Сами спросили, в чем еще преимущества nativefire перед прямым использованием electron. Я и ответил. А теперь попробуйте тоже самое сделать с текущей миниигрой. Или с Twitch. Себе я поэтому делаю клиентов с ключом --portable Вшивается. И для его обновления приходится порой запускать nativefire с ключем --upgrade по всем директориям в цикле.

Для аркад и миниигр это не проходит. Можешь проверить. Для Twitch - тем более.

И где она? Или Вы признаетесь уже в клевете? А я дословно Вас процитировал. Еще раз спрашиваю: Достаточно того, что он дизайнер игр, занимающихся ML. В Вашем сленге "ML-ный геймдизайнер". Так он существует или нет? Прямой вопрос вообще то. Вы хотите вернуться к этой теме? Я же уже приводил доказательство использования ML для балансировки в игре, пусть даже и в примитивном виде. Или опять нужно именно видео?

Врать стыдно. Так как кеш и куки в таком клиенте всегда локальны, то создав свой клиент для каждого аккаунта можно не утруждаться потом с повторными авторизациями. Вот и не пользуйтесь. Я Вам ничего не обязан. Вы вообще читать умеете? Я на ты обращаюсь только к друзьям и родственникам. А уж как кто это расценивает - мне безразлично.

Так я же написал - 3700U. Ноутбучный APU от AMD с Vega 10. Без просадки FPS он тянет только двух клиентов одновременно. Если еще и запись видео включена с экрана на 1080p30, то слегка начнет уже просаживать до 50-55 FPS. Ubuntu 20.04.

Это нужно расценивать, как «Quod gratis asseritur, gratis negatur» («что свободно утверждается, то свободно отбрасывается»). Отрицать или не отрицать я буду только увидев Ваши доказательства обвинению меня во лжи. ML-ных геймдизайнеров не существует После чего выступление Josh Menke - профессионального дизайнера игр (судя по LinkedIn) на тему ML - Вы признаете аргументом. Или не признаете? Или он не существует?

Ну нельзя быть настолько ленивым. Я же ссылку дал. Сложно было ткнуть ниже на API Doc и почитать? Без приватного режима больше чем в один аккаунт не зайдешь. В приватном режиме я не нашел способа перезагрузить игру и остаться при этом в бою при зависании, отсутствии респа и прочих прелестях от Стрижака. А когда во всяких минииграх и аркадах при смене аккаунта или в приватном режиме нужно еще и через капчу продираться, проще слепить по клиенту на мульта и не париться. Аналогично с Twitch. Можно хоть два десятка аккаунтов запустить в фоне, чтобы дропсы фармили, и самому спокойно заниматься своими делами. В приватных вкладках в Twitch логиниться - уже не для слабонервных, с его страстью к подтверждению через SMS.

Прошу прощения, но у меня до сих пор этому доказательств. В моем кругу общения за видео на YouTube в качестве доказательства меня могут просто засмеять. Где запись телепатического устройства? И как же Ваше вранье про "никто"? Неудобные вопросы оставляем без ответа?

Перимуществами, которые дает nativefire, в итоге тоже вызывающий electron. Очень гимморойно, при наличии более одного аккаунта.

У меня самодельный клиент на 3700U тоже больше двух не держит. На трех клиентах FPS уже начинает просаживать до 45-50. В память точно не упираюсь. в 32 ГБ и десять клиентов влезут.

И какие средства телепатии для этого использовались и как мне ознакомиться с записями их результатов? Вы лишь предполагаете, что я не знал. Можете так же предположить, что в тот момент у меня не было на руках доказательств. Но как Вы без телепатии собрались доказывать, что именно за последние десять лет, которые я занимаюсь ML, осталось у меня в памяти после множества конференций, обзоров, новостей и общений на специализированных форумах? Что вообще-то предлагается, как услуга для разработчиков игр, например, Decisive AI

Да не надо там ни строчки кода программировать. Я же не предложил тебе Electron самому на JS вызывать из Chromium? Там как раз вся суть в том, что клиент автоматически собирается именно под тебя, под твою систему и твой компьютер. На то он и nativefire. Ну пришлю я тебе то, что собрал сам. Будешь для него Ubuntu 20.04 ставить?

А что тут еще говорить, если Вы это даже после просмотра доклада на CDC отвергаете? Кому надо - доказательства уже давно увидел. А для Вас докаказательство - лишь Ваше личное убеждение. Кто врет? А ну-ка ссылку в студию на употребление мной фразы "не сомневаюсь" и, тем более "все пользуются". Они в моем лексиконе вообще отсутствуют!

Мне контракт сейчас не позволяет. Рекламировать работодателя тут не буду. Если надо - в личку.

