Пятничный пост!
Selfloss
Я купил эту игру просто как инди в нравящемся мне духе; слова Goodwin Games ничего мне не сказали. Но потом начал замечать, что хотя пейзажи и многие имена весьма скандинавские, а берёзок немало и там, сплавляешься ты всё-таки по реке Лене, духи-женщины летают в кокошниках, а потом и вовсе злой колдун оказался Кощеем, а в одной из глав встретилась буквальная Баба-Яга и её изнакурнож. И действительно, эту игру сделали два петербуржца и петербурженка, а в конце титров была даже трогательная благодарность друзьям и коллегам по Университету ИТМО.
Selfloss очень красиво сделана; атмосферно, разнообразно, эмоционально. В игре пять глав, и хотя они все про платформинг и плавание на лодочке, они действительно разные, и каждый сеттинг хорош. Геймплей весьма однообразный — загадки прямолинейные, а сражения, кроме боссов, неинтересные — но мне он за семь часов надоесть не успел. В игре богатый лор, выстроен любопытный мир... но он с историей как-то не очень связан, и создаётся впечатление, что лор добавлен отдельно от игры. Надеюсь, что в этом мире будут и другие игры (как было в SteamWorld).
Сама история тоже вызывает вопросики. Казалось бы, всё как мы любим: старый лекарь Казимир собирается умирать, а по дороге на тот свет вспоминает свою тяжёлую (без шуток) жизнь и помогает проститься с миром разным существам, выполняя тот самый ритуал selfloss. Но в конце вдруг всё переворачивается; с одной стороны, финальный твист — это хорошая традиция, но с другой, тут это ничем не подготовлено и оставляет только разочарование.
Впрочем, в остальном история мощная, и в целом игра мне очень даже понравилась. Как почти дебютный проект крошечной инди-студии это вообще шедевр, но и без всяких скидок пройти за пару вечеров было приятно. Рекомендую.
Sorcery! Parts 1 & 2
После того как я рассказал об Overboard! и Expelled! от Inkle Studios, мне посоветовали посмотреть ещё и их более ранние проекты, основанные на серии фэнтезийных книг-игр Sorcery! (название такое, с восклицательным знаком). Книги написал Стив Джексон, и я уже собрался было рассказать вам про GURPS... но выяснилось, что это совсем другой Стив Джексон, британский, и с американским его часто путают, особенно учитывая, что американский Стив Джексон тоже писал книги в той же серии.
В общем, первые две части — это буквально книга-игра: ты теоретически ходишь по карте фишкой, но реально в каждый момент времени выбираешь из нескольких вариантов развития событий. Есть простенькая, но рабочая механика сражений, и есть возможность произносить заклинания, но в остальном это буквально multiple choice. Сюжет абстрактно-фэнтезийный, без метаиронии и особых изысков, но своей утилитарной цели он служит хорошо. Прошёл первые две части за два вечера в целом с интересом, рекомендую ознакомиться.
Sorcery! Part 3
К третьей части Inkle немножко подразогналась, и третья часть хоть и выполнена в том же стиле, но уже гораздо больше по размеру, загадки в ней стали куда масштабнее и сложнее, появились дополнительные механики, связанные с картой...
Но мне кажется, что это не пошло игре на пользу. Хотя суть происходящего вообще не изменилась, там единая история продолжается насквозь через все четыре части, от Sorcery! Part 3 я уже изрядно, как говорится, подзадушился. А может, просто надоело одно и то же, в итоге суммарно три книги-игры перевалили за десять часов. Да ещё и это постоянное ощущение, что ты пропускаешь много интересного, потому что оно скрыто за неочевидными действиями.
В итоге я кое-как, подсматривая в прохождение, дошёл до конца третьей части, но за четвёртую уже браться не стал. Но первую часть всё равно рекомендую попробовать, особенно если вы в целом любитель такой interactive fiction; то, что эти игры призваны делать, они делают хорошо.
