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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #926 · 12.12

Была такая якутская геймдев-студия Fntastic. Выпустила несколько малоизвестных игр и 4 года назад взялась за масштабный проект: MMO в жанре зомби-апокалипсиса под названием The Day Before. Студия изредка выкидывала в сеть материалы по игре: трейлеры, скриншоты, посетила пару выставок, в целом снаружи выглядело как обычный геймдев-долгострой. И вот 7-го декабря игра вышла в ранний доступ. Формально ранний доступ позволяет предложить игрокам продукт в любой степени готовности: игроки покупают что-то вроде демо-версии фактически за полную сумму в обмен на обещания разработчиков, что проект будет на эти деньги доделан. Местами это очень даже хороший работающий механизм: моя любимая #Satisfactory уже несколько лет не вылезает из раннего доступа, и в ней куча проблем, при этом я с огромным удовольствием провёл в ней больше часов, чем в какой-либо другой игре вообще за всю историю моего гейминга. И обязательно вернусь (пока взял паузу из-за пресыщения). Так вот. The Day Before в раннем доступе оказалась не просто недоделанной, по ней стало очевидно, что требуется ещё много лет и очень много денег, чтобы привести её хотя бы приблизительно в удобоваримое состояние. А трейлеры и скриншоты были просто обманом. Собрав по меньшей мере несколько десятков тысяч продаж (стоимость игры составляла около 1300 рублей в России и чуть больше в Европе и США), студия Fntastic вчера объявила о закрытии из-за "финансового краха". Написали примерно следующее: "Этих денег нам хватит, чтобы отдать долги, но слишком мало, чтобы продолжить разработку, всем спасибо, расходимся". Никогда такого не было, чтобы кто-нибудь брал деньги вперёд и уходил с ними в закат! Большинство комментаторов в сети — и я к ним присоединяюсь — уверены, что это заведомо мошенническая схема. Разработчики увидели, что доделать игру у них не получается, попытались продать как можно больше и свернуть лавочку. С точки зрения закона сложно придраться — игроков никто покупать не заставлял, и о том, что игра в раннем доступе, все знали в момент покупки. Теоретически люди сами виноваты, что не почитали никаких обзоров от первых купивших, а поверили трейлерам и обещаниям. Но здесь я хочу сделать акцент на второй глобальной проблеме капитализма (первая это монополии): искусственное раздувание ценности. В теории рыночная экономика должна мотивировать бизнес делать что-то полезное, интересное и нужное человечеству. Сделал хорошо, у тебя это покупают, все в плюсе. На практике мы видим, что вполне работоспособной является следующая схема: вместо того, чтобы тратить ресурсы на создание ценности, можно тратить ресурсы на _убеждение_ людей в наличии ценности. Зачем делать хороший продукт за миллион долларов, если можно сделать его за сто тысяч, ещё пятьсот вложить в маркетинг и просто убедить людей в том, что он хороший? Ну или если вообще у тебя нет специалистов, способных сделать хороший продукт, если это долго и сложно. Рыночная экономика помогает процветать миллиону схем, работающих только на маркетинге и других способах воздействия на людей, безотносительно того, а есть ли вообще продукт. На рынке цифровых продуктов, особенно игр, это очень частая ситуация. Если вы думаете, что только ноунейм-якуты выпускают недоделку вместо обещанного, то ошибаетесь: в этом году вышла Starfield от одной из крупнейших мировых студий разработки, и там тоже разрыв между созданными маркетингом ожиданиями и реальностью огромный. #games

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy