Сегодня в пятничном посте две игры, и обе на первый взгляд кажутся совершенно стандартными, но в итоге обе очень понравились.
Islets
Это. Просто. Хорошая. Метроидвания. Абсолютно стандартная, по канонам. Рисованные мышки спасают свой маленький мир от злых роботов и прочих созданий. Мыш, за которого мы играем, получает новые способности вроде двойного прыжка или приклеивания к стенкам, что открывает новые проходы в разных местах. После победы над боссом летающие острова приклеиваются друг к другу, что тоже открывает новые проходы.
Но хорошо сделано! Прыгать приятно, сражаться приятно, летать на небольшом деревянном самолётике приятно, арт-стиль милый, боссы нетривиальные, но не душные, история ни на что не претендующая, но с забавными шуточками. Вот просто всё сделано компетентно и с любовью, нет ни одной провальной стороны.
И в результате игра, которая снаружи кажется стандартной, чуть ли не унылой и не имеющей никакой особой фишки, на самом деле восхитительно играется. С большим удовольствием прошёл и всем рекомендую; это для меня примерно такой же hidden gem, каким когда-то оказался Teslagrad в жанре пазл-платформеров. Надо будет, кстати, рассказать про него при случае.
Crow Country
А это просто хороший survival horror в стиле игр с PlayStation 1. После того как мне (немного неожиданно для самого себя) зашёл Signalis, я решил попробовать другого представителя жанра. И не был разочарован!
Здесь нет никакой суперзагадочной истории: ты детектив, приезжающий в заброшенный парк развлечений искать пропавших людей и хозяина парка. Дальше, конечно, происходит много странного и антинаучного, нападают странные мутанты, но история разворачивается достаточно логично, записки объясняют весь контекст, и следить за происходящим интересно. Есть только один небольшой твист в конце, который ни на что не влияет (и на самом деле непонятно зачем добавлен).
Собственно, и хоррора никакого нет: не было даже того постоянного дискомфорта и давящей атмосферы, которые создаёт Signalis. А в Crow Country вся рисовка скорее мультяшная, скримеров никаких нету, и даже чересчур неприятных вещей ни с кем не происходит.
Но мне очень понравились загадки; они не совсем тривиальные, но достаточно простые. Так что получается, что ты нигде не застреваешь (та редкая игра, где я ни разу не пользовался гайдами), а просто идёшь вперёд и решаешь загадку за загадкой... но тебе при этом не скучно! В Crow Country есть даже карта секретов, которая сразу показывает, в каких комнатах их искать. В итоге я после обычного прохождения получил все achievements, кроме одного, которое требует перепрохождения — да, там есть что-то вроде NG+, но туда я уже не полез, конечно.
В общем, рекомендую любителям жанра, да и нелюбителей эта игра может переубедить.
#games #tgif
Islets
Это. Просто. Хорошая. Метроидвания. Абсолютно стандартная, по канонам. Рисованные мышки спасают свой маленький мир от злых роботов и прочих созданий. Мыш, за которого мы играем, получает новые способности вроде двойного прыжка или приклеивания к стенкам, что открывает новые проходы в разных местах. После победы над боссом летающие острова приклеиваются друг к другу, что тоже открывает новые проходы.
Но хорошо сделано! Прыгать приятно, сражаться приятно, летать на небольшом деревянном самолётике приятно, арт-стиль милый, боссы нетривиальные, но не душные, история ни на что не претендующая, но с забавными шуточками. Вот просто всё сделано компетентно и с любовью, нет ни одной провальной стороны.
И в результате игра, которая снаружи кажется стандартной, чуть ли не унылой и не имеющей никакой особой фишки, на самом деле восхитительно играется. С большим удовольствием прошёл и всем рекомендую; это для меня примерно такой же hidden gem, каким когда-то оказался Teslagrad в жанре пазл-платформеров. Надо будет, кстати, рассказать про него при случае.
Crow Country
А это просто хороший survival horror в стиле игр с PlayStation 1. После того как мне (немного неожиданно для самого себя) зашёл Signalis, я решил попробовать другого представителя жанра. И не был разочарован!
