Логические игры

Два разных проекта на движке Godot. Первым был Tesserfact — попытка перенести урезанную часть механик из настольно‑ролевой тактической игры в игру компьютерную. Но в процессе, в силу принципиальной невозможности переноса всех аспектов, подумал переориентировать его в игровой стол (Монстробой: Тактика — второй проект), где игрок управляет всем мануально и может «эмулировать» любые, незакодированные, правила. Что из этого лучше — вопрос открытый, как и то, что обязательно ли компьютерные игры должны быть именно играми общераспространённого вида, где весь интерактив целиком автоматизирован.

Концепт настольной игромеханики для дуэльной асинхронной игры, сочетающей в себе тактику с миниатюрами на доске и управляющие их действиями колоды карты.

Обзор игровых механик из трёх разных частей цикла Final Fantasy Tactics - консольных тактических игр, где использовалась система комбинирования профессий, подобная мультиклассированию из настольно-ролевых игр. Это мегалонг.

А сегодня у нас на повестке — Сид Мейер.
Не-не-не, никаких «Цивилизаций».

В общем я тут напродавал карточек в Стиме аж на целых пятьдесят рублей и искал, куда пристроить неожиданно свалившееся на меня богатство. И вот после минут двадцати поисков… Не, ну а как иначе-то? Дело очень серьезное, двузначная сумма как никак. Так вот, спустя двадцать минут я наткнулся на… приготовьтесь: Sid Meier's Covert action.

Я Рома Скворцов 👨🏻‍💻 — дизайнер-дженералист, и я нарисовал эту настольную игру

30 челленджей для вечеринки — «Брось вызов». Игроки выполняют задания по-очереди либо одновременно на скорость и зарабатывают баллы.

В свете некоторого разбора Olden Era, подумал над концептом игры в похожем жанре - с геймплеем примерно в стиле симбиоза-микса Heroes 3 c Disciples 2, но что-то такое, более простое в разработке. И тут можно было бы уйти в некий фэнтэзийный "космос", где вместо героев у нас были бы звездолёты, а вместо замков - планеты.

В то время как ещё не вышедшие новые герои обрастают хейтерами («о нет, мобильная графика»), безусловными фанатами («давно жду, дайте две») и пессимистично‑настроенной публикой («не вывезут, у них из опыта только Iratus») — в Olden Era оказалась упущена другая возможность развития серии. А именно — боёвка в стиле Disciples 1/2.

Наступил Год Змеи. Грех не вспомнить чудо финской игровой мысли, его побратимов, истоки, взгрустнуть по Nokia и залам с игровыми автоматами.

А начнём мы с того, что Змейка, собственно, не только игра, а целый жанр. Прям вот так открыто никто не заявляет, но и так понятно, что название ему дала та самая игра с кнопочных телефонов Nokia. В общем, та же история, что и с дьяблоидами или, из более свежего, соулслайками.

Я автор настольной игры о программируемых роботах «Битва Големов». Игры, обучающей детей от 6–7 лет. И я хочу рассказать, почему даже 6 простых команд, которые «понимают» роботы, стали для меня головной болью, как я решал проблемы игровой механики и почему в итоге правила игры «распухли» до 16 страниц, но это не страшно.

Научно-популярные настольные игры не очень частый гость на нашем рынке, поэтому многие родители о них просто не знают. В этой статье хотелось бы рассказать о доступных и новых играх по химии, физике и информатике с робототехникой, которые помогут детям в обучении и которые или уже можно найти в продаже или они выйдут в ближайшее время.

Непостижимая эффективность Кубика-Рубика в педагогике преподавания простой английской фразы или обещание в скором времени рассинкретизировать английский глагол и показать всем какие они, оранжевые слова.

В первой части истории я охватил период с 1970 по 1989 годы прошлого века, а в этой части хотел рассказать об образовательных настольных играх для детей и взрослых, в которых упор делается не только на программный код, но и на робототехнику или программирование исполнителей.

Языковые нейросетевые модели как только не тестировали: от решения олимпиадных задач до создания шедевров мировой литературы. У нас же родилась идея протестировать их на более прикладном уровне. А именно, сможет ли нейросеть играть по правилам в настольную игру, которая сложнее, чем крестики-нолики, и заодно посмотреть, как поведет себя в работе с LLM связка из четырех видеокарт Radeon RX 7900 XTX с 24 гигабайтами видеопамяти.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, я — младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» в AIRI. В этом году на конференции NeurIPS 2024 мы представили работу, посвященную сложной теме современного ИИ — эмоциональным большим языковым моделям (LLM) В целом понятно, что LLM умеют так или иначе эмулировать эмоции, ведь их обучают по большей части на данных, сгенерированных человеком. А человек — весьма эмоциональное создание. Но

▪ что такое правильная эмуляция?