Selfloss
Я купил эту игру просто как инди в нравящемся мне духе; слова Goodwin Games ничего мне не сказали. Но потом начал замечать, что хотя пейзажи и многие имена весьма скандинавские, а берёзок немало и там, сплавляешься ты всё-таки по реке Лене, духи-женщины летают в кокошниках, а потом и вовсе злой колдун оказался Кощеем, а в одной из глав встретилась буквальная Баба-Яга и её изнакурнож. И действительно, эту игру сделали два петербуржца и петербурженка, а в конце титров была даже трогательная благодарность друзьям и коллегам по Университету ИТМО.
Selfloss очень красиво сделана; атмосферно, разнообразно, эмоционально. В игре пять глав, и хотя они все про платформинг и плавание на лодочке, они действительно разные, и каждый сеттинг хорош. Геймплей весьма однообразный — загадки прямолинейные, а сражения, кроме боссов, неинтересные — но мне он за семь часов надоесть не успел. В игре богатый лор, выстроен любопытный мир... но он с историей как-то не очень связан, и создаётся впечатление, что лор добавлен отдельно от игры. Надеюсь, что в этом мире будут и другие игры (как было в SteamWorld).
Сама история тоже вызывает вопросики. Казалось бы, всё как мы любим: старый лекарь Казимир собирается умирать, а по дороге на тот свет вспоминает свою тяжёлую (без шуток) жизнь и помогает проститься с миром разным существам, выполняя тот самый ритуал selfloss. Но в конце вдруг всё переворачивается; с одной стороны, финальный твист — это хорошая традиция, но с другой, тут это ничем не подготовлено и оставляет только разочарование.
Впрочем, в остальном история мощная, и в целом игра мне очень даже понравилась. Как почти дебютный проект крошечной инди-студии это вообще шедевр, но и без всяких скидок пройти за пару вечеров было приятно. Рекомендую.
Sorcery! Parts 1 & 2
После того как я рассказал об Overboard! и Expelled! от Inkle Studios, мне посоветовали посмотреть ещё и их более ранние проекты, основанные на серии фэнтезийных книг-игр Sorcery! (название такое, с восклицательным знаком). Книги написал Стив Джексон, и я уже собрался было рассказать вам про GURPS... но выяснилось, что это совсем другой Стив Джексон, британский, и с американским его часто путают, особенно учитывая, что американский Стив Джексон тоже писал книги в той же серии.
В общем, первые две части — это буквально книга-игра: ты теоретически ходишь по карте фишкой, но реально в каждый момент времени выбираешь из нескольких вариантов развития событий. Есть простенькая, но рабочая механика сражений, и есть возможность произносить заклинания, но в остальном это буквально multiple choice. Сюжет абстрактно-фэнтезийный, без метаиронии и особых изысков, но своей утилитарной цели он служит хорошо. Прошёл первые две части за два вечера в целом с интересом, рекомендую ознакомиться.
Sorcery! Part 3
К третьей части Inkle немножко подразогналась, и третья часть хоть и выполнена в том же стиле, но уже гораздо больше по размеру, загадки в ней стали куда масштабнее и сложнее, появились дополнительные механики, связанные с картой...
Но мне кажется, что это не пошло игре на пользу. Хотя суть происходящего вообще не изменилась, там единая история продолжается насквозь через все четыре части, от Sorcery! Part 3 я уже изрядно, как говорится, подзадушился. А может, просто надоело одно и то же, в итоге суммарно три книги-игры перевалили за десять часов. Да ещё и это постоянное ощущение, что ты пропускаешь много интересного, потому что оно скрыто за неочевидными действиями.
В итоге я кое-как, подсматривая в прохождение, дошёл до конца третьей части, но за четвёртую уже браться не стал. Но первую часть всё равно рекомендую попробовать, особенно если вы в целом любитель такой interactive fiction; то, что эти игры призваны делать, они делают хорошо.
❤11👍3
Давеча мне для одного проекта нужно было сделать широкий поиск по всем топ-конференциям в нашей области за последние годы. Это было кстати для того, чтобы попробовать способности GPT-5 к программированию (впрочем, я и более серьёзным проектом уже его тестировал, но тот показать вряд ли смогу).