Здесь нет никакой суперзагадочной истории: ты детектив, приезжающий в заброшенный парк развлечений искать пропавших людей и хозяина парка. Дальше, конечно, происходит много странного и антинаучного, нападают странные мутанты, но история разворачивается достаточно логично, записки объясняют весь контекст, и следить за происходящим интересно. Есть только один небольшой твист в конце, который ни на что не влияет (и на самом деле непонятно зачем добавлен).
Собственно, и хоррора никакого нет: не было даже того постоянного дискомфорта и давящей атмосферы, которые создаёт Signalis. А в Crow Country вся рисовка скорее мультяшная, скримеров никаких нету, и даже чересчур неприятных вещей ни с кем не происходит.
Но мне очень понравились загадки; они не совсем тривиальные, но достаточно простые. Так что получается, что ты нигде не застреваешь (та редкая игра, где я ни разу не пользовался гайдами), а просто идёшь вперёд и решаешь загадку за загадкой... но тебе при этом не скучно! В Crow Country есть даже карта секретов, которая сразу показывает, в каких комнатах их искать. В итоге я после обычного прохождения получил все achievements, кроме одного, которое требует перепрохождения — да, там есть что-то вроде NG+, но туда я уже не полез, конечно.
В общем, рекомендую любителям жанра, да и нелюбителей эта игра может переубедить.
#games #tgif
❤22
Продолжу ностальгическую серию. Я чуток обновил блог на сайте, добавил плагин с галереями изображений, добавил табы в навигацию и решил, что пусть будет и таб Lifestyle (например, вот пост про день рождения), и таб "Обзоры игр" (их не показываю по умолчанию в табе All, а то всё заполонят, но вот добавил на пробу Islets и Crow Country).
А сейчас продолжу рассказывать о постах из блога Synthesis AI. Сегодня вспомню несколько постов именно про синтетические данные:
Top 5 Applications of Synthetic Data — обзорный пост о том, куда синтетику применять; разумеется, это всё было ещё до эпохи LLM
Synthetic Data Case Studies: It Just Works — длинный пост, по сути наш тогдашний whitepaper о том, как делать синтетику и куда её применять, с конкретными нашими внутренними результатами
Synthetic Data-Centric AI — ещё один обзорный пост о структуре проекта по ML и о том, как туда встраивать синтетические данные
Synthetic Data for Safe Driving — обзор применений синтетических данных для анализа состояния водителей в автомобилях (не путать с self-driving cars, это про живых людей)
Synthetic Data and the Metaverse — появилось тогда это новое слово от Марка Цукерберга, чего бы и пост не написать, понятно же, что в VR-based Metaverse будет куча всяких синтетических данных и объектов
Facial Landmark Detection with Synthetic Data: Case Study — это был один из первых наших серьёзных проектов в Synthesis AI, действительно смогли улучшить распознавание ключевых точек на лицах через синтетические картинки людей; это очень естественное применение синтетики, потому что размечать ключевые точки на настоящих фотографиях — адский труд, и реальные датасеты здесь не могут быть большими
Так мы уже добрались до 2022 года; следующая порция ностальгии из блога Synthesis AI будет немножко особенной и, надеюсь, более интересной, а потом перейдём и вовсе к generative AI.
