Forwarded from Janderebaw Media
แฐแแแฆแญแ
แ แฅแ
แ
แแซแจแ แซแ แแตแ แแแตแญ แแ แญแแแแขแฅแญแฑแแฆแ แแณแแผ แคแต แจแแฐแแแต แแตแ แแ แญแแแข
แแซ แฒแซ:แฎ
แแซ แฒแซ:แฎ
โคโ๐ฅ2
# แซ แฐแแตแก แจแแณ แแญแแต
๐๐๐
แญแ แแ แแตแต แจแแณแญ แฅแ แณแฝแ/แแแตแแฝแแค แจแแตแ แซ/แชแแ แแฅแแต แฐแ/แญแ แจแแณแ แแญแแต แฅแแตแฅแข
แตแตแตแต แบแ แตแตแตแต แแถ แตแตแณ แตแตแตแต แแญแแต! แตแ แฅแ แ แฐแ แฅแแ แฅแตแชแซแแ แตแจแต แฐแแจแแค แฐแแ แฅแแฐ แแ แแฐแฐแข แจแพแ แ แญแแ แฐแแฐแ แจแ แญแแต แแแฅ แแญ แฐแแ แแแฐ แญแแ แฅแซแ แฐแณแแแ แตแข
๐๐๐
แญแ แแ แแตแต แจแแณแญ แฅแ แณแฝแ/แแแตแแฝแแค แจแแตแ แซ/แชแแ แแฅแแต แฐแ/แญแ แจแแณแ แแญแแต แฅแแตแฅแข
แ แแแคแ แ แแแญแแคแฐแแญแ แ แ แตแ แฒแแฆแตแค แแแฅแฐ แแญแ แแแแข
แ แฒแแฆแต แแต แฐแแจแแค แแญ แแแแแ แ แแ แฑแตแข
แตแตแตแต แบแ แตแตแตแต แแถ แตแตแณ แตแตแตแต แแญแแต! แตแ แฅแ แ แฐแ แฅแแ แฅแตแชแซแแ แตแจแต แฐแแจแแค แฐแแ แฅแแฐ แแ แแฐแฐแข แจแพแ แ แญแแ แฐแแฐแ แจแ แญแแต แแแฅ แแญ แฐแแ แแแฐ แญแแ แฅแซแ แฐแณแแแ แตแข
๐ญ5
แฑ แฐแแตแก แจแแณ แแต
แแณ แฐแ แแค แแแฃแค แ แ แกแตแข แฐแแธแ แฅแ แ แณแแ แตแแ แฎแธแค แ แตแตแต แแแฑแ แจแ แตแตแต แฅแแ แแจแข แแต แ แแฑ แฐแธแแแค แจแฐแ แแ แ แจแแแแ แฃแญแแต แแป แแฃแข
แแณ แฐแ แแค แแแฃแค แ แ แกแตแข แฐแแธแ แฅแ แ แณแแ แตแแ แฎแธแค แ แตแตแต แแแฑแ แจแ แตแตแต แฅแแ แแจแข แแต แ แแฑ แฐแธแแแค แจแฐแ แแ แ แจแแแแ แฃแญแแต แแป แแฃแข
๐2
แ แแแตแฒแฒ แแชแญแซ แ แแฒ แแฒแแซแฑ
Em-nees the-tee mo-ki-riey enti vasilia so
แฐแแจแจแ แฅแแแฆ แ แแตแฐ แแแแฅแตแจ
แ แคแฑ แ แแแแฅแตแ แ แตแ แ
โคโ๐ฅ5โค1
Forwarded from แ แแแจ แฅแญแแ
"แแ แแแญ แจแ แแตแแ แตแแ"
แแแฌ แแตแแณแค แ /แซแฌแต โค
" แ แตแแแ แฅแแตแ แแแต แฅแแแต"
แแแฅแฉ [แคแฐแญแญแตแฒแซแ] แแฐแ แตแแแ แจแแแตแแ แต [แจแแแแ แแ แต] แฐแ แต แฐแญแทแ แแแ ... แฅแแแต
แแแฌ แแตแแณแค แ /แซแฌแต โค
" แ แตแแแ แฅแแตแ แแแต แฅแแแต"
แแแฅแฉ [แคแฐแญแญแตแฒแซแ] แแฐแ แตแแแ แจแแแตแแ แต [แจแแแแ แแ แต] แฐแ แต แฐแญแทแ แแแ ... แฅแแแต
โค8
แญแญแตแถแต แฐแแฅแ แฅแแณแ
แ แแขแญ แแญแ แแฅแแฃแ
แ แฐแฎ แแฐแญแฃแ
แ แแแ แแ แณแ
แ แแ แฅแแญแแแฐ
แฎแ
แแตแ แแ แแ
@sudojajos
แ แแขแญ แแญแ แแฅแแฃแ
แ แฐแฎ แแฐแญแฃแ
แ แแแ แแ แณแ
แ แแ แฅแแญแแแฐ
แฎแ
แแตแ แแ แแ
@sudojajos
โคโ๐ฅ10๐1
sudo jajos
If any of u want to understand how the game works - even if u are new to game dev check out the doc: https://github.com/jajos12/shift/blob/master/GAME_DEV_GUIDE.md
Guys I am planning on training RL agent on playing this game I built ... what do u think?
๐ฅ5
sudo jajos
this our game state currently ...
but maybe I could also use this one ...
or maybe who knows a new game + an AI agent that also plays it could also work ๐
