Техножнец
4.9K subscribers
1.44K photos
250 videos
12 files
640 links
Канал моих увлечений и поделок. Всё ,что я делаю и выкладываю здесь - делается с любовью.

Поддержать канал: https://tbank.ru/cf/8Xnajl01ehm

Поддержать канал: https://yoomoney.ru/fundraise/1C86E2DGIU9.250819
Download Telegram
🌲 Биом «Северный Лес» — процедурная генерация в одном HTML‑файле

Тысячи объектов, ни одной готовой модельки. Только код, шумы и физика. Один HTML — целый живой биом.

Сцена: что внутри

Изометрический мир с сезоном поздней осени. Холмистый рельеф с тремя кратерами‑озёрами, тремя пересекающимися дорогами, утопленным в дно стволом погибшего дерева. Берёзы с золотой листвой, покрытые ягодами кусты, грибные кластеры у пней, цветущие поляны, муравейники с активными колониями. Над водой роятся комары, пчёлы перелетают между цветами, рыбы проходят траектории под рябью воды.

Всё дышит ветром. Все объекты отбрасывают и принимают тени.

Почему это редкая комбинация


Большинство «процедурных» сцен либо генерят рельеф, либо размещают модели. Здесь каждый камень, бревно, лист, гриб, рыба, муравейник — построены из чистой геометрии в реальном времени, без единой текстуры с диска. Все 5+ миллионов треугольников — функция от seed‑числа.

Если сменить seed — другой лес. Те же закономерности, иная композиция.

Рельеф и террейн

Высота поверхности — суммы FBm‑шумов разных частот плюс «вычитаемые» кратеры‑чаши с поднятыми краями. Дороги — катмулл‑ромовы кривые между точками карты, прорезающие рельеф через signed distance field.

Шейдер террейна делает 5 материалов одновременно:

грязь с воронои‑трещинами
мокрая земля с бликами
камень с галечной структурой
тропа с продольными колеями от телег
трава с проплешинами и пожухлыми пятнами


Веса слоёв вычисляются из высоты, наклона, расстояния до дорог. Bump‑карта — те же шумы что и в albedo, через dFdx/dFdy (одна выборка на пиксель вместо трёх). На дорогах сверху накладывается поле отпечатков ног — эллипсы, ориентированные вдоль направления тропы, с большей плотностью в центре дороги и на перекрёстках. Колея — две борозды по ±42 см от оси, на пересечении дорог накладываются друг на друга.

Вода и подводный мир

Озёра — отдельный mesh с шейдером отражений, специульной мутностью по глубине кратера (не по глубине поля зрения!) и динамической прозрачностью. У краёв — прозрачная зелёная вода, в центре — тёмно‑зелёная муть.

Рыбы плавают по waypoint‑маршрутам с фильтром "только глубокие центры". Тело рыбы изгибается синусоидой в vertex‑шейдере (живая чешуя с iridescent‑бликом). Водоросли растут только в самой глубокой зоне дна.

Деревья и ветер — самая задротская часть

3‑harmonic gust‑функция: три синуса с разными пространственными и временными частотами создают детерминированные порывы ветра по карте. На разных деревьях — разные фазы и амплитуды (по seed‑координате).

Двухуровневый bend:

Ствол гнётся целиком, основание неподвижно, амплитуда квадратично растёт к верхушке
Каждый лист отдельно дрожит вокруг своего центра — собственная частота, фаза, флаттер по 6 гармоникам

Каждый лист имеет атрибут aLeafCenter (мировая позиция узла), вокруг которого крутится локальная rotation matrix. Лист шевелится независимо, но едет вместе с веткой.

Падающие листья — instanced mesh на 140 квадов, физика с инерцией ветра, вращением, плавным оседанием на землю. Кусты и цветы реагируют на тот же ветер с уменьшенной амплитудой — чтобы вся сцена двигалась как единое поле.

