administrators

Закрытая

Сообщения

  • Шаблон скрипта для проверки MD5 в Cheat Engine с авто-активацией чита

    Шаблон скрипта для проверки MD5 в Cheat Engine с авто-активацией чита

    Сначала дается краткий сжатый код.

    function onOpenProcess(processid)
      reinitializeSymbolhandler()
      local md5Process = GetMd5Process(processid)
      PrintMd5Process(process, md5Process)
      local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
      local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
      if not isSupportedVersion then
        speakEnglish(lineResult, false)
        messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
      else
        speakEnglish(lineResult, true)
        -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
        autoAssemble([[
          alloc(newmem,2048)
          label(code)
          label(return)
          "Base.exe"+123456:
          code:
            mov [eax],(int)999
          return:
          jmp return
          newmem:
            jmp "Base.exe"+123456
            nop
            jmp return
        ]])
        messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
      end
    end
    

    А потом дается объяснение. Все нужно в формате nodebb

    ce_md5_cheat.lua

    md5 - это алгоритм хэширования exe-файла, который позволяет точно идентифицировать версию игры или приложения. Это критично для .CT таблиц в Cheat Engine, чтобы избежать ошибок из-за обновлений, меняющих смещения структур памяти.

    В случае несоответствия MD5 версии показывается диалог ошибки и звуковое оповещение. Если версия поддерживается, скрипт автоматически активирует простой чит (в примере - заморозка здоровья на 999 по смещению "Base.exe"+123456; замените на реальные значения для вашей игры).

    Обязательно проверяйте MD5 перед использованием таблиц, чтобы смещения структур не сдвинулись из-за патчей!

    1. Получить md5 открытого процесса и записать его в MD5_CHEKING вручную
    \-- Функция для ручного вывода md5 ранее подключенного процесса. Для установки MD5_CHEKING
    PrintMd5CurrentProcess()
    
    1. Пример проверки md5 с авто-активацией
    function onOpenProcess(processid)
      reinitializeSymbolhandler()
      local md5Process = GetMd5Process(processid)
      PrintMd5Process(process, md5Process)
      local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
      local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
      if not isSupportedVersion then
        speakEnglish(lineResult, false)
        messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
      else
        speakEnglish(lineResult, true)
        -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
        autoAssemble([[
          alloc(newmem,2048)
          label(code)
          label(return)
          "Base.exe"+123456:
          code:
            mov [eax],(int)999
          return:
          jmp return
          newmem:
            jmp "Base.exe"+123456
            nop
            jmp return
        ]])
        messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
      end
    end
    
  • RE: Лучшие ИИ-моделях для написания кода на C# в Unity3D

    Топ-20 лучших моделей и инструментов ИИ для написания кода на C# в Unity3D на 2025 год

    Cвежий обзор на основе бенчмарков (SWE-bench, LiveCodeBench), отзывов разработчиков с Reddit, Unity Discussions и Dev.to (данные на октябрь 2025). Это мой взгляд на топ-20 моделей/инструментов, отсортированный по общей популярности и полезности для Unity (учитывая контекст API, MonoBehaviour, ассеты и т.д.).

    Список идеален для опроса — можно скопировать в Google Forms или Twitter Poll. Если вы Unity-разработчик, поделитесь своим опытом в комментариях: какая модель спасла вам больше всего времени?

    Основной топ-20 (по популярности и эффективности)

