This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3🤯184👍99🤔35❤25😁19🔥13❤🔥8🐳5🤓5🕊2🤪2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁113🐳55🤔19🔥7👏7👀6❤5❤🔥3🗿3🥰2🆒2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤110😁86😭57🤣41👍28🐳19🔥16🤯4😱4🗿4😈3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥253👍64😭38❤12💩11🤨10❤🔥6👏6😍6🆒6👌3
Новое видео!
https://www.youtube.com/watch?v=8aKQDnIEEPQ
https://www.youtube.com/watch?v=8aKQDnIEEPQ
YouTube
Сможет ли НЕЙРОСЕТЬ написать игру на МОЕМ ДВИЖКЕ?
Арендуйте удаленный рабочий стол VDI от Selectel для быстрой и безопасной работы над проектами: https://slc.tl/3otcw
Telegram: https://xn--r1a.website/onigiriScience
В этом видео я показываю, как создавал свой небольшой игровой движок на typescript с webgl. А так…
Telegram: https://xn--r1a.website/onigiriScience
В этом видео я показываю, как создавал свой небольшой игровой движок на typescript с webgl. А так…
30❤128🔥68❤🔥19👍12🤔7💩5🐳5🥰2🤯2🆒1
4D minecraft с проекцией на 3D изображение
* https://wxyhly.github.io/4dViewer/minecraft4d/ - игра
* https://wxyhly.github.io/programs/mc4tutorial.html - туториал
(этот пост - тест новой фичи по предложению постов в телеге, написал некоторый подписчик🥬 )
* https://wxyhly.github.io/4dViewer/minecraft4d/ - игра
* https://wxyhly.github.io/programs/mc4tutorial.html - туториал
(этот пост - тест новой фичи по предложению постов в телеге, написал некоторый подписчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Blog de Hqak (WXYHLY)
Minecraft4D Tutorial
(Minecraft4D中文教程)Minecraft4D is a sandbox game in 4th spatial dimiension. There are infinity generated terrains, rivers, villages and different biomes. You can build and destroy, fly and exploit. It i
🔥121🤯53👍11❤9👾4🥰3😨3🤔2💩2🐳2🤡1
Я там в видео обещал гайд на треугольник, вот и он. В двух частях
Код: https://github.com/ArtemOnigiri/minimal-webgl-example
Код: https://github.com/ArtemOnigiri/minimal-webgl-example
15❤115🔥39👍25🥰8🤔4🤩3💩3😍2🐳2🆒2🎉1
Какими нейросетями я пользуюсь?
Начну с моделей от OpenAI:
gpt-4o - в основном для простых общих вопросов
gpt-4.5 - одна из лучших моделей в для написания красивого текста и переводов на другие языки. 14 июля ее закроют😒
Говорят, что gemeni 2.5 pro такая же в написании текстов, а может и лучше, но я ей пока не пользовался
gpt-4.1 - использую больше для несложных технических вопросов
o3 - для сложных вопросов. Например, для решения математических задач, для продумывания архитектуры кода, для улучшения и переписывания кода, где я сам не знаю, как это сделать
o4-mini-high - сначала не обращал внимания на эту модель, но в последнее время все чаще использую вместо o3. Работает быстрее, на некоторые вопросы отвечает лучше, но не всегда. Поэтому можно один вопрос отправлять сразу и в o3, и в o4-mini-high, так еще лучше
Картинки:
gpt-image-1 - заменила для меня почти все другие генераторы картинок. Вроде как это и есть gpt-4o, которая благодаря своей мультимодальности делает изображения, но часто ее называют отдельной моделью. Это та, которая генерирует картинки в chatgpt. Но через chatgpt она генерирует их часто по 1 штуке и в неверном соотношении сторон. Гораздо удобнее ей пользоваться через их же отдельный сайт sora.com
Раньше еще пользовался Midjourney и локальным Stable Diffusion, но с появлением gpt-image-1 использую почти только его. Хотя иногда еще пользуюсь:
Photoshop - по текущим меркам встроенная модель уже так себе, но зато ей можно быстро и удобно что-то поправить
Illustartor - да, в нем тоже есть генерация картинок, да еще и векторных, что иногда бывает нужно
Вайбкодинг:
Github copilot - большую часть кода пишет за меня. Начал пользоваться им еще с бета версии и остался на нем. Еще из популярных существуют Cursor и Windsurf, у них даже многие фичи появляются раньше, но в целом, сейчас они довольно похожи.
В самом копайлоте обычно использую claude-4 - это наверно самая оптимальная на данный момент модель для кода. Реже использую gpt-4.1 для простых задач
А какими вы пользуетесь?
