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 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding