Места для обсуждения Feeds Fun
Продолжаю развивать свою читалку новостей: feeds.fun. Чтобы собирать информацию и людей вместе, завёл несколько ресурсов, где можно обсудить проект и найти полезную информацию:
- Блог blog.feeds.fun
- Discord
- Reddit r/feedsfun
Пока что там никого и ничего нет, но со временем обязатено будут и новости и люди.
Если вам интересен этот проект, добавляйтесь! Буду рад вас видеть и постараюсь быстро реагировать на все вопросы.
P.S. Если вы пропустили эту мою активность, то вот пост с описанием проекта.
Считаем бизнес-план для игры в Steam
Заработать миллионы проще простого, сейчас расскажу как :-D
Когда выкладывал отчётную презентацию (слайды) по World Builders 2023 (мои посты, сайт), обещал рассказать как делал roadmap и финансовую модель для игры. Выполняю обещание.
К концу поста у нас на руках будут:
- Краткая стратегия нашей компании: что мы делаем, как, зачем и почему.
- Табличка наших маяков — успешных игр, которые примерно похожи на то, что мы хотим сделать. Похожи как по геймплею, так и по размеру команды, бюджету, etc.
- Состав команды, которую нам надо собрать.
- Roadmap — план разработки нашей игры.
- Зачатки маркетинговой стратегии.
- Финансовая модель — сколько мы будем тратить, сколько зарабатывать.
- Огромное количество моих оговорок по всему посту.
- Шутки и прибаутки.
Все итоговые документы вы можете найти тут.
Grainau: хайкинг и пивас на высоте 3000 метров
Примерно так это всё выглядит с земли.
В свой отпуск Юля решила показать мне красивые немецкие горы и отвезла на пару дней в Grainau — это такой кусочек Баварии, который почти как Швейцария. В Швейцарии я не был, но, судя по картинкам, похоже.
Если кратко, то очень красивое место с размеренным темпом жизни. Если надо выдохнуть, подлечить нервишки и насладиться природой, то вам сюда. Но если вы без движа не можете, то быстро заскучаете.
Что тут есть:
- Самая высокая гора в Германии плюс пара ледников.
- Зимой есть лыжи. Если очень надо, то летом тоже есть, но спуск короткий и подъёмники выключены.
- Большое чистое озеро и пара таких же чистых, но поменьше.
- Огромное количество троп для хайкинга.
- Огромное количество водопадов, ручьёв и пара горных рек.
- Ресторанчики с пивасом.
- Красивый бурелом в лесах, частная собственность, заборы, коровы с колокольчиками и трактористы-гонщики.
Это если кратко, а сейчас подробнее.
Мигрируем с GPT-3.5-turbo на GPT-4o-mini
Угадайте когда я переключил модели.
На днях OpenAI выпустила GPT-4o-mini — новую флагманскую модель для дешёвого сегмента, так сказать.
- Говорят, работает «почти как» GPT-4o, а иногда даже круче GPT-4.
- Почти в 3 раза дешевле GPT-3.5-turbo.
- Размер контекста 128k токенов, против 16k у GPT-3.5-turbo.
Конечно я сразу побежал переводить на эту модель свою читалку новостей.
Если кратко подвести итоги, то это крутая замена GPT-3.5-turbo. У меня получилось сходу, не меняя промпты, заменить двух LLM агентов на одного и суммарно удешевить работу читалки раз в 5 без потери качества.
Но потом я полез тюнить промпт, чтобы сделать ещё круче, и начал сталкиваться с нюансами. О них расскажу далее.
Computational mechanics & ε- (epsilon) machines
Открыл для себя новые направления для мониторинга.
Computational mechanics
Авторам минус за тавтологию. Есть вычислительная механика, которая занимается численным моделированием механических процессов и про неё есть статься на вики. Этот пост не про неё.
Этот пост про computational mechanics, которая изучает абстракции сложных процессов: как эмерджентное поведения возникает из суммарного поведения / статистики низкоуровневых процессов. Например, почему стабильно Большое Красное Пятно на Юпитере, или, почему результат вычислений процессора не зависит от свойств каждого электрона в нём.
ε- (epsilon) machine
Концепт устройства, которое может существовать в конечном множестве состояний и может предсказывать своё будущее состояние (или распределения состояний?) на основе текущего.
Computational mechanics позволяет (или должно позволять) представить сложные системы как иерархию ε-machine. Тем самым появляется формальный язык для описания сложных систем и эмерджентного поведения.
Для примера, наш мозг можно представить как ε-machine. Формально, состояние мозга никогда не повторяется (напряжения на нейронах, позиции молекул нейромедиаторов, etc), но существует огромное количество ситуаций, когда мы делаем одно и то же в одних и тех же условиях.
Научно-популярное изложение: https://www.quantamagazine.org/the-new-math-of-how-large-scale-order-emerges-20240610/
P.S. Попробую копнуть в научные статьи. Расскажу, если найду что-нибудь интересное и прикладное. P.P.S. Давно думаю в сторону похожей штуки. К сожалению, повороты жизненного пути не позволяет серьёзно копать в науку и математику. Всегда радуюсь, когда сталкиваюсь с результатами копания других людей.