Skip to main content

2024-11-10

Grim Fandango

  • Grim Fandango," yang dikembangkan oleh Tim Schafer di LucasArts dan dirilis pada tahun 1998, terkenal karena kombinasi unik dari cerita rakyat Meksiko dan estetika film noir, bersama dengan cerita dan karakter yang menarik. - Permainan ini menghadapi kritik karena teka-teki yang kompleks dan kontrol yang canggung, yang mempengaruhi pengalaman bermain secara keseluruhan, meskipun dikembangkan dengan mesin 3D baru, GrimE. - Meskipun versi remaster tahun 2015 mengatasi beberapa masalah gameplay, kekurangan dari versi aslinya menyoroti tantangan yang dihadapi oleh permainan petualangan selama penurunan popularitasnya.

Reaksi

  • Grim Fandango dirayakan sebagai permainan petualangan yang dicintai, terkenal karena gaya, cerita, dan karakternya yang unik, meskipun ada beberapa kritik mengenai teka-teki yang menantang dan antarmuka.
  • Teks tersebut memuji permainan karena tema-tema dewasanya dan dunia yang kaya, yang beresonansi dengan pemain, bahkan sejak usia muda, berkontribusi pada dampak dan nostalgia yang bertahan lama.
  • Tata musik dan gaya seni Grim Fandango menerima pujian tinggi, meningkatkan pengalaman keseluruhan dan narasi yang dihargai oleh para penggemar.

Denah Stasiun Kereta Bawah Tanah NYC

Reaksi

  • NYC Subway Station Layouts menyediakan gambar rinci dari stasiun kereta bawah tanah tetapi tidak memiliki URL yang dapat di-bookmark, mengurangi kemudahan penggunaan. Pengguna menyoroti tantangan dalam menavigasi sistem kereta bawah tanah NYC, mencatat kereta yang sudah ketinggalan zaman dan tanda yang terbatas dibandingkan dengan kota-kota seperti Tokyo dan London. Pencipta situs ini menyadari umpan balik tersebut dan merencanakan pembaruan untuk meningkatkan kegunaan, dengan diskusi juga mencakup peran teknologi dalam aplikasi transit dan dampak infrastruktur yang ketinggalan zaman terhadap pengalaman pengguna.

Audio Decomposition – pemisahan musik sumber terbuka menjadi instrumen konstituen

  • Proyek open-source Matthew Bird berfokus pada pemisahan sumber buta, dengan tujuan memisahkan musik menjadi instrumen individu tanpa bergantung pada pustaka eksternal.
  • Tugas ini memanfaatkan transformasi Fourier dan analisis amplop untuk mengubah musik menjadi notasi musik, dengan mengambil data instrumen dari basis data Universitas Iowa.
  • Gelombang suara dianalisis untuk mengidentifikasi instrumen dan nada menggunakan spektrogram dan solusi matriks, dengan hasil ditampilkan melalui matplotlib; proyek ini dapat diakses di GitHub.

Reaksi

  • Audio Decomposition adalah proyek sumber terbuka yang dikembangkan oleh seorang siswa sekolah menengah, memanfaatkan algoritma deteksi nada untuk mengklasifikasikan instrumen dalam musik. Meskipun tidak mencapai pemisahan sumber yang sebenarnya, proyek ini menyajikan metode baru untuk mengidentifikasi elemen musik, memicu diskusi tentang tantangan pemisahan audio dalam musik yang kompleks. Proyek ini dapat diakses di GitHub, menyoroti kemampuan mengesankan dari seorang pengembang muda di bidang teknologi audio.

AI kebijakan generalis pertama dari Physical Intelligence akhirnya dapat mencuci pakaian Anda

  • Physical Intelligence (π) telah meluncurkan π0, sebuah kebijakan robot generalis yang dirancang untuk meningkatkan kecerdasan fisik buatan, dengan fokus pada tugas fisik daripada tugas digital.
  • π0 dilatih pada kumpulan data yang beragam dari berbagai robot, memungkinkannya untuk melakukan tugas-tugas seperti melipat cucian dan membersihkan meja, menggunakan pralatihan visi-bahasa skala Internet dan metode pencocokan aliran baru untuk kontrol yang terampil.
  • As sebuah prototipe, π0 menandakan kemajuan menuju model robot serbaguna yang mampu melakukan tugas fisik yang kompleks, dengan perusahaan mencari kolaborasi dan merekrut untuk memajukan penelitian ini.