А сейчас продолжу рассказывать о постах из блога Synthesis AI. Сегодня вспомню несколько постов именно про синтетические данные:
Top 5 Applications of Synthetic Data — обзорный пост о том, куда синтетику применять; разумеется, это всё было ещё до эпохи LLM
Synthetic Data Case Studies: It Just Works — длинный пост, по сути наш тогдашний whitepaper о том, как делать синтетику и куда её применять, с конкретными нашими внутренними результатами
Synthetic Data-Centric AI — ещё один обзорный пост о структуре проекта по ML и о том, как туда встраивать синтетические данные
Synthetic Data for Safe Driving — обзор применений синтетических данных для анализа состояния водителей в автомобилях (не путать с self-driving cars, это про живых людей)
Synthetic Data and the Metaverse — появилось тогда это новое слово от Марка Цукерберга, чего бы и пост не написать, понятно же, что в VR-based Metaverse будет куча всяких синтетических данных и объектов
Facial Landmark Detection with Synthetic Data: Case Study — это был один из первых наших серьёзных проектов в Synthesis AI, действительно смогли улучшить распознавание ключевых точек на лицах через синтетические картинки людей; это очень естественное применение синтетики, потому что размечать ключевые точки на настоящих фотографиях — адский труд, и реальные датасеты здесь не могут быть большими
Так мы уже добрались до 2022 года; следующая порция ностальгии из блога Synthesis AI будет немножко особенной и, надеюсь, более интересной, а потом перейдём и вовсе к generative AI.
👍9🔥9❤2
Внезапно завтра, 27 августа, буду выступать на дебатах об искусственном интеллекте:
Технодебаты: коворкинг Яндекса в ротонде Маяковки
Регистрируйтесь и приходите, если будет желание. Не знаю, что там будет кроме нас, но, видимо, что-то ещё будет, потому что сами дебаты по таймингу длятся полчаса.
Тема заявлена (думаю, намеренно) широкая и мутная:
«Должны ли компании, разрабатывающие ИИ, нести ответственность за работу автономных систем (агентов) на основе ИИ?»
Конечно, всем ясно, что правильный ответ на этот вопрос — иногда. Легко найти очевидные примеры в обе стороны. Но давайте попробую прибегнуть к коллективному разуму: как бы вы аргументировали или ответ "да", или ответ "нет" на этот вопрос?
Идеи, интересные примеры (вроде GPT4o-induced psychosis, например), рассуждения на тему будут очень кстати, а может, мы прямо тут в комментах дебаты и проведём.) Для целей этого вопроса лучше ограничиться именно LLM-агентами, самобеглые коляски и роботов-хирургов обсуждать не будем.
Технодебаты: коворкинг Яндекса в ротонде Маяковки
Регистрируйтесь и приходите, если будет желание. Не знаю, что там будет кроме нас, но, видимо, что-то ещё будет, потому что сами дебаты по таймингу длятся полчаса.
Тема заявлена (думаю, намеренно) широкая и мутная:
«Должны ли компании, разрабатывающие ИИ, нести ответственность за работу автономных систем (агентов) на основе ИИ?»
Конечно, всем ясно, что правильный ответ на этот вопрос — иногда. Легко найти очевидные примеры в обе стороны. Но давайте попробую прибегнуть к коллективному разуму: как бы вы аргументировали или ответ "да", или ответ "нет" на этот вопрос?
Идеи, интересные примеры (вроде GPT4o-induced psychosis, например), рассуждения на тему будут очень кстати, а может, мы прямо тут в комментах дебаты и проведём.) Для целей этого вопроса лучше ограничиться именно LLM-агентами, самобеглые коляски и роботов-хирургов обсуждать не будем.
spb.yandexopenspace.ru
Коворкинг Яндекса в ротонде Маяковки. 8–29 августа
Работа, технологии, культура в Санкт-Петербурге, на Невском проспекте. Тихий зал и зал для созвонов. События про IT и карьеру. Бесплатно, по регистрации.
❤8🔥4
В ностальгической серии буду чередовать Synthesis и Neuromation, сегодня очередь последней. Мы в прошлый раз обсуждали серию NeuroNuggets, сделанную в соавторстве с коллегами по Neuromation. Сегодня вспомню несколько общих постов из 2017-2018, которые сейчас читаются в основном тривиально, местами весьма наивно, но местами, кажется, вполне даже интересно.
