«Grim Fandango», разработанная Тимом Шейфером в LucasArts и выпущенная в 1998 году, примечательна своим уникальным сочетанием мексиканского фольклора и эстетики фильма-нуар, а также увлекательной историей и персонажами. Игра столкнулась с критикой из-за сложных головоломок и неудобного управления, что повлияло на общий игровой опыт, несмотря на разработку с использованием нового 3D-движка GrimE. Хотя ремастированная версия 2015 г ода исправила некоторые проблемы игрового процесса, недостатки оригинала подчеркивают трудности, с которыми сталкивались приключенческие игры во время их снижения популярности.»
Grim Fandango отмечается как любимая приключенческая игра, известная своим уникальным стилем, сюжетом и персонажами, несмотря на некоторые критические замечания по поводу сложных головоломок и интерфейса.
Игра получила похвалу за свои зрелые темы и богатый мир, которые нашли отклик у игроков, даже с юного возраста, что способствовало её долговременному влиянию и ностальгии.
Музыка и художественный стиль Grim Fandango получают высокую оценку, усиливая общее впечатление и повествование, которое ценят поклонники.
Макеты станций метро Нью-Йорка предоставляют детализированные изображения станций метро, но не имеют URL-адресов, которые можно добавить в закладки, что снижает удобство использования. Пользователи отмечают трудности в навигации по системе метро Нью-Йорка, указывая на устаревшие поезда и ограниченное количество указателей по сравнению с такими городами, как Токио и Лондон. Создатель сайта осведомлен о полученной обратной связи и планирует обновления для улучшения удобства использования, обсуждая также роль технологий в приложениях для транспорта и влияние устаревшей инфраструктуры на пользовательский опыт.
Открытый проект Мэтью Берда сосредоточен на слепом разделении источников, стремясь разделить музыку на отдельные инструменты без использования внешних библиотек.
Проект использует преобразования Фурье и анализ огибающей для преобразования музыки в нотную запись, получая данные об инструментах из базы данных Университета Айовы.
Звуковые волны анализируются для идентификации инструментов и нот с использованием спектрограмм и матричных решений, результаты отображаются с помощью matplotlib; проект доступен на GitHub.
Audio Decomposition — это проект с открытым исходным кодом, разработанный учеником средней школы, использующий алгоритм обнаружения высоты звука для классификации инструментов в музыке. Хотя он не достигает истинного разделения источников, он представляет собой новый метод идентификации музыкальных элементов, вызывая обсуждения о сложностях разделения аудио в сложной музыке. Проект доступен на GitHub, демонстрируя впечатляющие способности молодого разработчика в области аудиотехнологий.
Physical Intelligence (π) запустила π0, универсальную политику для роботов, предназначенную для улучшения искусственного физического интеллекта, с акцентом на физические задачи, а не на цифровые.
π0 обучен на разнообразном наборе данных от нескольких роботов, что позволяет ему выполнять такие задачи, как складывание белья и уборка столов, используя предобучение на данных интернет-масштаба в области зрения и языка, а также новый метод согласования потоков для ловкого управления.
Как прототип, π0 обозначает прогресс в создании универсальных моделей роботов, способных выполнять сложные физические задачи, при этом компания ищет сотрудничества и нанимает сотрудников для продвижения этого исследования.
Physical Intelligence создала универсальный ИИ, который может выполнять задачи, такие как складывание белья, что является значительным достижением в области робототехники. Способность ИИ управлять сложными, не жесткими объектами, такими как одежда, предполагает потенциал для более широкого применения, хотя в настоящее время он сталкивается с проблемами адаптации и обобщения в реальных условиях. Это развитие вызывает обсуждения экономических и социальных последствий интеграции ИИ в повседневные задачи, подчеркивая как вызовы, так и возможности.
Статья призывает академиков писать книги, подчеркивая, что это более осуществимо, чем кажется, особенно если они уже создают конспекты лекций.
Это предполагает публикацию онлайн бесплатно для максимального воздействия и использование услуг печати по требованию для физических копий, избегая коммерческих издателей для поддержания доступности.
Написание книги представляется как долгосрочная инвестиция в обмен идеями и улучшение своей области, с потенциалом влиять на других и повышать качество ресурсов.
Аспирирующим авторам рекомендуется развивать идеи через обсуждения, искать отзывы от бета-читателей и использовать инструменты для письма, такие как Markdown, LaTeX или Typst. - Для публикации рекомендуются платформы, такие как Leanpub, и варианты самопубликации, такие как Lulu для печати по требованию. - Написание книги представляется как путь обучения и обмена, требующий дисциплины и предлагающий личностный рост, даже если книга не будет опубликована.
Разработан новый инструмент для автоматизации создания скриптов визуализации данных, что решает проблему утомительного процесса ручного написания скриптов.
Инструмент включает в себя эконометрические методы, такие как гистограммы и диаграммы рассеяния, для эффективного анализа распределений данных.
Он доступен бесплатно, с открытым исходным кодом, который можно найти на GitHub, приглашая отзывы от пользователей и технического сообщества.
Visprex — это инструмент с открытым исходным кодом, работающий в браузере, предназначенный д ля визуализации файлов CSV (значения, разделенные запятыми), с целью автоматизации повторяющихся задач визуализации данных.
В настоящее время он поддерживает методы визуализации, такие как гистограммы и диаграммы рассеяния, основываясь на опыте в области эконометрики.
Пользователи заметили, что Visprex требует строгого формата CSV, в отличие от более гибких инструментов, таких как Excel, с запланированными обновлениями в будущем для поддержки дополнительных форматов данных и функций очистки данных.
Большие языковые модели (LLM) сталкиваются с убывающей отдачей, что отражает прошлые тенденции в глубоком обучении, и некоторые эксперты предполагают, что они достигли плато.
Несмотря на то, что они не достигли уровня Искусственного Общего Интеллекта (AGI), большие языковые модели (LLM) все же впечатляют и могут стимулировать экономику, сосредоточенную на интеграции разговорных API в существующие приложения.
Дебаты продолжаются: критики, такие как Гэри Маркус, выступают за гибридные подходы вместо чистых нейронных сетей, в то время как другие считают, что дальнейшее масштабирование и инновации могут привести к значительным достижениям.