максим митин

Хорош! Главное — желтые кнопки на карте случайно не закликивай, а то ссылки на покупку Матриса за 680к реальные, Т-Банк шуток про Огури Кап не поймет 🤝

Аниме-оператор БПЛА — это топ, запишем в бэклог. Пока вместо котиков у нас на эмоции давят только реальные логи с Т-Банка, которые летят прямиком в ангар. Зато эквайринг суровый и без цензуры

все там верхнию ячеку включи то что она красным горит за это не переживай

Просто установить правильный пакет недостаточно — старый сломанный numpy уже висит в оперативной памяти Colab. Нужно убить процесс и перезапустить ядро.

В верхнем меню Colab нужно нажать: Среда выполнения (Runtime) -> Перезапустить сеанс (Restart session).

Нужно добавить новую ячейку с кодом прямо перед импортами (или впихнуть в Шаг 2) и выполнить: !pip install "numpy<2.0.0" --force-reinstall

Эпоха тяжелых плагинов и мыльных задержек закончилась. Только чистый WebGL и хардкор 🦾

Дмитрий, принимается. Для "хихи хаха" картинка действительно сырая, не спорю.

А за архитектурой, цифрами потребления ресурсов и подробным разбором когнитивного ядра мы как раз сейчас уходим на Хабр — там любят копаться под капотом, а не только оценивать привлекательность кузова.

Рад, что в итоге зацепил интерес. В следующий раз покажу, как это уже крутится внутри движка, раз уж ты ждешь. Увидимся!

Дмитрий, "мы" — это я, мои ИИ-ассистенты и пара литров кофе. В 2026 году писать всё руками и отрицать ИИ-инструменты — вот что действительно странно.

Навайбкодил я это или написал в блокноте — факт остается фактом: эта архитектура выдает инференс в реальном времени, пока остальные ждут ответа по API. Ты судишь прототип двигателя по отсутствию краски на капоте. Это нормально для игрока, но странно для инженера.

Если для тебя визуальный лоск на этапе R&D важнее механики под капотом — окей, нам действительно не о чем спорить. Оставлю пост для тех инди-разрабов, кому нужны рефлексы в их играх. Удачи!

Дмитрий, ты оцениваешь "обертку", а мы показываем "мотор". Визуал на видео — это просто сырой дебаг-вывод, чтобы доказать скорость отклика. Повесить поверх этого ControlNet или готовую 3D-модель с идеальной анатомией — дело техники, но это убьет суть демо.

Главная фишка нашей архитектуры вообще не в картинках. Этот движок позволяет:

Менять личность NPC за миллисекунду без перезагрузки контекста тяжелой LLM.

Обучать нейросеть прямо "на лету" (on-the-fly) от действий игрока (игрок бьет слева -> инстинкт NPC мгновенно учится ставить блок справа).

Пара легких API-кейсов, куда это встанет идеально:

Управление толпой (Swarm AI): Можно крутить сотни NPC на одном легком сервере без лагов, потому что они работают на "рефлексах", а не шлют JSON-запросы к LLM каждую секунду.

Динамическая сложность: ИИ-противник подстраивается под твой темп и интонацию в войс-чате в реальном времени.

Робототехника/IoT: Там, где задержка LLM в 2 секунды означает аварию дрона, наша сетка успеет принять 120 решений.

Так что анатомия тут — дело десятое. Мы про победу над пингом и задержками вычислений

Бинго! Ты буквально читаешь наши мысли.

Про скелет и 3D: Выдавать на выход не пиксели, а массив весов для лицевых костей (blendshapes) в условный Unreal Engine / Unity — это и есть наша главная цель. Картинки на видео — это просто самый наглядный способ визуально показать скорость "рефлексов" на сыром этапе.

Про интерполяцию и 60 FPS: Абсолютно в точку. Гонять нейронку на чистых 60 Гц — это сжигать ресурсы впустую. В финальной сборке "рефлекторный слой" может выдавать ключевые импульсы (скажем, 15-20 раз в секунду), а игровой движок уже сам плавно интерполирует эти веса в 60/120 FPS.

Рад видеть человека, который смотрит под капот архитектуры, а не просто на картинку! 🤝