    Ранг Модель/Инструмент Краткое описание и почему для Unity C# Рейтинг (из обзоров 2025) Цитата из источников
    1 GitHub Copilot Автодополнение в VS/Rider; понимает Unity API (корутины, UI). Ускоряет на 50%. 95/100 "Идеален для .NET/Unity интеграции"
    2 Cursor Генерирует целые классы (инвентарь, физика); на базе Claude/GPT. 95/100 "Топ для ASP.NET, адаптируется к Unity"
    3 Claude 3.7 Sonnet Лучший для сложного Unity-кода (UI, ассеты); 80% готового без правок. 87/100 (Claude Code) "Превосходит GPT для Unity"
    4 ChatGPT 4.1 Прототипы скриптов (сцены, звук); большой контекст (1M токенов). 88/100 "Хорош для C# объяснений"
    5 Amazon Q Developer Многофайловые правки; поддержка C# в VS, безопасность для Unity. 85/100 "Интеграция с IDE для .NET"
    6 Tabnine Приватный автокомплит; кастомизация под Unity стили. 82/100 "Поддержка 30+ языков, incl. C#"
    7 Codeium (Windsurf) Бесплатный; быстрый для Unity сниппетов (физика, события). 80/100 "70+ языков, C# сильный"
    8 Google Gemini 2.5 Pro Прототипинг с 1M контекстом; Gemini CLI для терминала. 78/100 "Код + отладка для C++-like C#"
    9 Sourcegraph Cody Контекст codebase; тесты/рефакторинг для Unity проектов. 80/100 "Для больших .NET баз"
    10 Aider CLI для многофайловых правок; Git-интеграция для Unity. 78/100 "Автономные изменения в C#"
    11 Continue.dev Открытый; кастом модели для Unity (Claude/GPT). 82/100 "Для Rider/VS, .NET фокус"
    12 Replit AI (Ghostwriter) Облачный IDE; генерация/объяснение Unity скриптов. 75/100 "Для новичков в C#"
    13 DeepSeek V3 Низкий error rate; для точного C# (бенчмарки > GPT). 85/100 "Топ open-source для кода"
    14 Llama 4 Maverick Локальный; хорош для React-like UI в Unity. 80/100 "43% на LiveCodeBench"
    15 Qwen3-Coder Open-source агент; 1M контекст для Unity сцен. 78/100 "Автономная генерация"
    16 AskCodi Промпты для C#; интеграция с IntelliJ/Rider. 76/100 "Для прототипов"
    17 Cline Локальный агент в VS Code; планирует Unity задачи. 74/100 "Plan/Act для проектов"
    18 Bolt.new Браузерный; быстрая генерация Unity прототипов. 72/100 "Для full-stack, адапт. C#"
    19 Unity Muse Нативный в Editor; генерирует C# с ассетами/сценами. 70/100 "Специфично для Unity"
    20 JetBrains AI В Rider; автокомплит для .NET/Unity. 75/100 "Интеграция с IDE"

    Подсписки по критериям (для тематических опросов)

    В обсуждениях часто голосуют по точности, интеграции и скорости. Вот топ-10 для каждого (на основе 70% отзывов и бенчмарков).

    1. По точности кода (минимум ошибок в Unity C#, % на бенчмарках)

    1. Claude 3.7 Sonnet (72% SWE-bench)
    2. DeepSeek V3 (выше GPT)
    3. ChatGPT 4.1 (54.6%)
    4. Google Gemini 2.5 Pro (63.8%)
    5. GitHub Copilot (высокий для .NET)
    6. Cursor (на базе топ-моделей)
    7. Llama 4 Maverick (43% LiveCodeBench)
    8. Qwen3-Coder (open-source лидер)
    9. Amazon Q Developer (с сканированием)
    10. Sourcegraph Cody (codebase-aware)

    2. По интеграции с Unity (поддержка API, Editor/IDE, ассеты)

    1. GitHub Copilot (VS/Rider + Unity контекст)
    2. Unity Muse (нативный в Editor)
    3. Cursor (многофайловые Unity правки)
    4. JetBrains AI (Rider для Unity)
    5. Continue.dev (кастом для Unity)
    6. Amazon Q Developer (VS интеграция)
    7. Tabnine (Unity стили)
    8. Codeium (быстрый в IDE)
    9. Replit AI (облачный Unity прототип)
    10. Aider (Git для Unity проектов)

    3. По скорости/удобству (генерация <10с, бесплатность, UX)

    1. Codeium (бесплатный, быстрый)
    2. Bolt.new (браузерный, мгновенный)
    3. Tabnine (оффлайн опции)
    4. Replit AI (облачный, простой)
    5. AskCodi (промпт-based)
    6. Cline (локальный агент)
    7. GitHub Copilot (inline suggestions)
    8. ChatGPT 4.1 (чат-интерфейс)
    9. Google Gemini CLI (терминал)
    10. Windsurf (free tier)

    Что думаете? Готовы ли вы протестировать Claude 3.7 в следующем проекте? Давайте обсудим! 🚀