Жизнь в биоме

Муравейники — конусы с displacement‑шумом, размещены вне дорог, кратеров и крутых склонов. Около каждого ходят активные муравьи — instanced спрайты на меше‑муравейнике с собственной state machine: foraging → returning → on‑hill → back. На вершине холма выталкиваются от пика наружу. У воды разворачиваются обратно. В каждом кадре микро‑jitter скорости — броуновское движение, не геометрические окружности.

Пчёлы перелетают между позициями цветов. State machine: fly_to_flower → hover → fly_to_next. Геометрия — SphereGeometry(6,4) со scale(2,1,1) — продолговатое тельце с полосками.

Мошки над водой — рои по 84 особи на каждое озеро. Random walk в bounding sphere, 3D геометрия с эмиссивным свечением (видны при сумерках).

Рыбы — body bend через изгибную деформацию vertex‑шейдера, чешуя с переливами. Маршруты привязаны к маске глубины кратера.
🔥40👍76👏11
Доброе утро, синтеты.

Получил анимации доброго молодца с мечом в руках. Скоро увидим как он рубит нежить на просторах северного леса.
🔥28🤔2
КНЯЗЬ ОДИН (саундтрек)
Техножнец
Меня просили поделиться саундтреком из видео "Князь Один - Северный Лес"

Насвистел мелодию, пару дорожек с голосом совместил в FL Studio и с помощью промптинга создал трек в SUNO! Наслаждайтесь ❤️

Мне не жалко.

Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡

Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8🔥8👏4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот так выглядит нежить из игры "Князь Один". По понятным причинам, что одёжи ихния мало чем отличаются от млада и стара обычного...ибо сие когда-то выходец с народа...

Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡

Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😨6👍4🫡41🔥1
Техножнец
Немного лора OpenCraft: Королева Роя - почему так выглядит? Королева Роя принимает антропоморфные черты после прибытия на Землю, поскольку анализ изотопного состава азота в человеческих останках позволяет ей определить трофический уровень вида. Сопоставив…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Работа идёт полным ходом. Спасибо корешу Bsyho за такие подгоны. OpenCraft - БУДЕТ!

Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡

Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🥰8
🔗 GitHub: github.com/barometech/PromeTorch

40+ звёзд | 5 форков (1 открытый) | Отзывы от людей в личку

Кто пропустил! Я выложил свой фреймворк для тренировки нейросетей на отечественном железе и на отечественных OS! Те производители техники, кто подсуетились - написали мне в личку и мы уже решаем и улучшаем работу ИИ с их продуктами. Двери всё ещё открыты на позитивно-открытой основе. Кто из отечественных разрабов не увидел себя в списке поддерживаемого оборудования - обращайтесь, решим.



Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡

Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1794
Уважаемые синтеты. Я продолжаю свой путь, а чтобы его продолжать комфортно нужно топливо. Периодически в личке просят напоминать об этом. Хотя ... я к каждому посту прибиваю ссылки на донат. Но...видать надо написать отдельно. За сим, пожалуйста:

Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ

Это ссылки для поддержки. Если у вас есть желание поддержать через Paypal:

paperfunkrecordings@gmail.com - официальный paypal account
Можно и через СБП - но это сигнал давайте в чате об этом, т.к. телефон сливать в эфир - страшно.

P.S. Официально не трудоустроен, свободный полёт ради идей этого канала. Режим - full пожертвование самого себя в дело!
🔥113🫡2
🧮 НЕЙРОННЫЙ КАЛЬКУЛЯТОР: 400 ИЗ 401

Не обёртка над Python. Не промпт к LLM. Чистая нейронная система, которая считает.

9 нейронов. ~100K параметров. 99.8% точность.

