают работу процессов на уровень выше, чем индивидуальные потребности человека. Вот ты, как управляющий, видишь, что уголь заканчивается, и, если срочно не добыть его больше, то кухня замёрзнет, тогда не будет еды, все умрут. Отправляешь людей на суточные смены, они возмущаются и называют тебя тираном, но ты то понимаешь, что иначе им же станет хуже. Посылаешь на работу детей и калек — выживание требует, ничего не поделаешь. Чтобы возмущение не росло, строишь дозорные вышки и обучаешь побольше стражи. Кто-то умер — не отвлекаемся от работы, завтра минус семьдесят, если лазареты с больными не обогреть, то умрёт ещё больше. Город в виде концентрических колец вокруг источника тепла — не только очень красивое решение, но и прекрасный образец хорошего UX для стратегии. У тебя все точки контроля под рукой, не нужно постоянно мотать камеру через всю карту. Ну и в целом игра очень логичная, это и плюс и минус. Минус, потому что после двух сессий ты уже будешь хорошо знать, что делать, так что реиграбельность страдает. Ещё заметно, что разработчикам не хватило денег на более дорогие анимации, катсцены, и вообще полировку мелочей. Но первая часть очень популярна, уже анонсирована вторая, авторы заработали, так что ждём всего больше и лучше! А настолку, наверное, возьму. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface