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 8 подобни публикации

Търсене: #optimization

当前筛选 #optimization清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2599 · 07.03.2025 г., 16:04

#вакансия#vacancy#DA#analyst#senior#remote#fulltime#optimization Вакансия: Middle+/Senior Data Analyst (с опытом в оптимизационных задачах) Формат: Удалённый Занятость: Полная Оплата: 3500 - 4500$ net. Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере металлургии. Обязанности: - Разрабатывать и внедрять алгоритмы оптимизации для объемно-календарного планирования. - Осуществлять постановку и решение задач LP, NLP, определять целевые функции и ограничения. - Автоматизировать планирование в промышленности или смежных областях. - Работать с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner) и солверами (COBYLA, Ipopt и др.). Требования: - Опыт работы по функциональному направлению от 4-х лет. - Знание языков программирования Python либо Java. - Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т.д.). - Опыт работы с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner или аналогичные). - Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны). - Опыт линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений. - Опыт постановки задачи, разбиение на подзадачи. Условия работы: - Удалённый формат работы. - Полная занятость. - Оформление по ИП, СМЗ. - Оплата 3500 - 4500$ net. Буду рад ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @Dmitriy_Ptolemay

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3621 · 21.12.2024 г., 10:22

BuyerCaddy Secures $1.5M Funding BuyerCaddy has successfully raised $1.50M in funding as of December 19, 2024. The platform focuses on cost savings, optimization, and tech stack benchmarking, helping users identify redundant products, track utilization, and enhance integrations. #Funding#BuyerCaddy#TechStack#Optimization#CostSavings

智能视界

@AITimes365 · Post #158 · 17.07.2024 г., 00:52

#境外AI#Chrome#Google#Gemini#离线模型 Chrome浏览器内置可离线大模型 Gemini Nano ! 开通方式: 1. 下载并安装 Chrome (Dev 或 Canary) 版本 127 或更高版本。 2. 打开 Chrome,访问:chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano,将设置改为 Enabled。 3. 打开 Chrome,访问:chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model,将设置改为 Enabled BypassPrefRequirement。 4. 打开 Chrome,访问:chrome://components,找到 "Optimization Guide On Device Model",点击 "Check for Update"。 5. 如果没有看到 "Optimization Guide On Device Model",请等待几分钟,或尝试切换代理节点。 6. 打开浏览器并访问 https://chromeai.org/ 即可开始使用。

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14797 · 06.06.2025 г., 12:00

#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications. https://github.com/deepsense-ai/ragbits

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15575 · 20.03.2026 г., 11:30

#java#aerospace#flight_simulator#java#modeling#optimization#rocket#rocketry#simulation#trajectory OpenRocket is a free tool to design, visualize in 3D, and simulate model rockets with six-degree-of-freedom flight analysis, real-time data on altitude/velocity, automatic optimization, and exports for 3D printing or other programs. It works on any platform via Java. You benefit by testing rockets virtually first, saving time/money on failed builds, predicting performance accurately, and flying safer, higher with optimized designs. https://github.com/openrocket/openrocket

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3510 · 20.12.2024 г., 06:30

Future of AI Search Optimization A new market emerges as users shift from traditional Google searches to AI tools like ChatGPT and Claude. The $70 billion search optimization industry sets the stage for a vast new optimization market focused on AI responses. Early entrants can capitalize on this shift with relatively simple platforms. Discover more: Read Here #AI#SearchOptimization#ChatGPT#Claude#Perplexity#MarketTrends#Innovation#TechIndustry#BusinessOpportunities#DigitalMarketing#InformationRetrieval#Technology#Entrepreneurship#FutureOfWork#Investment#Strategy#Growth#Optimization#Startups

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15242 · 23.10.2025 г., 12:30

#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself. https://github.com/guofei9987/scikit-opt