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.
Мои GPT-шки и prompt engineering
Понечки занимаются prompt engineering (c) DALL-E
Я пользуюсь ChatGPT практически с момента выхода её четвёртой версии (то есть уже больше года). За это время хорошо набил руку в написании запросов к этой штуке.
В какой-то момент, OpenAI разрешили настраивать свой чат с помощью собственных текстовых инструкций (ищите Customize ChatGPT в меню). Я постепенно дописывал туда команды и вот на днях размер инструкций превысил разрешённый максимум :-)
Плюс, оказалось, что универсальный набор инструкций не получается — под каждую задачу их нужно подстраивать, иначе они не будут так полезны как могли бы быть.
Поэтому покумекав, я решил вместо кастомизации своего чата, вынести инструкции в GPT ботов. OpenAI называют их GPTs, по-русски буду называть их GPT-шками. По-сути, это такие же чаты, в которых больше лимит на кастомизированные инструкции и в них можно залить дополнительные тексты как базу знаниий.
Когда-нибудь, я сделаю GPT-шку для этого блога, а пока расскажу про двух рабочих лошадок, которыми пользуюсь каждый день.
- Expert — ответы на вопросы.
- Abstractor — краткое изложение текста.
Для каждой будет описание базового промпта с моими комментариями.
OpenAI недавно открыла магазин GPT-шек, буду благодарен если пролайкаете мои. Конечно, только если они вам полезны.
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.
Автоматический генератор квестов
Изначально статья была опубликована на Хабре в 2013 году, но я решил вернуть её в блог. Изменений не делал, поэтому подача может немного отличаться от традиционной.
Несмотря на то, что вопрос автоматической генерации заданий в RPG достаточно древний, общедоступных работающих версий таких генераторов почти нет (скорее совсем нет), если не считать совсем примитивных вариантов. Работ по этой теме тоже не много, хотя, если активно гуглить, кое-что можно откопать. Поэтому надеюсь, что этот текст (и сам генератор, ссылка на репозиторий есть в конце статьи) будет полезен.
Для торопливых: визуализация одного из полученных заданий.
Реализация Generative Adversarial Network
В завершение разбирательства с Deep Learning решил посмотреть что-нибудь более интересное и ориентированное на генерацию контента — реализовать GAN.
По правде говоря, большую часть времени с GAN (и Autoencoder) я экспериментировал на спрайтах карты Сказки. Ожидаемо, на таком мизере обучающих данных ничего интересного не получилось. Хотя польза и была. Поэтому для поста я подготовил отдельный notebook с более наглядными результатами — генерацией обуви по набору данных Fashion MNIST.
Ноутбук с реализацией GAN и комментариями.
Про архитектуру GAN лучше почитать в вики, интернетах или моём ноутбуке.
Краткая суть:
- Тренируются две сети: generator & discriminator.
- Генератор учится создавать картинки из шума.
- Дискриминатор учится отличать поддельные картинки от настоящих.
- Ошибка дискриминатора определяется качеством предсказания фейковости изображения.
- Ошибка генератора определяется качеством обмана дискриминатора.
Если правильно подобрать топологии сетей и параметры обучения, то в итоге генератор научается создавать картинки неотличимые от оригинальных. ??????. Profit.