Reaksi

  • Physical Intelligence telah menciptakan AI generalis yang dapat melakukan tugas seperti melipat pakaian, menandai kemajuan signifikan dalam bidang robotika. Kemampuan AI untuk mengelola objek kompleks dan tidak kaku seperti pakaian menunjukkan potensi untuk aplikasi yang lebih luas, meskipun saat ini menghadapi tantangan dalam adaptabilitas dan generalisasi di dunia nyata. Pengembangan ini memicu diskusi tentang implikasi ekonomi dan sosial dari integrasi AI ke dalam tugas sehari-hari, menyoroti baik tantangan maupun peluang.

Anda juga bisa menulis buku

  • Artikel tersebut mendorong para akademisi untuk menulis buku, menekankan bahwa hal ini lebih memungkinkan daripada yang terlihat, terutama jika mereka sudah membuat catatan kuliah.
  • Ini menyarankan untuk menerbitkan secara online secara gratis guna memaksimalkan dampak dan menggunakan layanan cetak sesuai permintaan untuk salinan fisik, sambil menghindari penerbit komersial untuk menjaga aksesibilitas.
  • Menulis buku digambarkan sebagai investasi jangka panjang dalam berbagi ide dan meningkatkan bidang seseorang, dengan potensi untuk mempengaruhi orang lain dan meningkatkan kualitas sumber daya.

Reaksi

  • Aspiring authors are encouraged to develop ideas through discussions, seek feedback from beta readers, and use writing tools like Markdown, LaTeX, or Typst. Platform seperti Leanpub dan opsi self-publishing seperti Lulu untuk print-on-demand direkomendasikan untuk penerbitan. Menulis buku digambarkan sebagai perjalanan pembelajaran dan berbagi, yang memerlukan disiplin dan menawarkan pertumbuhan pribadi, bahkan jika buku tersebut tidak diterbitkan.

Visprex – Alat visualisasi data open-source dalam peramban untuk file CSV

  • Sebuah alat baru telah dikembangkan untuk mengotomatisasi pembuatan skrip visualisasi data, mengatasi sifat membosankan dari penulisan skrip manual.
  • Alat ini menggabungkan metode ekonometrik, seperti histogram dan scatterplot, untuk menganalisis distribusi data secara efektif.
  • Itu tersedia secara gratis, dengan kode sumber terbuka yang dapat diakses di GitHub, mengundang masukan dari pengguna dan komunitas teknologi.

Reaksi

  • Visprex adalah alat berbasis peramban sumber terbuka untuk memvisualisasikan file CSV (Comma-Separated Values), yang bertujuan untuk mengotomatisasi tugas visualisasi data yang berulang.
  • Itu saat ini mendukung metode visualisasi seperti histogram dan scatterplot, yang diambil dari keahlian ekonometrika.
  • Pengguna telah mengamati bahwa Visprex memerlukan format CSV yang ketat, tidak seperti alat yang lebih fleksibel seperti Excel, dengan pembaruan di masa depan yang direncanakan untuk mendukung format data tambahan dan fitur pembersihan data.

LLM telah mencapai titik pengembalian yang semakin berkurang

Reaksi

  • Model Bahasa Besar (LLMs) menghadapi penurunan hasil yang semakin berkurang, mencerminkan tren masa lalu dalam pembelajaran mendalam, dengan beberapa ahli menyarankan bahwa mereka telah mencapai titik jenuh.
  • Meskipun belum mencapai Kecerdasan Umum Buatan (AGI), LLM tetap mengesankan dan dapat mendorong ekonomi yang berpusat pada integrasi API percakapan ke dalam aplikasi yang ada.
  • Perdebatan terus berlanjut, dengan kritikus seperti Gary Marcus yang mendukung pendekatan hibrida dibandingkan jaringan saraf murni, sementara yang lain percaya bahwa peningkatan skala dan inovasi lebih lanjut dapat menghasilkan kemajuan yang signifikan.