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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #971 · 10.04

Если кто-то думает, что настольные игры это скучное перекладывание жетонов с цифрами для душнарей, то посмотрите на "Неон". "Неон" — проект от российских разработчиков в жанре Battle Royale и сеттинге киберпанка. Если киберпанк от настолок ожидать можно легко (видеоигра Cyberpunk 2077 основана именно на настолке 1974 года), то батлрояль это что-то сравнительно новое. По меньшей мере, кажется, что настольному ритму это противоречит: если игрок на личной встрече друзей вылетает из игры навсегда и скучает, то это антипаттерн, и в нормальных играх с проработанной механикой такие вещи стараются не делать (одна из причин, по которым "Мафия" бесконечно хуже, чем "Авалон"). Авторы "Неона", впрочем, решили эту проблему, добавив отдельный дополнительный режим с возрождением: после смерти ты появляешься заново, а игра в таком случае идёт на очки. Причём, довольно хитро сделано, например, так, чтобы убивать только что возродившихся было менее выгодно, чем тех, кто засиделся на арене. Но можно играть и по хардкору настоящий режим на вылет. В остальном очень драйвовая настолка с неплохим балансом, пафосным лутом и простыми правилами, которые постигаются за 10 минут. Присутствует эффект постепенно уменьшающегося мира, как и положено в батлроялях, так что к концу игроки неизбежно стоят рядом и провоцируются на драку. Единственное что, мне кажется, не слишком большая реиграбельность: после пары десятков партий уже будут изучены все предметы и возможные цепочки действий. Надеюсь, авторы выпустят в скором времени дополнение. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch