Кощей
Читал тут русские берестяные грамоты и наткнулся на одну из грамот (https://gramoty.ru/thumbs/bibliography_file_supplement_ngb-5_novgorod_0242.pdf), где упоминается имя или прозвище «Кощей». Таких грамот нашлось три штуки, и, наверное, есть ещё.
Я как-то вне контекста сказок это слово не встречал, даже залез в «Википедию». Раньше как-то не приходило в голову почитать что-нибудь про сказочного Кощея. Узнал много нового. У него, оказывается, ещё и отчество было — Трипетович, да ещё и возлюбленная, которую в одной из былин украл у него Иван Годинович. Впрочем, не исключено, что тут склеились два разных персонажа.
Интересно всё же — сказочный Кощей получил имя по существовавшему когда-то имели или всё-таки сначала так назвали персонажа, а уже потом его имя стало прозвищем? Теперь уж и не узнать.
«Челобитье от Кощея и от испольщиков. У кого есть кони, и те плохи, а у иных [вовсе] нет. Чем, господин, пожалуешь крестьян? А рожь, господин, велишь мне молотить — как укажешь?» (или: «так это, как укажешь»)
«Челобитье от Кощея и от испольщиков. У кого есть кони, и те плохи, а у иных [вовсе] нет. Чем, господин, пожалуешь крестьян? А рожь, господин, велишь мне молотить — как укажешь?» (или: «так это, как укажешь»)
Кощей
Читал тут русские берестяные грамоты и наткнулся на одну, где упоминается имя и...
Собственно, этот спрайт плюс небольшое текстовое техническое задание, где я поверхностно описал, какими возможностями будут обладать будущие персонажи, я и подал на вход «Опусу 4.7».
Картинки я на спрайты не резал: нейросеть справилась с этим самостоятельно — вырезала, сделала им прозрачный фон и даже добавила простенькую анимацию ходьбы. Кстати, позже я обнаружил, что у меня в коде оказалось два варианта спрайтов — для ходьбы влево и вправо, — и попросил оставить только один вариант, а второй делать поворотом спрайта.
Травку, камешки, насекомых и игровые предметы мне рисовал уже «Опус». С мелкими предметами он справился хорошо, а с теми, что покрупнее, — хуже. В итоге котёл, костёр, сундук и так далее я снова попросил нарисовать «ЧатГПТ». На мой взгляд, он их нарисовал слишком детализированно:
Поскольку их надо было сделать сильно меньше, «Опус» перерисовал новую версию «по мотивам». В итоге качество меня устроило. Текущий вариант лучше, чем было раньше, но выглядит менее натурально, чем то, что нарисовал «ЧатГПТ». В силу того, что я придерживаюсь ретро-стиля, как будто бы нужный баланс достигнут.
Гидру я рисовал в «Нанобанане 2», приложив как референс картинки персонажей. Текущий результат получился примерно с четвёртой или пятой попытки и, если честно, не кажется мне идеальным, но мне больше хотелось проектировать мир, а не возиться с графикой настолько долго.
Претензия всё та же: по сравнению с персонажами гидра чересчур детализирована.
Что делать дальше я пока не решил. Либо доделаю этот мир — там осталась ещё одна нереализованная задумка, либо перейду на другую платформу (кое-что заказал на «Авито») и спроектирую что-то там (идеи, опять же, есть).
Визуализированное дерево решений эксперимента №2 (в данный моменту у меня кончается эксперимент №4)
Мир в текущем его виде: появился «босс» — гидра
Эта гидра — то, что называется «боссом», то есть сильный монстр, для убийства которого требуются усилия большинства персонажей. Гидра сильно спутала мне карты, так как, по сути, все мои персонажи — одиночки. Да, они могут подлечивать друг друга и воскрешать, но основной алгоритм у них написан так, чтобы зачищать свою окрестность от врагов и не умирать.
Появление босса попило мне немало крови — пришлось переосмысливать поведение всех персонажей, а некоторые из них до сих пор ведут себя странно. Ни я, ни нейросеть пока с этой проблемой не справились. Труднее всего было с лекарем и ведьмой. Оба персонажа нужны как поддержка: лечить и оживлять других членов команды. Поэтому к ним другие требования, отличающиеся от тех, кто атакует — держаться на периферии, не умирать и лечить всех остальных.
Не бог весть какая стратегия, но я до сих пор с ней бьюсь. Пришлось выделить поведенческий код в отдельный модуль и проводить симуляции на тысячах прогонов, чтобы отладить логику. Так удалось отладить поведение лекаря (я в разговоре с ИИ называю её «девочка»), а вот ведьма пока далека от идеала.
Процесс общения с курсором по поводу изолированной симуляции поведения персонажей
С алгоритмом ведьмы я бился несколько часов: у неё есть особенность — для лечения ей нужно варить зелья на стационарной площадке, которая может быть занята гидрой. В этом случае ведьма эффективнее в дистанционных атаках — и это она тоже умеет.
С ней я тоже провёл ряд симуляций, чтобы выровнять поведение, но она всё равно либо пёрла на гидру и умирала, либо делала что-то столь же глупое. Поскольку код писала нейросеть, я не стал в него погружаться, а попробовал другой подход — запрограммировать небольшую сетку, которая управляла бы поведением ведьмы и обучить её на реальных битвах.
Выживаемость резко подскочила, но когда в открыл мир, чтобы посмотреть что вышла, то обнаружил, что ведьма теперь со всех ног улепётывает к краю экрана, стоит гидре выйти из пещеры. В общем, стоит тщательнее описывать что считается успехом для каждого персонажа и его выживаемость — это не единственный критерий, который надо максимизировать.
Я как-то не думал, что это займёт столько времени, но планирую экспериментировать до успеха.
Данные не реальные, этот текст написала от балды одна из наших сотрудниц, но я всё равно на всякий случая закрасил некоторые данные
Добавлено позднее: уже позже, ближе к ночи я решил попробовать развернуть эту модель, квантованную до четырёх бит на своём ноутбуке, по памяти она как раз должна была влезть, — чтобы попробовать как она справится. Справилась отлично, но мне не удалось выключить режим размышлений, не нашёл такого параметра в LM Studio, где я её запускал, а с ним она работает гораздо медленнее.
Один из читателей в моём телеграмном канале написал, что у него с текстом справилась сеть «Гемма4» на смартфоне.
Процесс сжатия в картинку — выбираем формат, который сжимает эффективнее
Сжатие при этом реализовывать в ДжаваСкрипте не нужно — браузер за нас распаковывается картинку, а мы её просто попиксельно читаем.
Поскольку веса для цепей Маркова занимают аж 3,5 мегабайта в джейсоне, я воспользовался этой идеей, чтобы поэффективнее его ужать, бинарно сериализуя его в картинку, а потом затянул туда и остальное — основной код и спрайты.
С игровой механикой всё-таки больше пришлось разбираться мне, так что я решил, что лошадь будет магическим средством бегства для лекаря, которая не умеет атаковать — теперь, если её атакуют, то она может куда-нибудь ускакать, призвав лошадь. У заклинания есть период охлаждения, так что постоянно бегать не получится.
Что дашборд я стихийно собрал нейросеткой просто под эту задачу — наверное, можно догадаться, — это действительно не какой-то готовый продукт, а скрипт на «Пайтоне», написанный нейросеткой, входящей в мою подписку. Как я сказал, учусь чаще использовать более дешёвые сети, и это — одна из задач, с которой справляется собственная сеть «Курсора» — «Композер 2», а она очень простенькая.
То есть он вполне «собран на коленке».
Но ещё более наколеночно устроен деплой, то есть развёртывание новых гипотез на подключённых мощностях. По сути, это россыпь документации плюс шелл-скрипты, срабатывающие на хуки при коммите. Всё, опять же, написано вайбкодингом, в основном, тремя сетями: всё простое я поручал «Композеру 2», сложнее — «Кодексу 5.3», ещё сложнее — «ГПТ 5.4».
Почему я не стал использовать что-то готовое? А зачем? Надо было быстро, у меня не было времени сравнивать решения, выбирать лучшее под задачу (машины доступны только по ssh, друг друга не видят, перекачивать информацию можно только через мой ноубук), но главное — разбираться, если возникнут проблемы.
В этом мире вайбкоженой шелл-рассыпухи при возникновении проблем я просто даю приказ с ними разобраться.
Кстати, вот ещё вывод, в добавление к тому, что я писал в прошлый раз: иногда надо давать ИИ приказы! Это не вполне очевидно.
Например, когда я давал указание занять GPU0 на одной из машин, нейросеть могла сделать то, чего я не ожидал. Например, увидев, что память там почти занята, поставить задачу в цикл ожидания освобождения памяти. Мне это не нужно — я понимал, что задача поместится, и ставил её туда сознательно.
Реальный случай, кстати. И таких примеров у меня было несколько.
Когда же я начинал с «приказываю», сетка подчинялась сразу, без всей этой излишней в данном случае осторожности.