Не человеку же. Пусть A100 трудится. Ей положено. Это лишь совокупность агрегированных аналитик игрока. Твой мозг поступает точно так же как нейросеть, определяя одного игрока в грязь, другого в раки, а третьего в союзника. А в качестве подкрепления при дальнейшем дообучении модели вполне можно использовать и опциональную оценку ее качества игроками после каждой битвы. А я давно и слепил

Намного хуже. Любое видео настолько свободно в использовании методов манипулирования сознания, что ни с какими газетными обрезками в этом не сравниться. Избегаю в пользу статей, которые можно все же анализировать, успевая снимать лапшу с ушей. И где ответ, заданный самой себе? Мы вроде начали с Вашего утверждения, что ML в дизайне игр НИКЕМ не используется.

Это аргумент совсем к другому. К тому, что хотя факт использования какой-то технологии на производстве может быть подтвержден или опровергнут, но сделать это может оказаться чрезвычайно сложно. У каждого своя зона ответственности. Если в перспективе получится что-то не так, то это уже проблемы заказчика, который получил ровно то, что хотел. Несмотря на это я всегда предупреждаю заказчика, если в том, что он просит я вижу определенные риски.

А это не я буду считать. На начальном этапе пытаются скормить модели какой-то эвристический набор аналитик. Если кроссвалидация не дает требуемой точности - количество аналитик расширяем. Если между какой-то аналитикой и точностью прогноза нет корреляции - ей убираем. Это итерационный процесс. Тут больше проблем баланса между точностью прогноза и необходимыми вычислительными мощностями, как для обучения модели, так и для получения прогноза из обученной модели за приемлемое время.

Наконец-то дошло! Надеюсь больше догм от Вас не услышу. Доклад на GDC сойдет? Блин. Теперь будут обвинять, что мультик студента в качестве аргумента привел (

А с каких пор обученная математическая модель перестала быть выведенной в процессе обучения математической формулой? Естественное желание производителя минимально распостраняться о своих know-how. Такое сплошь и рядом. Узнаешь о внедрении, а подробности уже выискиваешь в научных статьях. Попробуйте найти в общедоступных источниках об использовании ML в уже упоминаемых мной НТК и СУЭК. А они там в продуктиве уже несколько лет. Показатели успешности приведены там же по ссылке А что есть успешность проекта, как не факт его внедрения? Заказчик доволен, акты закрыл и все оплатил. Подрядчик доволен, деньги получил, претензий нет. Исполнители довольны - премию получили. Все счастливы.

А с чего Вы решили, что это так и не было внедрено? Ну и FACEIT что-ли мало?

Не будет. Бессмысленно спорить с человеком, для кого все или "газетные писаки" (д.т.н) или "студенты" (ведущий научный сотрудник по ML в Apple), или не существует (одними из первых, кто применил ML для PMM был UbiSoft в Ghost Recon; явно об использовании ML для балансировки MM заявил, например, FACEIT больше двух лет назад). Отсутствует общая доказательная база.

А зачем? Это как добираться из Москвы во Владивосток пешком, при наличии возможности купить билет на самолет. Результат получишь, но только не факт, что к тому времени он вообще кому-то будет нужен. Ясно. Почитайте сначала работы по ссылкам. Во второй это вообще детально разжевано. Раздел 3. Подробности в 3.2. Это уже несколько другая задача и она будет выявлена на этапе кроссвалидации. Если без модификаций самой игры кроссвалидация не покажет удовлетворительной точности прогнозирования, то тогда надо искать корреляции и их решать. Но пока мы не убедимся в существенном влиянии каких-то факторов на квадратичное отклонение прогноза - можно действовать лишь методом тыка. Чем, впрочем, сейчас Орех и занимается.

Сначала, с уточнения агрегированных аналитик, которые вообще доступны для получения с каждого боя для каждого игрока в целях накопления данных для обучения модели. А так все достаточно подробно рассмотрено по приведенным мной ссылкам. Включая и рекомендуемую последовательность действий. Если у Вас есть вопросы, то лучше задавайте их уже по тому, что Вам непонятно в работах, на которые я сослался. Надо так же понимать, что эти три работы - уж точно не закрытый список. И в рамках НИОКР лучше изучить еще хотя бы несколько подобных. А может и на специализированных ресурсах поспрашивать. Возможно даже у авторов этих работ. Нашел бы еще десяток-другой подобных работ и внимательно все их изучил, чтобы не наступать на грабли, по которым уже до меня ходили. Через недельку вкуривания, выбрал бы уже 3-4 конкурирующих варианта реализации для сравнения. После чего в Julia, R или Python приступил к исследованиям.

Что и делается средствами ML, когда система не только обучается под конкретную игру и ее игроков, но еще и дообучается по мере надобности. Без всяких релизов с подкруткой ее параметров. И даже с вводом новых устройств и пушек адаптируется к этому сама, формируя MM с равными шансами на победу у обоих команд. Выше по ссылкам именно этот вопрос был подробно рассмотрен. Особенно во второй ссылке в применении к PMM в Dota 2. Ключевой показатель MM - равные шансы команд на победу. Остальное уже вторично.