В итоге GPT-5 написал мне прекрасный скрейпер для всех топ-конференций, и я задумался, что из этого можно сделать. Рисовать тематические кластеры полезно для дела, но уже давно совсем никому не интересно, very 2015. Вот первая небольшая идея, которую мы с GPT-5 реализовали на моём сайте:
Figure Roulette
Это игра "угадай статью по картинке": вам показывают иллюстрацию, вырезанную из статьи, и дают пять вариантов названия. Нужно угадать правильный; игра рудиментарно ведёт счёт внутри вашей сессии, но, конечно, никаких пользователей с авторизацией я к ней не прикручивал. Наверняка там куча багов и недоделок, но вроде забавная штука получилась, а если не работает, попробуйте full refresh.) Добавил пока два NeurIPS'а, но легко будет добавить и ещё, если вдруг это кому-то будет интересно.
Надо сказать, что даже в этой поделке спрятано довольно много нетривиальных подзадач:
— скрейпер, скачивающий статьи с конференций и отдельно ходящий к openalex и crossref за информацией об авторах (увы, её всё равно маловато, очень часто аффилиации нигде не находятся);
— скрипт, вырезающий картинки из pdf; он, конечно, на основе внешнего тула, pdffigures2, но всё равно скрипт немаленький вышел;
— порождение вариантов ответов; это тоже отдельная штука на основе ближайших соседей из paragraph-level embeddings (BGE-M3 в данном случае);
— фронтенд самой игры к моему сайту на next.js, а также ещё сопутствующие вещи вроде того, как и где хранить все эти картинки.
Оценить, лучше ли GPT-5, чем o3[-pro], которой я раньше пользовался, на паре примеров сложно, но одну вещь я уже точно заметил: в GPT-5 очень крутая работа с контекстом. У меня были два супер-длинных чатика, связанных с двумя проектами, и GPT-5 ни разу не потерял контекст, не зашёл в порочный круг, всё время отвечал по делу, и начинать новый чат ни разу не хотелось. Это были первые случаи в истории моего взаимодействия с LLM, когда обновлять контекст приходилось не потому, что для LLM так будет лучше, а потому, что само приложение начинало безбожно тормозить, загружая гигантские чаты.
Может быть, у вас есть идеи, что ещё сделать с этими данными? Считайте, что у меня есть все статьи с A*-конференций по AI за последние пару лет, включая абстракты и pdf.
В итоге GPT-5 написал мне прекрасный скрейпер для всех топ-конференций, и я задумался, что из этого можно сделать. Рисовать тематические кластеры полезно для дела, но уже давно совсем никому не интересно, very 2015. Вот первая небольшая идея, которую мы с GPT-5 реализовали на моём сайте:
Figure Roulette
Это игра "угадай статью по картинке": вам показывают иллюстрацию, вырезанную из статьи, и дают пять вариантов названия. Нужно угадать правильный; игра рудиментарно ведёт счёт внутри вашей сессии, но, конечно, никаких пользователей с авторизацией я к ней не прикручивал. Наверняка там куча багов и недоделок, но вроде забавная штука получилась, а если не работает, попробуйте full refresh.) Добавил пока два NeurIPS'а, но легко будет добавить и ещё, если вдруг это кому-то будет интересно.
Надо сказать, что даже в этой поделке спрятано довольно много нетривиальных подзадач:
— скрейпер, скачивающий статьи с конференций и отдельно ходящий к openalex и crossref за информацией об авторах (увы, её всё равно маловато, очень часто аффилиации нигде не находятся);
— скрипт, вырезающий картинки из pdf; он, конечно, на основе внешнего тула, pdffigures2, но всё равно скрипт немаленький вышел;
— порождение вариантов ответов; это тоже отдельная штука на основе ближайших соседей из paragraph-level embeddings (BGE-M3 в данном случае);
— фронтенд самой игры к моему сайту на next.js, а также ещё сопутствующие вещи вроде того, как и где хранить все эти картинки.
