« Grim Fandango », développé par Tim Schafer chez LucasArts et sorti en 1998, est remarquable pour sa combinaison unique de folklore mexicain et d'esthétique film noir, ainsi que pour son histoire et ses personnages captivants. - Le jeu a fait face à des critiques pour ses énigmes complexes et ses contrôles maladroits, qui ont affecté l'expérience de jeu globale, malgré son développement avec le nouveau moteur 3D, GrimE. - Bien que la version remasterisée de 2015 ait résolu certains problèmes de gameplay, les défauts de l'original soulignent les défis auxquels les jeux d'aventure ont été confrontés lors de leur déclin en popularité. »
Grim Fandango est célébré comme un jeu d'aventure apprécié, reconnu pour son style unique, son histoire et ses personnages, malgré certaines critiques concernant des énigmes difficiles et une interface.
Le jeu est salué pour ses thèmes matures et son monde riche, qui ont résonné avec les joueurs, même dès un jeune âge, contribuant à son impact durable et à la nostalgie qu'il suscite.
Le style musical et artistique de Grim Fandango reçoit de nombreux éloges, enrichissant l'expérience globale et la narration appréciée par les fans.
Les plans des stations de métro de NYC offrent des rendus détaillés des stations de métro mais manquent d'URL pouvant être mises en favoris, ce qui réduit la convivialité pour les utilisateurs. - Les utilisateurs soulignent les défis de la navigation dans le système de métro de NYC, notant des trains obsolètes et une signalisation limitée par rapport à des villes comme Tokyo et Londres. - Le créateur du site est conscient des retours et prévoit des mises à jour pour améliorer l'utilisabilité, avec des discussions portant également sur le rôle de la technologie dans les applications de transport et les effets d'une infrastructure obsolète sur l'expérience utilisateur.
Le projet open-source de Matthew Bird se concentre sur la séparation aveugle des sources, visant à diviser la musique en instruments individuels sans s'appuyer sur des bibliothèques externes.
Le projet utilise les transformations de Fourier et l'analyse d'enveloppe pour convertir la musique en partitions, en obtenant les données des instruments à partir de la base de données de l'Université de l'Iowa.
Les ondes sonores sont analysées pour identifier les instruments et les notes à l'aide de spectrogrammes et de solutions matricielles, avec des résultats affichés via matplotlib ; le projet est accessible sur GitHub.
Audio Decomposition est un projet open-source développé par un lycéen, utilisant un algorithme de détection de hauteur pour classifier les instruments dans la musique. Bien qu'il n'atteigne pas une véritable séparation des sources, il présente une méthode novatrice pour identifier les éléments musicaux, suscitant des discussions sur les défis de la séparation audio dans la musique complexe. Le projet est accessible sur GitHub, mettant en lumière les capacités impressionnantes d'un jeune développeur dans le domaine de la technologie audio.
Physical Intelligence (π) a lancé π0, une politique robotique généraliste conçue pour améliorer l'intelligence physique artificielle, en se concentrant sur les tâches physiques plutôt que numériques.
π0 est entraîné sur un ensemble de données diversifié provenant de plusieurs robots, ce qui lui permet d'effectuer des tâches telles que plier le linge et débarrasser les tables, en utilisant un pré-entraînement vision-langage à l'échelle d'Internet et une nouvelle méthode d'appariement de flux pour un contrôle habile.
As a prototype, π0 signifie des progrès vers des modèles de robots polyvalents capables de tâches physiques complexes, l'entreprise cherchant des collaborations et recrutant pour faire avancer cette recherche.
Physical Intelligence a créé une IA généraliste capable d'effectuer des tâches telles que plier le linge, marquant une avancée significative en robotique. La capacité de l'IA à gérer des objets complexes et non rigides comme les vêtements suggère un potentiel pour des applications plus larges, bien qu'elle fasse actuellement face à des défis en matière d'adaptabilité et de généralisation dans le monde réel. Ce développement suscite des discussions sur les implications économiques et sociales de l'intégration de l'IA dans les tâches quotidiennes, mettant en lumière à la fois des défis et des opportunités.
L'article encourage les universitaires à écrire des livres, soulignant que c'est plus faisable qu'il n'y paraît, surtout s'ils créent déjà des notes de cours.
Il suggère de publier en ligne gratuitement pour maximiser l'impact et d'utiliser des services d'impression à la demande pour les copies physiques, tout en évitant les éditeurs commerciaux pour maintenir l'accessibilité.
Écrire un livre est présenté comme un investissement à long terme dans le partage d'idées et l'amélioration de son domaine, avec le potentiel d'influencer les autres et d'améliorer la qualité des ressources.
Aspirants auteurs sont encouragés à développer des idées par le biais de discussions, à solliciter des retours de lecteurs bêta, et à utiliser des outils d'écriture comme Markdown, LaTeX ou Typst. - Des plateformes comme Leanpub et des options d'auto-édition telles que Lulu pour l'impression à la demande sont recommandées pour la publication. - Écrire un livre est présenté comme un voyage d'apprentissage et de partage, nécessitant de la discipline et offrant une croissance personnelle, même si le livre n'est pas publié.
Un nouvel outil a été développé pour automatiser la création de scripts de visualisation de données, répondant ainsi à la nature fastidieuse de l'écriture manuelle de scripts.
Cet outil intègre des méthodes économétriques, telles que les histogrammes et les nuages de points, pour analyser efficacement les distributions de données.
Il est disponible gratuitement, avec un code source ouvert accessible sur GitHub, invitant les retours des utilisateurs et de la communauté technologique.
Visprex est un outil open-source basé sur un navigateur pour visualiser les fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules), destiné à automatiser les tâches répétitives de visualisation de données.
Il prend actuellement en charge des méthodes de visualisation telles que les histogrammes et les nuages de points, en s'appuyant sur l'expertise en économétrie.
Les utilisateurs ont observé que Visprex nécessite un format CSV strict, contrairement à des outils plus flexibles comme Excel, avec des mises à jour futures prévues pour prendre en charge des formats de données supplémentaires et des fonctionnalités de nettoyage de données.
Les grands modèles de langage (LLM) sont confrontés à des rendements décroissants, reflétant les tendances passées de l'apprentissage profond, certains experts suggérant qu'ils ont atteint un plateau.
Bien qu'ils n'atteignent pas l'intelligence générale artificielle (AGI), les LLM sont tout de même impressionnants et pourraient stimuler une économie centrée sur l'intégration d'API conversationnelles dans les applications existantes.
Le débat persiste, avec des critiques comme Gary Marcus plaidant pour des approches hybrides plutôt que pour des réseaux neuronaux purs, tandis que d'autres croient qu'un développement et une innovation supplémentaires pourraient conduire à des avancées significatives.