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: #wilddet3d

当前筛选 #wilddet3d清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9834 · 08.04.2026 г., 15:04

🌟WildDet3D: открытая модель монокулярной 3D-детекции по одному снимку. Институт Аллена представил модель WildDet3D, которая по одному изображению строит 3D-рамки объектов: оценивает их положение, размер и ориентацию в метрических координатах. Модель принимает сразу несколько типов промптов: текстовый запрос, клик по точке или готовый 2D-бокс от внешнего детектора. 🟡Архитектура состоит из 3 блоков 2D-детектор построен на SAM3 и обрабатывает все типы запросов. Геометрическая ветка использует энкодер DINOv2 с обучаемым декодером глубины, учитывающим геометрию обзора: направления лучей камеры зашиваются через сферические гармоники, что снимает необходимость в отдельной калибровке. Третий компонент, 3D-head, объединяет через кросс-внимание 2D-детекции с признаками глубины и поднимает их в полноценные 3D-боксы. Если на инференсе доступны данные с LiDAR, ToF или стереокамеры, они подмешиваются в ту же геометрическую ветку без переобучения. 🟡Тесты На бенчмарке Omni3D модель показывает 34,2 AP с текстовыми промптами (это +5,8 пункта к прежнему лидеру 3D-MOOD). На zero-shot переносе на Argoverse 2 WildDet3D практически удваивает прежний результат: 40,3 ODS против 23,8. На редких категориях из собственного бенчмарка WildDet3D-Bench успехи, разумеется, еще лучше - 47,4 AP против 2,4 у 3D-MOOD. 🟡Вместе с моделью вышло демо-приложение для iOS. Оно использует видеопоток с камеры iPhone и данные LiDAR-сенсора, чтобы в реальном времени отрисовывать 3D-боксы поверх сцены как AR-оверлей. Это наглядная демонстрация того, как монокулярная модель усиливается, когда устройство умеет отдавать дополнительный сигнал глубины. 🟡Третья часть релиза - датасет WildDet3D-Data. Более 1 млн. изображений и 3,7 млн. верифицированных 3D-аннотаций, охватывающих свыше 13 тыс. категорий объектов. По сценам распределение получилось такое: 52% помещений, 32% городской среды и 15% природы. Он собран на основе 2D-наборов (COCO, LVIS, Objects365, V3Det): кандидаты в 3D-боксы генерировались 5 независимыми методами оценки геометрии, затем фильтровались, проверялись VLM и дополнительно отбирались людьми. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#CV#Detection#WildDet3D#Ai2