Оценить, лучше ли GPT-5, чем o3[-pro], которой я раньше пользовался, на паре примеров сложно, но одну вещь я уже точно заметил: в GPT-5 очень крутая работа с контекстом. У меня были два супер-длинных чатика, связанных с двумя проектами, и GPT-5 ни разу не потерял контекст, не зашёл в порочный круг, всё время отвечал по делу, и начинать новый чат ни разу не хотелось. Это были первые случаи в истории моего взаимодействия с LLM, когда обновлять контекст приходилось не потому, что для LLM так будет лучше, а потому, что само приложение начинало безбожно тормозить, загружая гигантские чаты.
Может быть, у вас есть идеи, что ещё сделать с этими данными? Считайте, что у меня есть все статьи с A*-конференций по AI за последние пару лет, включая абстракты и pdf.
👍18🔥8
Вчера таки отпраздновал день рождения, так что сегодня пост из категории lifestyle. Всем огромное спасибо, что пришли! Кажется, праздник удался, и я знаю, кого за это благодарить.)
Уже много лет мои праздники удаются в основном благодаря моей лучшей подруге Инне — она всегда идеально организует все мои дни рождения и не только.) Увы, единой ссылки, чтобы можно было прорекламировать, у неё нету, но Инна сомелье, устраивает дегустации, винные казино и прочие подобные штуки в Питере, и по этим вопросам можно ей писать на @zhivchiksr (телеграм или другое слово с тем же греческим корнем).
К ней присоединилась прекрасная Ира; давайте здесь дам ссылку на один из её проектов, "Одарённая молодёжь" (и телеграм-канал тоже есть), который помогает найти себя тем талантливым подросткам, кто по разным причинам не успевает попасть в стандартную питерскую мясорубку кружков и олимпиад (попадать в неё, как многие знают, желательно с детсада, а то и раньше). Там есть кнопочка "Поддержать проект", не стесняйтесь.)
И, насколько я понял, отдельное спасибо Ане за помощь с квизом. Да, был квиз — тоже почти каждый год бывает, я всегда ужасно благодарен тому, как много сил люди вкладывают в мой день рождения. В этот раз тема квиза будет знакома подписчикам — каждый раунд был посвящён одной из игр, которые я обозревал здесь или раньше. После каждого раунда были специально сделанные мини-тортики — смотрите фото, это правда очень круто получилось. Отдельное уважение тем, кто поймёт отсылку из мини-тортика с малинкой.
А ещё, кроме тёплых пожеланий и тортиков, мне подарили Майлза! Вылитый же, правда?
Всем спасибо!!! ❤️❤️❤️
#lifestyle
Уже много лет мои праздники удаются в основном благодаря моей лучшей подруге Инне — она всегда идеально организует все мои дни рождения и не только.) Увы, единой ссылки, чтобы можно было прорекламировать, у неё нету, но Инна сомелье, устраивает дегустации, винные казино и прочие подобные штуки в Питере, и по этим вопросам можно ей писать на @zhivchiksr (телеграм или другое слово с тем же греческим корнем).
К ней присоединилась прекрасная Ира; давайте здесь дам ссылку на один из её проектов, "Одарённая молодёжь" (и телеграм-канал тоже есть), который помогает найти себя тем талантливым подросткам, кто по разным причинам не успевает попасть в стандартную питерскую мясорубку кружков и олимпиад (попадать в неё, как многие знают, желательно с детсада, а то и раньше). Там есть кнопочка "Поддержать проект", не стесняйтесь.)
И, насколько я понял, отдельное спасибо Ане за помощь с квизом. Да, был квиз — тоже почти каждый год бывает, я всегда ужасно благодарен тому, как много сил люди вкладывают в мой день рождения. В этот раз тема квиза будет знакома подписчикам — каждый раунд был посвящён одной из игр, которые я обозревал здесь или раньше. После каждого раунда были специально сделанные мини-тортики — смотрите фото, это правда очень круто получилось. Отдельное уважение тем, кто поймёт отсылку из мини-тортика с малинкой.
А ещё, кроме тёплых пожеланий и тортиков, мне подарили Майлза! Вылитый же, правда?
