Ностальгические игры: Blood
Несмотря на приход в нашу жизнь современных технологий и огромное количество возможностей, связанных с ними, иногда любой из нас с ностальгией вспоминает о своей юности. Мерцание пузатого CRT-монитора, старая, немного пожелтевшая мышь фирмы Genius – твои верные напарники в компьютерных приключениях, а ты – не просто игрок, а первопроходец виртуальных миров. И каждый новый проект вызывал искреннее восхищение и радость. В 90-е, когда шутеры от первого лица начинали свой триумфальный марш, на свет появился «Blood» – шедевр 1997 года, что захватил умы тех, кто жаждал стрелялки с жуткой атмосферой и чёрным юмором, растворённым в море крови. Студии Monolith Productions удалось создать что-то особенное, благодаря чему «Blood» стала настоящим порталом в мир, где киношные ужасы, комиксовая жестокость и бодрый экшен слились в гремучую смесь. Такой проект просто не мог не оставить большой след в гейминдустрии, навсегда осев в памяти геймеров. Сегодня я поделюсь воспоминаниями разработчиков, расскажу где они черпали вдохновение, какие детали делали геймплей уникальным, каким получился ремастер 2019 года и почему «Blood» до сих пор вызывает трепет в сердцах игроков. А на закуску подготовил для вас сборку современного издания игры, чтобы без каких-либо проблем запустить проект на любых современных системах. Готовы к путешествию в прошлое? Тогда начинаем!
У вас не будет серьезных перемен в жизни, пока вы не смиритесь. Почему это именно так и как работает?
Было у вас такое, что вам отчаянно хотелось глобальных перемен? Сменить профессию, жениться/выйти замуж/развестись, а то и вовсе стать другим человеком, который, к примеру, не теряет голову в сложной ситуации, принимает верные решения или всем нравится. У меня было. И получалось отвратительно, пока я не понял одну вещь.
Мультиагенты ИИ, мультиагенты неИИ и актеры. Адаптивность и автономность
О чем статьяДанная статья является попыткой моего личного обобщения и выделения различий над зоопарком современных технологий, в которых в том или ином виде используются термины: мульти-агенты ИИ (ollama, meta, camel), мульти-агенты неИИ (MAS, эмержность, интеллект роя) и актеры (Akka, асинхронность, сообщения). А также интерес применимости к домену планирования - логистики, производства. Составления расписаний. С упором на футуристичность =)Статья состоит из 4 разделов: Мульти-агенты ИИМульти-агенты неИИАктерыМысли концепции про будущееМульти-агенты ИИ
Новая модель искусственного интеллекта «Тitans» от Google обеспечивает долговременную память языковых моделей
Исследователи Google разработали новый тип модели Transformer, которая дает языковым моделям нечто похожее на долговременную память. Система может обрабатывать гораздо более длинные последовательности информации, чем текущие модели, что приводит к лучшей производительности при выполнении различных задач.Новая архитектура «Titans» черпает вдохновение из того, как работает человеческая память. Объединяя искусственную краткосрочную и долгосрочную память через блоки внимания и MLP памяти, система может работать с длинными последовательностями информации.
Синтез программ глубокого обучения от Ndea направлен на создание AI, который учится как человек
После ухода из Google разработчик AI-фреймворка Keras и создатель бенчмарка ARC начинают новый путь к созданию искусственного общего интеллекта с Ndea.Франсуа Шолле, известный созданием AI-фреймворка Keras и бенчмарка ARC, недавно покинул Google после десяти лет работы и теперь запускает новую исследовательскую лабораторию искусственного интеллекта под названием Ndea. Он объединяется с Майком Кнопом, соучредителем Zapier и фонда
Создание алгоритма для мультиагентной системы
Интеллектуальный агент – это элемент в системе, выполняющий задачи, стоящие перед ним. Агент обладает следующими свойствами: активность, автономность, целенаправленность. Существует 2 вида структуры агента: гетерогенное и гомогенное. Гомогенные агенты сконструированы идентично, то есть особо не отличаются друг от друга. А гетерогенный вид означает, что агенты отличаются друг от друга.
Perplexity купила платформу Read.cv
Компания-владелец поисковой системы на базе искусственного интеллекта Perplexity приобрела платформу для поиска работы Read.cv, которая конкурировала с LinkedIn. Read.cv уже начала сворачивать деятельность, пользователи смогут экспортировать свои данные, включая профили, посты и сообщения, до 16 мая.
Распознавание образов в мозге с помощью микроплееров
Введение Во многих системах при обучении распознаванию образов загружается большое количество различных изображений этого образа. Однако человек запомнив, например, цифру 3 на примере одного из ее изображений, способен распознавать тройки самых разных форм, размеров и ориентаций. Причем распознавать быстро и безошибочно. Как такое возможно? Да что человек, возьмем более простые организмы, скажем насекомых. Неужели в нервную систему комара для того, чтобы он умел распознавать окружающие объекты нужно загружать сотни разных изображений этих объектов, как это делается в системах машинного обучения ?
