Недавно просил вас пройти опрос о стратегических играх.
Спасибо всем, кто уделил этому время. Пора делиться результатами.
Было заполнено 363 анкеты. После нормализации и очистки данных осталось 304.
Будет два поста:
Если вы любите играть в стратегии и околостратегические игры, пройдите пожалуйста опрос.
Результаты обязательно будут опубликованы.
Если можете — пошарте анкету среди друзей, знакомых, коллег.
Заранее спасибо!
Продолжаются занятия в Product Vision Masters.
Недавно я проводил небольшое качественное исследование в виде интервью с игроками. Его вопросы можно найти в репозитории: org, html. Результатов, к сожалению, там нет — каждый разговор был довольно персонален и его транскрипция может «спалить» респондента, что не правильно с точки зрения проведения опросов.
Тем не менее, итогом интервью как раз и является анкета в начале поста — список вопросов, на которые надо получить ответ перед демкой. Это и было задачей качественного исследования.
Начались занятия в Product Vision Masters и оказалось что сходу сложно разделять понятия из заголовка. А без этого возникает путаница: не ясно о чём говорим, какое утверждение к чему относится и на что влияет.
Давайте разберёмся.
Получил доступ к DALL-E-3, а значит можно повторить прошлогодний эксперимент и посмотреть что изменилось.
Фантазировать, искать новые направления пока не буду, повторим идеи и запросы из прошлогоднего поста.
Осторожно, много трафика — DALL-E отдаёт png файлы размером 1-2 мегабайта. Я их немного пожал, но пост всё равно будет тяжёлым.
Раз поигрался с DALL-E и смотрел предыдущие текстовые нейронки для Сказки, то надо и OpenAI Chat посмотреть.
Глубоко не копал, так как концептуально возможности и ограничения были понятны уже из экспериментов с DALL-E.
Приведу пример, как одну из следующих версий этой сетки можно будет использовать для Сказки.
Если вам интересны более детальные демонстрации и выводы, смотрите пост про DALL-E для геймдева.