The Most Interesting Subject in the Universe — короткий пост о мозге и о том, как там обрабатывается вход, я об этом всегда на вводных лекциях о deep learning рассказываю
Neuroplasticity — продолжение о мозге, на этот раз о нейропластичности, извлечении признаков и о том, что такое вообще искусственные нейронные сети; тоже вводные в DL материалы по сути
Xe — не откажу себе в удовольствии ещё раз напомнить про свой тогдашний рассказик, который мне в целом до сих пор нравится
Deep Architectures — краткое объяснение того, чем глубокие архитектуры лучше неглубоких, и того, что такое вообще deep learning
The AI Dialogues — а это интересный жанр я начал, думал сделать глобальное объяснение основных идей AI в исторической перспективе через диалоги; жалко, что тогда это ни у кого особого интереса не вызвало и этот пост так и остался единственным, но мне кажется, что его вполне можно с интересом читать и сейчас
Convolutional Networks — объяснение главной идеи свёрточных сетей, тоже прямо по учебнику и лекциям
Who Will Be Replaced by Robots I, or "Man! That has a proud sound!" — это первый из двух постов, которые сейчас действительно довольно забавно читаются; первая часть историческая, так что в ней точно особого бреда нет; это перевод моей статьи на vc.ru "Кого же заменят роботы, или Человек — это звучит гордо", статья тоже всё ещё доступна, так что, наверное, разумно её и читать
Who Will Be Replaced by Robots II, or Anatomy of Fear of Robotization — вторая часть о том, кого заменят роботы, уже не историческая; это тоже перевод моей статьи на vc.ru, "Кого заменят роботы II, или Анатомия страха перед роботизацией"; в целом действительно любопытно вспомнить, что мы думали об этом тогда, восемь лет назад
И это ещё далеко не всё! Stay tuned, как говорится.
#longreads #neuromation
The Most Interesting Subject in the Universe — короткий пост о мозге и о том, как там обрабатывается вход, я об этом всегда на вводных лекциях о deep learning рассказываю
Neuroplasticity — продолжение о мозге, на этот раз о нейропластичности, извлечении признаков и о том, что такое вообще искусственные нейронные сети; тоже вводные в DL материалы по сути
Xe — не откажу себе в удовольствии ещё раз напомнить про свой тогдашний рассказик, который мне в целом до сих пор нравится
Deep Architectures — краткое объяснение того, чем глубокие архитектуры лучше неглубоких, и того, что такое вообще deep learning
The AI Dialogues — а это интересный жанр я начал, думал сделать глобальное объяснение основных идей AI в исторической перспективе через диалоги; жалко, что тогда это ни у кого особого интереса не вызвало и этот пост так и остался единственным, но мне кажется, что его вполне можно с интересом читать и сейчас
Convolutional Networks — объяснение главной идеи свёрточных сетей, тоже прямо по учебнику и лекциям
Who Will Be Replaced by Robots I, or "Man! That has a proud sound!" — это первый из двух постов, которые сейчас действительно довольно забавно читаются; первая часть историческая, так что в ней точно особого бреда нет; это перевод моей статьи на vc.ru "Кого же заменят роботы, или Человек — это звучит гордо", статья тоже всё ещё доступна, так что, наверное, разумно её и читать
Who Will Be Replaced by Robots II, or Anatomy of Fear of Robotization — вторая часть о том, кого заменят роботы, уже не историческая; это тоже перевод моей статьи на vc.ru, "Кого заменят роботы II, или Анатомия страха перед роботизацией"; в целом действительно любопытно вспомнить, что мы думали об этом тогда, восемь лет назад
И это ещё далеко не всё! Stay tuned, как говорится.
#longreads #neuromation
❤7🔥7🤣1
"Технодебаты", о которых я писал во вторник, прошли. Кажется, была трансляция, надеюсь, будет и запись, а в этом посте попробую выдать свои основные тезисы на заявленную тему: "Должны ли компании, разрабатывающие ИИ, нести ответственность за работу автономных систем (агентов) на основе ИИ?". Хочу поделиться, потому что тут собрались несколько любопытных кейсов и ссылок.