Всем спасибо!!! ❤️❤️❤️
#lifestyle
❤53🔥13👏3👍1
И второй пост о MoE-моделях. Это уже, думаю, будет самый последний пост в блоге Synthesis AI, ну и опять выкладываю в свой блог ещё раньше, чем туда:
A Mixed Blessing II: MoE for Images and Video
В первой части мы говорили о базовой идее mixture-of-experts и о том, как она применяется в современных текстовых LLM. А во второй части переходим к картинкам, видео и мультимодальным моделям. Началось это с V-MoE, который по сути ViT+MoE, продолжилось DiT-MoE, дальше были сразу пять модальностей в Uni-MoE и переход к синтезу видео на примере CogVideoX.
Ещё в посте обзор нескольких свежих статей, из 2025 года, а ещё два "дополнительных" раздела: один математический, о variational diffusion distillation, где диффузионная модель дистиллируется в смесь экспертов через вариационный вывод, и один немного "в сторону", о модели mixture-of-recursions, о которой я недавно писал пост по-русски.
Enjoy!)
A Mixed Blessing II: MoE for Images and Video
В первой части мы говорили о базовой идее mixture-of-experts и о том, как она применяется в современных текстовых LLM. А во второй части переходим к картинкам, видео и мультимодальным моделям. Началось это с V-MoE, который по сути ViT+MoE, продолжилось DiT-MoE, дальше были сразу пять модальностей в Uni-MoE и переход к синтезу видео на примере CogVideoX.
Ещё в посте обзор нескольких свежих статей, из 2025 года, а ещё два "дополнительных" раздела: один математический, о variational diffusion distillation, где диффузионная модель дистиллируется в смесь экспертов через вариационный вывод, и один немного "в сторону", о модели mixture-of-recursions, о которой я недавно писал пост по-русски.
Enjoy!)
❤15🎉1
Когда я был в Иннополисе на летней школе имени Поляка, со мной в студии Иннополиса записали подкаст. Вдруг вспомнил о нём — и оказалось, что в конце июля он уже вышел!
Выложил на страницу "Выступления"
Прямая ссылка в VKVideo
На записи было забавное ощущение: ведущий начал издалека, поспрашивал про меня, про историю моей жизни, потом понемногу начал подбираться к науке и образованию. Я думал: "Ого, мы полчаса делаем вступление, сколько же этот подкаст будет длиться"... и тут он закончился.)
Но вроде бы всё равно что-то интересное получилось; надеюсь, что он заслуживает больше чем 600 просмотров за месяц. :)
Выложил на страницу "Выступления"
Прямая ссылка в VKVideo
На записи было забавное ощущение: ведущий начал издалека, поспрашивал про меня, про историю моей жизни, потом понемногу начал подбираться к науке и образованию. Я думал: "Ого, мы полчаса делаем вступление, сколько же этот подкаст будет длиться"... и тут он закончился.)
Но вроде бы всё равно что-то интересное получилось; надеюсь, что он заслуживает больше чем 600 просмотров за месяц. :)
😁25🔥12❤5
Современные LLM, даже рассуждающие, всё равно очень плохи в алгоритмических задачах. И вот, кажется, намечается прогресс: Hierarchical Reasoning Model (HRM), в которой друг с другом взаимодействуют две рекуррентные сети на двух уровнях, с жалкими 27 миллионами параметров обошла системы в тысячи раз больше на задачах, требующих глубокого логического мышления. Как у неё это получилось, и может ли это совершить новую мини-революцию в AI? Давайте разберёмся...
Hierarchical Reasoning Model: как 27М параметров решают судоку и ARC-AGI
(Пост довольно большой, так что приведу тут только введение, дальше читайте по ссылке.)
Возможности современных LLM слегка парадоксальны: модели, которые пишут симфонии и объясняют квантовую хромодинамику, не могут решить судоку уровня "эксперт". На подобного рода алгоритмических головоломках точность даже лучших LLM в мире стремится к нулю.
