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 3 подобни публикации

Търсене: #unsloth

当前筛选 #unsloth清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8413 · 29.08.2025 г., 18:01

🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом! Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB. 📊 Что это значит: - 8× больше контекста - потребляет на 50% меньше VRAM - 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3) Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB. 🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training @ai_machinelearning_big_data #Unsloth#OpenAI#gptoss#chatgpt

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8238 · 08.08.2025 г., 11:34

⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth. Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса. 🟡Оптимальный сетап: 🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти. 🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ. Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее. GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT. Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini. Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM. 📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth. 🟡Набор моделей 🟡Документация @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9311 · 24.12.2025 г., 10:45

📌Тренируем FunctionGemma самостоятельно. LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma. FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве. Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке. ⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Tutorial#Unsloth#LMStudio