or maybe who knows a new game + an AI agent that also plays it could also work ๐
๐3โค1
Wolpert and Macready proved in 1997:
Imagine two algorithms:
Algorithm A โ highly tuned for hilly terrain. It's excellent at finding peaks in mountainous landscapes.
Algorithm B โ highly tuned for flat terrain. It's excellent at finding peaks in open plains.
which is better overall?
The answer is neither. What Algorithm A gains in mountains, it loses in plains. What Algorithm B gains in plains, it loses in mountains. Averaged across all possible terrains, they perform identically.
This isn't a coincidence. It's mathematically provable.
Every optimization gain in one class of problems is paid for by an equal loss somewhere else.
Performance is conserved across problem types. the saying "jack of all trades; master of none has a point"... ๐
When averaged across all possible problems, every search algorithm performs equally well.
Imagine two algorithms:
Algorithm A โ highly tuned for hilly terrain. It's excellent at finding peaks in mountainous landscapes.
Algorithm B โ highly tuned for flat terrain. It's excellent at finding peaks in open plains.
which is better overall?
The answer is neither. What Algorithm A gains in mountains, it loses in plains. What Algorithm B gains in plains, it loses in mountains. Averaged across all possible terrains, they perform identically.
This isn't a coincidence. It's mathematically provable.
Every optimization gain in one class of problems is paid for by an equal loss somewhere else.
Performance is conserved across problem types. the saying "jack of all trades; master of none has a point"... ๐
โ1โค1๐ฅ1
sudo jajos
Wolpert and Macready proved in 1997:
and by the way the title of the paper is: No Free Lunch Theorems for Optimization ๐
u can read it here: https://www.cs.ubc.ca/~hutter/earg/papers07/00585893.pdf
u can read it here: https://www.cs.ubc.ca/~hutter/earg/papers07/00585893.pdf
๐2โค1
Forwarded from Yostina | Bytephilosopher
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
We spend our whole life learning how to fill the space. But nobody teaches us how to leave room in it for possibility and wonder.
@byte_philosopher
@byte_philosopher
AI Programming
why only MAC -> Google also released native app for MAC only ๐ญ ... they know where the revenue is ๐
gn it doesnt mean others are like แแญ ๐
gn it doesnt mean others are like แแญ ๐