▸ Арифметика на числах до 10 цифр
▸ Сложение, вычитание, умножение, деление
▸ Отрицательные результаты, цепочки операций
▸ Вложенные скобки ((2+3)*4)+5
▸ Функции: ln, sin, √
▸ Парсинг RU/EN, Unicode, опечатки, числа словами

Без regex. Без символьного движка. Только нейроны.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📊 17 категорий, 401 тест:

Базовая арифметика 15/15
Многоразрядные (2-10 цифр) 10/10
Carry chain 12/12
Borrow chain 11/11
Отрицательные 9/9
Умножение N×1 13/13
Умножение N×M 13/13
Деление N÷1 11/11
Деление N÷M 11/11
⚠️ Цепочки операций 11/12
Скобки 12/12
Функции ln/sin/√ 21/21
Парсер RU 12/12
Парсер EN 10/10
Unicode + числа словами 10/10
Edge cases 19/19
200 рандомных до 10⁷ 200/200

ИТОГО: 400/401 (99.8%)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🎯 Контекст

LLM на 7 миллиардов параметров плывут на трёхзначных числах без chain-of-thought и без вызова tools. Здесь 100 тысяч параметров считают точно до 10 цифр. С переносами, заимствованиями, вложенными скобками, функциями, многоязычным парсингом.

100K параметров это ошибка округления для современной модели.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🔍 Поле

Обзор arXiv, NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, GitHub, патентных баз за 2015-2026: найдено 14 систем нейронной арифметики.

▸ NALU (DeepMind, 2018): без поцифровой обработки, без функций
▸ NanoGPT-arith (2024): 10.6M параметров на одну операцию
▸ Abacus (2024): только сложение

Ни одна не объединяет в одной архитектуре под 100K параметров: четыре операции с произвольной точностью, отрицательные результаты, цепочки, вложенные скобки, трансцендентные функции, многозначное деление и многоязычный текстовый парсинг.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🐛 Один fail из 401

10*2-5 = 4 вместо 15. Баг порядка в цепочке. Не архитектурное ограничение, фиксится точечно.

Радикальная честность: 99.8%, не 100%.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Дальше: разбор бага, расширение диапазона функций, scaling параметров.

Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡

Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ

🔗 https://t.me/technojnec
1👏34🔥207❤‍🔥1🤔11
Будущее ИИ делают не корпорации, а математика: как русский разработчик ломает шаблоны индустрии

Мы не так давно писали про нашего русского изобретателя, который ведёт канал «Техножнец». Сейчас он развивает по-настоящему национальную языковую модель Rukallama, которую обучает с нуля, опираясь на элегантные математические решения, а не на грубую силу железа.

Но помимо больших языковых моделей, у него в разработке есть и другие, совершенно прорывные идеи. Одна из них — его собственная архитектура, так называемый «нейрон Поповича». В отличие от привычных нам нейросетей, он не «угадывает» наиболее вероятные ответы, а считает сложные математические задачи со 100% точностью и без ошибок.

По сути, это живое доказательство того, что IT-гиганты свернули не туда, решив заливать любые задачи тысячами видеокарт и бесконечными терабайтами данных.

Настоящий интеллект — это не способность вызубрить весь интернет. Это способность извлечь универсальное правило из минимума информации. «Нейроны Поповича» показывают: чтобы создать рабочий, безошибочный и сложный ИИ, не нужны миллиарды долларов и монополия на вычислительные центры. Нужна правильная геометрия пространства весов и... обычный ноутбук.

И это открывает совершенно фантастические перспективы для робототехники и Edge AI (ИИ на периферийных устройствах).

Как это изменит мир машин?
Современным автопилотам или дронам нужны мощные, прожорливые графические ускорители, чтобы анализировать пространство в реальном времени. Но если мы заменим тяжеловесные свёрточные сети массивами таких крошечных, точных нейронов, мы получим мгновенную реакцию. Беспилотник сможет вычислять траектории препятствий и корректировать полет с нулевой задержкой, потребляя при этом жалкие милливатты энергии.

Природа не строит гигантские дата-центры для мозга осы, чтобы та могла на лету маневрировать между ветками. Она использует изящную эффективность. И именно на это — на возвращение к чистой, эффективной математике — делает ставку эта технология.

И да, это не реклама, это наш, русский разработчик! 🇷🇺
🔥11726👍9❤‍🔥7🤩2🤝22
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
небольшой намёк..
👍46🥰3🤝3🔥2😎2
Доброе утро, синтеты.

