Используем DALL-E-3 для геймдева
DALL-E: "Draw a Vrubel-style painting of an indie game developer working on her game, like The Demon Seated. With the accent on Vrubel style."
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.
Feeds Fun — читалка новостей с тегами и ChatGPT
Выглядит неприглядно, но это временно.
Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
- Репозиторий: github.com/tiendil/feeds.fun
- Сайт: feeds.fun — заходите, подписывайтесь на подготовленные коллекции новостей, экспериментируйте.
Суть:
- Читалка автоматически определяет теги для каждой новости. Тут очень кстати пришлась ChatGPT.
- Вы создаёте правила в духе
elon-musk & twitter => score -100500,procedural-content-generation & hentai => score +13. - В интерфейсе сортируете новости по интересности и читаете только самые-самые именно для вас.
Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Пара слов о GitHub Сopilot
DALL-E: "Vrubel style painting of pair programming Robot + Human. An robot is writing code, a human is reviewing code".
Последние несколько недель использовал GitHub Сopilot, благо для Emacs есть плагин. Поделюсь впечатлениями.
Для справки, я уже лет 15 осознанно не использовал умное автодополнение. Всё моё автодополнение — это DynamicAbbreviations, по сути — дополнение написанного слова на основе словаря из открытых исходников.
Причина отказа такая: используя «умное» автодополнение (например, подсказку аттрибутов/методов объекта) перестаёшь понимать проект. Начинаешь на автомате брать предлагаемые варианты методов/переменных, не разбираясь что они конкретно делают и есть ли альтернатинвые варианты.
В краткосрочной перспективе отказ от автодополнения повышает нагрузку на человека (особенно на память) и замедляет работу, но в доглосрочной даёт глубокое понимание проекта, возможнсоть крутить его в голове как угодно, что с лихвой окупает потери на скорости в моменте. А поскольку я работаю только над долгими проектами, долгосрочная выгода важнее.
С Copilot я, похоже, вернуcь к умному автодополнению, в его более правильном варианте.
Итак, давайте посмотрим чего умеет и не умеет Copilot.
Делаем простой ИИ тамагочи на ChatGPT
DALL-E: Screenshot of a hamster from a game simulating artificial life, similar to the Creatures game.
Обсуждали с коллегами что ещё может современный ИИ, вспомнили про тамагочи и всякую искусственную жизнь.
Поболтали и разошлись, а я пошёл и за 15 минут получил вот такой результат.
Тюнить и украшать вывод не буду — уже есть куча примеров как получать чистый код от ботов. В данном случае интересна сама демонстрация возможности.
Спойлер: с ChatGPT не надо тратить время на разработку ИИ простых ботов, сеть подстроится под ваши требования. Просто скажите кем ChatGPT должна притвориться.
Этот пост неявно продолжает размышления из Write Your Own Adventure.
OpenAI Chat для геймдева
Vrubel-style painting of how a game designer work on game texts (c) DALL-E
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.