▪ насколько правильно происходит эта эмуляция?

▪ достаточно ли однораундовых бенчмарков, чтобы убедиться в правильной реакции на эмоциональные промпты?

Отвечая на первый вопрос, в рамках нашего исследования мы решили, что наиболее востребованными будут две «правильных» реакции на эмоциональные промпты. Первая — полное отсутствие реакции, строгая оптимальность. Вторая — эмоциональные реакции, согласованные с человеком (эмоциональный алайнмент). Такого агента можно использовать для моделирования социальных и экономических экспериментов, да и общаться с ним потенциально будет приятнее.

А вот для того, чтобы ответить на оставшиеся вопросы мы написали нашу работу. Давайте разбираться вместе!

Игра на сферической (полиэдрической) доске: JavaScript, jQuery, THREE.js.
Краткая информация об истории создания, правилах и интерфейсе.

Ну что, как прошел ваш Новый год и выходные? Надеюсь, весело и с размахом? Но ничто не вечно, и вот уже буквально завтра большинству из нас предстоит возвращение к трудовым будням. Вновь решение рабочих задач, шевеление мозгами, новые испытания и новые вершины...

Надеюсь, вы к этому готовы? Соображение и логическое мышление уже восстановились? А если проверить? Да, есть у меня один способ...

Пока вы развлекались в январские выходные (ну ладно, ладно, я не про всех, возможно, именно к тебе это не относится), я погрузился в занимательный мир головоломок. В предлагаемой вам статье я бы хотел поделиться некоторыми из интересных находок, а заодно дать вам возможность оценить готовность мозговой системы к новым свершениям в новом году.

Эта статья — о моём пути в инди-разработке и слоне, который растёт вместе с проектом. Здесь вы найдёте мою формулу успеха для инди-игр, узнаете о важности планирования, видения и преданности проекту. Это история о том, как страсть к созданию чего-то может превратиться в нечто большее.

Впереди многих из нас ждут длинные январские выходные. Вы уже решили, как проведете свой "мини-отпуск"?

Можно, конечно, потратить время на сплошной релакс и развлечения (ничуть не осуждаю), но для более активных, энергичных и готовых к новым свершениям есть другие альтернативы. Для тех, кто хочется занять себя чем-то не только интересным, но и полезным, тем, что может перерасти в увлекательное хобби, у меня есть предложение. Почему бы не начать новый год со знакомства с новой, увлекательной сферой?

Возможные варианты для рассмотрения довольно разнообразны, начиная от около АйТи-шных тем (робототехника, геймдев, 3D-моделирование и пр.) и заканчивая чем-то совершенно иным (шахматы, рисование, изучение иностранных языков, да хоть вязание крючком :) ).

Сегодня я предлагаю вам рассмотреть один из таких вариантов: сделать первый шаг в увлекательный мир шахмат, мир сражений и захватывающих поединков. Уже в эти новогодние дни вы сможете сразиться в интеллектуальной дуэли со своими друзьями, родственниками или детьми. На самом деле научиться играть в шахматы проще простого. Буквально прочитав данную статью, вы уже научитесь играть. И это не кликбейтное утверждение, это действительно так.

В конце концов, мы же программисты, постоянно осваиваем новые технологии, языки, фреймворки... Освоить шахматы? Что может быть проще? Да, шахматы — это довольно сложная, многоплановая игра, но с простейшими правилами. Научиться играть легко, однако путь шахматного совершенствования и развития долог.

В своём последнем посте я говорил об одной загадке: все большие языковые модели (LLM) ужасно играют в шахматы. Все, за исключением gpt-3.5-turbo-instruct, которая по какой-то причине умеет играть на уровне продвинутого любителя. И это несмотря на то, что этой модели больше года и она намного меньше новых моделей. Что происходит?

Я предложил четыре возможных объяснения:

Теория 1: достаточно большие базовые модели хороши в шахматах, но это свойство не сохраняется после их подстройки под чат-модели.

Теория 2: по какой-то причине gpt-3.5-turbo-instruct обучали на большем объёме шахматных данных.

Теория 3: в некоторых архитектурах LLM есть нечто магическое.

Теория 4: существует «конкуренция» между разными типами данных, поэтому чтобы LLM могла хорошо играть в шахматы, большая доля данных должна быть информацией о шахматных партиях.

В Интернете нашлось ещё множество других теорий. Самые распространённые из них:

Теория 5: OpenAI жульничает.

Теория 6: на самом деле LLM не могут играть в шахматы.

Я провёл новые эксперименты. Хорошие новости — ошибались все!

В этом посте я покажу, что новые чат-модели достаточно хорошо могут играть в шахматы, если вы готовы зайти достаточно далеко, чтобы разобраться в составлении промтов. А затем я изложу свою теорию о происходящем.