Только сейчас побольше текста , чем обычно.

Знаете, что удивляет?

Вот выложен был пост про Нейроны, об этом по договорённости написал канал Darpa (ещё раз респект за это).

В комментариях есть фраза " пока код не выложен , заявлять подобное самонадеянно", а вторым комментарием

"надо было выложить простой сервис, который бы это демонстрировал".

Ответ первому комментарию, а точнее вопрос: выложеный код является чем-то официальным?
Единицы из тех, кто кричат про репозиторий даже его не трогают.
Когда выкладываешь код в свободный доступ , ожидая , что самые активные и агрессивные требователи кода будут тебя проверять, писать issue.

Да? Во сне. Это все фразы - дежурные. Привычка такая есть у толпы прикрикнуть чтобы ты не выёбывался.

Обычно когда читают громкие заявления, то спрашивают на каком основании и получая ответ по компетенции делают вывод. А далее уже фактаж будет работать. Научное сообщество есть научное сообщество - оно у тебя либо работает, либо ты наврал.

Но , господа контролёры репозиториев, сидят и молчат.

Вот я выложил прометорч, там косяков я оставил с 20 телег...а хоть один коммент есть в личку от тех, кто мне крякал "почему код не выложен?"...

Нет, конечно. Поэтому когда в вашу сторону летят подобные претензии - закрывайте на это глаза. Это не по делу.

Каждый программист сам решит как написать о своей разработке: либо выложит ссылку на репу, либо статью научную без кода, либо ЛИЧНЫЙ ОПЫТ НА СВОЁМ КАНАЛЕ.

Это по первой части.

Вторая "выложите сервис".
А где гарантия, что я в этом сервисе не сделал фейк на питоне, который делает вид, что че-то считает? Ну был бы я идиотом и не проверял бы ничего, я бы выложил первую версию запакованную в "сервис", который по итогу является фейком. Словил бы благодарность за свой "гений"...а контролёры так и остались бы обманутыми. (речь о том, что агент с умным лицом навайбкодил мне питон калькулятор имея обученные веса)

С какой стороны не посмотри, а все очень не очень выглядит...но для кого не очень ?

Для авторов. Ладно, я калёный огурец соленый, который вырос в агрессивной среде схожей с серной кислотой и меня это не задевает.

Но как же меня бесит,что эти комментаторы вместо поддержки наших умельцев вечно гадят своими требования будто они все какие-то контролирующие службы.


Поменьше бы этого блядства в комментариях, может быть и сообщество наше энтузиастов выросло в ширь.

Я все. Остальным спасибо))
👍71🔥19❤‍🔥64🙏2🤝22🤔1
Техножнец
небольшой намёк..
Нейроны отлично работают с дронами. Обучил их мурмуации, слежке за объектами, прессингу объектов по выбору.

Обучать не надо. Обучаются у нейронов только эволюционные инстинкты - как у животных.

Каждый дрон = более 400 нейронов, каждый отвечает за свою часть восприятия дрона. Дрон получая обвязку подобную больше не нуждается в PID..Т.к. Нейроны Поповича быстрее и точнее его.

С 0 обучения ( с точки зрения классики) до полёта за 1.5 секунды. Пока взлетает уже понимает, что он и кто он и куда надо лететь дальше. (если есть инструкции).

Обучение инструкция напоминает обучение эволюционных инстинктов. Подробности позже.
2🔥65👍7👏3🫡221
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Коротко про мой сон сейчас...
🔥43👾6🐳3👌21
Вот что я подумал...может правила русского языка запилить в нейроны...
💯30🤔10🔥5👍1😈1
Новые ответы от Rukallama, которую я починил. Это pretrain 21200 step из 33к
1🔥29👀9🤔4👍3👏21😢1🤓1
🤔13👏2
🔥31👻148👍2🕊1
Вижу, что комментарии пропадают. Тест, тест!
🤯12🤔7👀3🕊1