Как вы понимаете, формат дебатов предполагает отстаивание одной из позиций в очень краткой форме, а не взвешенную лекцию. Мы даже жребий бросили, какая команда какую позицию будет отстаивать, и нам с Глебом Цыгановым выпал ответ "да, должны". Основные тезисы своего первого выступления я для вас изложил в посте:
Дебаты об ответственности
Здесь выложу для затравки первый раздел, дальше смотрите по ссылке, и там всё самое интересное и будет: и о том, как Sewell Seltzer общался с Дейнерис Таргариен, и про GPT-индуцированные психозы, и Moffatt vs. Air Canada, и кое-что ещё.
Постановка задачи и основные тезисы
Начну с того, что вопрос поставлен расплывчато и чересчур широко, так что очевидно, что правильный ответ на этот вопрос — иногда. Легко найти примеры в обе стороны, с которыми вряд ли кто-то будет спорить, и мы здесь будем обсуждать "серую зону", середину этого вопроса. Тем не менее, мне кажется, что нам, человечеству, важно прийти к положительному ответу на этот вопрос.
Главная причина в том, что ответ "да" позволит выстроить систему стимулов (incentive structure). Хотя мы, конечно, верим, что в каждой frontier lab работают только хорошие парни, будет ещё лучше, если требования безопасности будут законодательно закреплены, и такие стимулы будут не только моральные, но и юридические.
Вторая причина в том, что ответ "да" — это не окончательный ответ, а только начало дискуссии. Уже сейчас есть целая цепочка разработчиков, каждый из которых может нести свою часть ответственности:
— провайдеры базовых моделей (условный OpenAI);
— те, кто эти модели дообучает для конкретного использования (условный character.ai или любой стартап про LLM-агентов);
— корпоративные заказчики, которые эти дообученные модели доносят до конкретных пользователей (условная авиакомпания, которой нужен умный чатбот).
Вдоль этой цепочки ответственность нужно как-то распределить; как именно — это сложный вопрос, на который у меня, конечно, нет готового ответа, но ответ "да" позволяет хотя бы начать этот разговор.
#talks #longreads
Как вы понимаете, формат дебатов предполагает отстаивание одной из позиций в очень краткой форме, а не взвешенную лекцию. Мы даже жребий бросили, какая команда какую позицию будет отстаивать, и нам с Глебом Цыгановым выпал ответ "да, должны". Основные тезисы своего первого выступления я для вас изложил в посте:
Дебаты об ответственности
Здесь выложу для затравки первый раздел, дальше смотрите по ссылке, и там всё самое интересное и будет: и о том, как Sewell Seltzer общался с Дейнерис Таргариен, и про GPT-индуцированные психозы, и Moffatt vs. Air Canada, и кое-что ещё.
Постановка задачи и основные тезисы
Начну с того, что вопрос поставлен расплывчато и чересчур широко, так что очевидно, что правильный ответ на этот вопрос — иногда. Легко найти примеры в обе стороны, с которыми вряд ли кто-то будет спорить, и мы здесь будем обсуждать "серую зону", середину этого вопроса. Тем не менее, мне кажется, что нам, человечеству, важно прийти к положительному ответу на этот вопрос.
Главная причина в том, что ответ "да" позволит выстроить систему стимулов (incentive structure). Хотя мы, конечно, верим, что в каждой frontier lab работают только хорошие парни, будет ещё лучше, если требования безопасности будут законодательно закреплены, и такие стимулы будут не только моральные, но и юридические.
Вторая причина в том, что ответ "да" — это не окончательный ответ, а только начало дискуссии. Уже сейчас есть целая цепочка разработчиков, каждый из которых может нести свою часть ответственности:
— провайдеры базовых моделей (условный OpenAI);
— те, кто эти модели дообучает для конкретного использования (условный character.ai или любой стартап про LLM-агентов);
— корпоративные заказчики, которые эти дообученные модели доносят до конкретных пользователей (условная авиакомпания, которой нужен умный чатбот).
Вдоль этой цепочки ответственность нужно как-то распределить; как именно — это сложный вопрос, на который у меня, конечно, нет готового ответа, но ответ "да" позволяет хотя бы начать этот разговор.
#talks #longreads
👍9❤6🔥2