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: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading