TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15321 · Dec 9

#go#game_engine#game_engine_2d#game_engine_3d#game_engine_development#game_engine_framework#gameengine#go#golang Kaiju Engine is a fast, modern 2D/3D game engine written in Go and powered by Vulkan, designed for simplicity and high performance. It runs on Windows, Linux, Android, and is working on Mac support. Kaiju offers much faster rendering speeds and lower memory use than popular engines like Unity, making game development quicker and more efficient. It uses Go’s garbage collector to help prevent common programming errors, improving stability. You can write games directly in Go, and the engine supports local AI integration and a flexible UI system using HTML/CSS. Although the editor is still in development, the engine itself is production-ready, offering a powerful tool for developers who want speed and simplicity. https://github.com/KaijuEngine/kaiju

Results

1 similar post found

Search: #hy3dbench

当前筛选 #hy3dbench清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9494 · 02/09/2026, 10:05 AM

🌟HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии. Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой. Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи: 🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры. 🟡Part-level Dataset (240K+ объектов, ~5 ТБ) Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда. 🟡Synthetic Dataset (125K+ объектов, ~6.5 ТБ) Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории. Ждем волну SOAT-level 3D-генераторов, дотюненных на этом наборе. 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#HY3DBench#Tencent