GameDiscoverCo опросили 3800 стимовских игроков чтобы понять какие когорты принимают AI сгенерированное содержимое в играх легче, а какие — хуже

вы почитайте тоже сами, а для себя я делаю вывод такой:

— чем ближе игра к вайбу "маленькая команда превозмогает всё и делает игру мечты", тем меньше аудитория принимает в ней AI и ожидает что пиксели в игре там выстраданные, ручной работы
— чем ближе игра к вайбу "большая студия делает хардкорный реализм", тем принятие AI содержимого у игроков легче
— возраст и другие штуки тоже чуток влияют, но только чуток

так что если у вас будут вопросы о том, почему одних музыкантов/кинорежиссёров/художников критикуют за использование AI сильнее, чем других, то посмотрите, к какому из двух вайбов они ближе

ещё в опросе нет данных по регионам, но, мне кажется, запад будет показывать немного другую статистику, чем восток, а север — другую, чем юг, но какую именно я врать не буду, это только мои догадки, а работать надо с данными

bilibili выходят на международную аудиторию

пока только на андроид и ещё нет в европе, зато глобальное приложение использует те же учётки, что и китайское, и есть доступ ко всему контенту

у меня пока скачивается только на телефон, на планшете ещё не доступно, но всё будет!

что это значит
— можно смотреть дунхуа, которых не было на youtube
— у youtube и twich появился большой конкурент
— у bilibili классный алгоритм, но я не знаю как объяснить, это как разница между XHS и инстаграмом

что ещё нужно знать:
— 教程 (цзяочэн) значит туториал. ищите Unity 教程, Unreal 教程, Godot 教程, Shader 教程
— Unity 完整游戏项目教程 (юнити ваньчжэн юси сянму цзяочэн) = туториалы готовых проектов игр на Unity
— 空洞骑士 复刻教程 (кундун циши фукэ цзяочэн) = туториал как сделать игру Hollow Knight
— 游戏特效教程 (юси тэсяо цзяочэн) = VFX туториалы
— 游戏开发学习路线 (юси кайфа сюэси лусянь) = роадмапы о том, как учиться разработке игр

просто скопируйте в поиск и следуйте шагам. кулинарные видео там, кстати, хорошие тоже!

если вам нужно закинуть кому-нибудь 10 гигабайт и чтобы ссылка жила, типа, пару часов

https://ravenbin.com/

когда вас двое в студии тут как-то без додумываний

может быть, иногда, ну чисто теоретически, просто допустите это как идею... проблема не в игроках

паркур в серой бруталистской антиутопии, вышла наконец-то, погнали

https://store.steampowered.com/app/4131730/VHOLUME/

она там ещё и за сетку цепляется когда прыжок длинный!!

вопрос, кстати, без подвоха

новости из мира игры го: корейский гений Шин Джинсо победил лучшую ИИ модель KataGo со счётом 2-1

— Шин Джинсо лучший игрок в истории, доминирует сильнее, чем Магнус в шахматах, ваще легенда
— KataGo лучшая модель, открытая разработка, которую все качают и тренируют сообща, она сильнее вообще всех
— Шин играл с гандикапом в 2 камня (в свою пользу, это фора примерно в 18 очков)
— Шин проиграл первую партию, а потом выиграл вторую и на третьей вырвал победу с разницей 11.5 очков там, где мечтают зацепиться хотя бы за 0.5 очка

как победил Шин Джинсо
— третья партия длилась 200+ ходов, и у KataGo нет сил держать столько контекста. лучшие модели умеют прочувствовать какой ход сейчас выгодный с учётом тысяч параметров и играть аккуратно, но не могут держать глобальную тактику и, тем более, менять её
— поэтому Шин Джинсо заучил сложнейшую долгосрочную дебютную последовательность (джосеки), и пока KataGo считал что медленно и верно идёт к победе, на самом деле всё глубже влезал в ловушку, которую ему не хватало контекста осознать
— это чисто тактическая и красивая победа, и круто что KataGo наконец-то кто-то переиграл

что говорит Шин Джинсо:

"AI's weakness seems to be that it is too perfect. Even when it is behind, it doesn't take desperate risks."

"The beauty of human Go is that players can make bold or unexpected moves depending on the situation. I think it was meaningful to show that humans can still compete against AI."

https://www.koreatimes.co.kr/lifestyle/people-events/20260721/humans-strike-back-shin-jin-seo-defeats-top-go-ai-katago-2-1