Начну с моделей от OpenAI:
gpt-4o - в основном для простых общих вопросов
gpt-4.5 - одна из лучших моделей в для написания красивого текста и переводов на другие языки. 14 июля ее закроют
Говорят, что gemeni 2.5 pro такая же в написании текстов, а может и лучше, но я ей пока не пользовался
gpt-4.1 - использую больше для несложных технических вопросов
o3 - для сложных вопросов. Например, для решения математических задач, для продумывания архитектуры кода, для улучшения и переписывания кода, где я сам не знаю, как это сделать
o4-mini-high - сначала не обращал внимания на эту модель, но в последнее время все чаще использую вместо o3. Работает быстрее, на некоторые вопросы отвечает лучше, но не всегда. Поэтому можно один вопрос отправлять сразу и в o3, и в o4-mini-high, так еще лучше
Картинки:
gpt-image-1 - заменила для меня почти все другие генераторы картинок. Вроде как это и есть gpt-4o, которая благодаря своей мультимодальности делает изображения, но часто ее называют отдельной моделью. Это та, которая генерирует картинки в chatgpt. Но через chatgpt она генерирует их часто по 1 штуке и в неверном соотношении сторон. Гораздо удобнее ей пользоваться через их же отдельный сайт sora.com
Раньше еще пользовался Midjourney и локальным Stable Diffusion, но с появлением gpt-image-1 использую почти только его. Хотя иногда еще пользуюсь:
Photoshop - по текущим меркам встроенная модель уже так себе, но зато ей можно быстро и удобно что-то поправить
Illustartor - да, в нем тоже есть генерация картинок, да еще и векторных, что иногда бывает нужно
Вайбкодинг:
Github copilot - большую часть кода пишет за меня. Начал пользоваться им еще с бета версии и остался на нем. Еще из популярных существуют Cursor и Windsurf, у них даже многие фичи появляются раньше, но в целом, сейчас они довольно похожи.
В самом копайлоте обычно использую claude-4 - это наверно самая оптимальная на данный момент модель для кода. Реже использую gpt-4.1 для простых задач
А какими вы пользуетесь?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤154🔥39👍31💩11👻9🤔5🤯5🐳5🥰4🤮4🤡2
Вы скорее всего видели такие картинки с червоточинами: две области пространства соединены туннелем.
Следующим постом выложу кусочек из✨ предстоящего видео с симуляцией такого в 2D
Забавно, что на картинке нижняя часть подписана как "другая вселенная", хотя она явно соединена, а значит, это часть той же вселенной.
Но можно придумать этому объяснение: если эта нижняя часть достаточно удалена от верхней, то такое иногда называют "другой вселенной", так как из-за расширения пространства она удаляется от верхней быстрее скорости света, а значит, уже не связана причинно-следственно с верхней частью (если не считать червоточину).
Следующим постом выложу кусочек из
Но можно придумать этому объяснение: если эта нижняя часть достаточно удалена от верхней, то такое иногда называют "другой вселенной", так как из-за расширения пространства она удаляется от верхней быстрее скорости света, а значит, уже не связана причинно-следственно с верхней частью (если не считать червоточину).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🔥194👍36❤🔥24❤15☃11🤯8🤔6🐳6🥰2👏2🍌2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Делаем дыру в 3D объекте и смотрим симуляцию того, как это выглядело бы для 2D-существа, живущего на поверхности этого объекта. С учетом того, что свет тоже всегда летит по этой поверхности.
Получается появление червоточины в "другую вселенную"🕳
(Ну ли если бы, конечно, это существо могло бы охватить своим зрением все вокруг)
Получается появление червоточины в "другую вселенную"
(Ну ли если бы, конечно, это существо могло бы охватить своим зрением все вокруг)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍199🤯80❤26🔥22🤔15❤🔥7🤡5🐳5🥰4☃3😱2
Наверное все стали забывать, но вот так выглядели реалистичные нейросетевые изображения с несколькими объектами еще 5 лет назад.
Да, один конкретный объект тогда уже неплохо получалось генерировать. А вот к текущему развитию нейросетей привело уже изобретение моделей на основе диффузии только в 2020 году. В то время как первая крупная модель - DALL-E стала доступной только во второй половине 2022 года.
Да, один конкретный объект тогда уже неплохо получалось генерировать. А вот к текущему развитию нейросетей привело уже изобретение моделей на основе диффузии только в 2020 году. В то время как первая крупная модель - DALL-E стала доступной только во второй половине 2022 года.
🐳158👍57❤26😱13🔥11🤯10☃5💩4🥰3⚡2❤🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В одном из предыдущих постов показывал, как будет выглядеть появление червоточины в 2D-пространстве. Теперь показываю, как выглядит прохождение через нее.
Можно заметить необычный эффект, возникающий в неевклидовых пространствах - голономию. Она заключается в том, что при движении по пространству, помимо самого перемещения, происходит еще и поворот, даже если мы сами не поворачивались. Поэтому ориентация пространства в этом видео постоянно меняется
Если видео не проигрывается - в комментах есть оно же в другом формате
Можно заметить необычный эффект, возникающий в неевклидовых пространствах - голономию. Она заключается в том, что при движении по пространству, помимо самого перемещения, происходит еще и поворот, даже если мы сами не поворачивались. Поэтому ориентация пространства в этом видео постоянно меняется
Если видео не проигрывается - в комментах есть оно же в другом формате
1👍260🔥104❤🔥33🤯24❤21🆒9🥰7🤩5🐳4🤔3🤓2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤207😁136🔥40👍26🥰5🆒5🤔4🍓4😱3🦄3💩1
ИИ каждый год улучшается более чем в 3 раза
Как определить темпы развития ИИ-моделей? Самый интересный вариант, что я видел, выглядит так: берем самые разные задачи, которые человек выполняет за компьютером, и смотрим, сколько в среднем у него уходит на это времени.