Это не баг, а фундаментальное ограничение архитектуры. Вспомните базовый курс алгоритмов (или менее базовый курс теории сложности, если у вас такой был): есть задачи класса P (решаемые за полиномиальное время), а есть задачи, решаемые схемами постоянной глубины (AC⁰). Трансформеры, при всей их мощи, застряли во втором классе, ведь у них фиксированная и не слишком большая глубина.
Представьте это так: вам дают лабиринт и просят найти выход. Это несложно, но есть нюанс: смотреть на лабиринт можно ровно три секунды, вне зависимости от того, это лабиринт 5×5 или 500×500. Именно так работают современные LLM — у них фиксированное число слоёв (обычно несколько десятков), через которые проходит информация. Миллиарды и триллионы параметров относятся к ширине обработки (числу весов в каждом слое), а не к глубине мышления (числу слоёв).
Да, начиная с семейства OpenAI o1 у нас есть “рассуждающие” модели, которые могут думать долго. Но это ведь на самом деле “костыль”: они порождают промежуточные токены, эмулируя цикл через текст. Честно говоря, подозреваю, что для самой LLM это как программировать на Brainfuck — технически возможно, но мучительно неэффективно. Представьте, например, что вам нужно решить судоку с такими ограничениями:
— смотреть на картинку можно две секунды,
— потом нужно записать обычными словами на русском языке то, что вы хотите запомнить,
— и потом вы уходите и возвращаетесь через пару дней (полностью “очистив контекст”), получая только свои предыдущие записи на естественном языке плюс ещё две секунды на анализ самой задачи.
Примерно так современные LLM должны решать алгоритмические задачи — так что кажется неудивительным, что они это очень плохо делают!
И вот Wang et al. (2025) предлагают архитектуру Hierarchical Reasoning Model (HRM), которая, кажется, умеет думать нужное время естественным образом... Как у них это получилось?
Hierarchical Reasoning Model: как 27М параметров решают судоку и ARC-AGI
(Пост довольно большой, так что приведу тут только введение, дальше читайте по ссылке.)
Возможности современных LLM слегка парадоксальны: модели, которые пишут симфонии и объясняют квантовую хромодинамику, не могут решить судоку уровня "эксперт". На подобного рода алгоритмических головоломках точность даже лучших LLM в мире стремится к нулю.
Это не баг, а фундаментальное ограничение архитектуры. Вспомните базовый курс алгоритмов (или менее базовый курс теории сложности, если у вас такой был): есть задачи класса P (решаемые за полиномиальное время), а есть задачи, решаемые схемами постоянной глубины (AC⁰). Трансформеры, при всей их мощи, застряли во втором классе, ведь у них фиксированная и не слишком большая глубина.
Представьте это так: вам дают лабиринт и просят найти выход. Это несложно, но есть нюанс: смотреть на лабиринт можно ровно три секунды, вне зависимости от того, это лабиринт 5×5 или 500×500. Именно так работают современные LLM — у них фиксированное число слоёв (обычно несколько десятков), через которые проходит информация. Миллиарды и триллионы параметров относятся к ширине обработки (числу весов в каждом слое), а не к глубине мышления (числу слоёв).
Да, начиная с семейства OpenAI o1 у нас есть “рассуждающие” модели, которые могут думать долго. Но это ведь на самом деле “костыль”: они порождают промежуточные токены, эмулируя цикл через текст. Честно говоря, подозреваю, что для самой LLM это как программировать на Brainfuck — технически возможно, но мучительно неэффективно. Представьте, например, что вам нужно решить судоку с такими ограничениями:
— смотреть на картинку можно две секунды,
— потом нужно записать обычными словами на русском языке то, что вы хотите запомнить,
— и потом вы уходите и возвращаетесь через пару дней (полностью “очистив контекст”), получая только свои предыдущие записи на естественном языке плюс ещё две секунды на анализ самой задачи.
Примерно так современные LLM должны решать алгоритмические задачи — так что кажется неудивительным, что они это очень плохо делают!
И вот Wang et al. (2025) предлагают архитектуру Hierarchical Reasoning Model (HRM), которая, кажется, умеет думать нужное время естественным образом... Как у них это получилось?
🔥32❤21👍9