Время, которое затратят на это нейросети, не так важно, главное - способна ли нейросеть решить эту задачу в принципе. А затем смотрим, задачи какого размера (по затраченному человеком времени) в среднем способны решать нейросети.
Если усреднить все задачи, то получается четкий тренд: размер задач, которые могут решать нейросети, удваивается каждые 7 месяцев, что примерно 3.28 раза в год. Это же справедливо и для кода: размер проектов, в которых хорошо ориентируются нейросети, растет такими же темпами.
Если сейчас нейросети могут стабильно вносить значительные изменения или даже переписывать проекты или части кода, которые писались пару дней, то через 2 года это будут уже проекты на 3 недели, а еще через 2 года - проекты на год. При этом, изменения, вносимые в код за 1 запрос через 2 года смогут превышать день работы. А еще через 2 года - 2 недели за 1 запрос.
Может ли это все в ближайшее время остановиться? Вряд ли. Как минимум, этот тренд резко не оборвется, сначала должно начаться снижение, а его пока не видно. И даже наоборот - в этом году нейросети показывают удвоение не каждые 7 месяцев, а каждые 4 месяца. То есть задачи, которые они могут выполнить, увеличиваются в 8 раз в год. Пока не понятно, является ли это случайным отклонением, или же возможности нейросетей растут с дополнительным ускорением.
Сначала я скептически относился к ускорению, но сейчас оно выглядит все более и более вероятным. Кажется, gpt-5 еще раз это подтвердит. Если ускорение действительно есть, то через год нейросети смогут выполнять большую часть задач, которые люди выполняют за компьютером, а один запрос сможет вносить в код стабильные изменения, на которые у человека ушел бы день (а скорее всего гораздо больше). Если же ускорения нет, то все это все равно будет, но не через год, а через 2, и замедлиться развитие нейросетей за это время вряд ли успеет
Как определить темпы развития ИИ-моделей? Самый интересный вариант, что я видел, выглядит так: берем самые разные задачи, которые человек выполняет за компьютером, и смотрим, сколько в среднем у него уходит на это времени.
Время, которое затратят на это нейросети, не так важно, главное - способна ли нейросеть решить эту задачу в принципе. А затем смотрим, задачи какого размера (по затраченному человеком времени) в среднем способны решать нейросети.
Если усреднить все задачи, то получается четкий тренд: размер задач, которые могут решать нейросети, удваивается каждые 7 месяцев, что примерно 3.28 раза в год. Это же справедливо и для кода: размер проектов, в которых хорошо ориентируются нейросети, растет такими же темпами.
Если сейчас нейросети могут стабильно вносить значительные изменения или даже переписывать проекты или части кода, которые писались пару дней, то через 2 года это будут уже проекты на 3 недели, а еще через 2 года - проекты на год. При этом, изменения, вносимые в код за 1 запрос через 2 года смогут превышать день работы. А еще через 2 года - 2 недели за 1 запрос.
Может ли это все в ближайшее время остановиться? Вряд ли. Как минимум, этот тренд резко не оборвется, сначала должно начаться снижение, а его пока не видно. И даже наоборот - в этом году нейросети показывают удвоение не каждые 7 месяцев, а каждые 4 месяца. То есть задачи, которые они могут выполнить, увеличиваются в 8 раз в год. Пока не понятно, является ли это случайным отклонением, или же возможности нейросетей растут с дополнительным ускорением.
Сначала я скептически относился к ускорению, но сейчас оно выглядит все более и более вероятным. Кажется, gpt-5 еще раз это подтвердит. Если ускорение действительно есть, то через год нейросети смогут выполнять большую часть задач, которые люди выполняют за компьютером, а один запрос сможет вносить в код стабильные изменения, на которые у человека ушел бы день (а скорее всего гораздо больше). Если же ускорения нет, то все это все равно будет, но не через год, а через 2, и замедлиться развитие нейросетей за это время вряд ли успеет
🔥172👾34🤔21🤯14❤13🥰11🤮6🥱3🍾3🆒3🙊3
Google выпустили новую генерацию картинок
1. В большинстве случаев пока кажется лучше, чем у OpenAI
2. Нет мягкости и оранжевости, по которой легко можно было узнать GPT
3. Во много раз быстрее
4. Бесплатно
Прикладываю разные картинки по 2 штуки: от OpenAI и от Google.
Протестировать можно тут
1. В большинстве случаев пока кажется лучше, чем у OpenAI
2. Нет мягкости и оранжевости, по которой легко можно было узнать GPT
3. Во много раз быстрее
4. Бесплатно
Прикладываю разные картинки по 2 штуки: от OpenAI и от Google.
Протестировать можно тут
❤🔥227🤯115👍53🔥35😨12🐳8🤮5☃4🥰3🆒3💩2