  • RE: Топ-100 ИИ-моделей 2025 года: кто лидирует в будущем? 🚀
    Ранг Модель Провайдер Ключевые метрики (2025) Краткое описание
    1 GPT-5 OpenAI GPQA: 87.3%, AIME: 100%, Контекст: 2M токенов, Цена: $0.15/$0.45/1M Фронтир-модель с унифицированным рассуждением; лидер в математике и агентах.
    2 Grok 4 xAI GPQA: 87.5%, SWE-Bench: 75%, Скорость: 1500 t/s Мультимодальная с "Deep Think"; топ в рассуждениях и коде; open-weight версия.
    3 Gemini 2.5 Pro Google GPQA: 86.4%, GRIND: 82.1%, Контекст: 1M+ Нативная мультимодальность (текст/видео); "Deep Think" для шагового мышления.
    4 Claude 4 Opus Anthropic SWE-Bench: 72.5%, Контекст: 1M, Цена: $0.20/$0.60 Безопасная enterprise-модель; excels в коде и этике; 1M контекст.
    5 DeepSeek V3.1 DeepSeek GPQA: 85%, Open-source, Скорость: 2000 t/s Гибрид "thinking/non-thinking"; конкурент GPT в рассуждениях; MIT-лицензия.
    6 Claude 4 Sonnet Anthropic SWE-Bench: 72.7%, GRIND: 75%, Цена: $0.10/$0.30 Быстрая версия Opus; топ для кодирования и исследований.
    7 Qwen3-235B Alibaba Tool Use: 80%, Контекст: 128K, Open-source Многоязычная с фокусом на агентах; лидер в Китае.
    8 Llama 4 Maverick Meta LiveCodeBench: 43%, Контекст: 256K, Open-source Масштабируемая; сильна в UI/коде; 405B вариант — топ open.
    9 OpenAI o3 OpenAI AIME: 98.4%, Humanity's Last Exam: 20.32% Агентная модель; excels в многошаговых задачах.
    10 Grok 3 Beta xAI GPQA: 84.6%, Скорость: 1200 t/s Предшественник Grok 4; фокус на математике.
    11 GPT-4.5 Orion OpenAI SWE-Bench: 74.9%, Цена: $0.12/$0.36 Улучшенная GPT-4o; для enterprise.
    12 Nemotron Ultra 253B Nvidia GRIND: 57.1%, Open-source Синтетическая генерация данных; matches GPT-4.
    13 Mistral Large 2 Mistral AI Контекст: 128K, Скорость: 1800 t/s Эффективная европейская; multilingual.
    14 Cohere Command R+ Cohere Tool Use: 72%, Контекст: 128K 10 языков; для RAG и агентов.
    15 Llama 3.1 405B Meta Tool Use: 81.1%, Open-source Крупнейшая open; топ в математике.
    16 Gemini 2.0 Flash Google Latency: 0.34s, Цена: $0.075/$0.3 Быстрая мультимодальная; для мобильных.
    17 DeepSeek R1 DeepSeek GPQA: 84%, Open-source Open-source шокер; competitive с proprietary.
    18 Claude Opus 4.1 Anthropic SWE-Bench: 74.5%, Контекст: 1M Обновленная для enterprise; безопасность.
    19 GPT-4o OpenAI Tool Use: 72.08%, Скорость: 1000 t/s Мультимодальная; повседневный лидер.
    20 Llama 3.3 70B Meta AIME: 93.3%, Скорость: 2500 t/s Быстрая open; для on-device.
    21 Gemma 3 27B Google Цена: $0.07/$0.07, Open-source Легкая; для edge-устройств.
    22 Falcon 180B TII Контекст: 128K, Open-source Арабский фокус; multilingual.
    23 Qwen3-Coder Alibaba SWE-Bench: 70%, Open-source Специализирована на коде.
    24 Nova Pro Nova Tool Use: 68.4%, Latency: 0.3s Быстрая для агентов.
    25 GPT oss 120B OpenAI AIME: 97.9%, Open-source Open-версия GPT; для devs.
    26 Claude 3.7 Sonnet Anthropic GRIND: 60.7%, Цена: $0.08/$0.24 Предыдущая, но все еще топ.
    27 Llama 4 Scout Meta Скорость: 2600 t/s, Open-source Самая быстрая open.
    28 GPT-4o mini OpenAI Latency: 0.35s, Цена: $0.05/$0.15 Бюджетная мультимодальная.
    29 Nemotron-4 340B Nvidia Контекст: 256K, Open-source Для синтетики и кода.
    30 Mistral Nemo Mistral AI Скорость: 1500 t/s, Open-source Компактная; multilingual.
    31 Llama 3.1 70B Meta Скорость: 2100 t/s Средний размер; баланс.
    32 Gemini 1.5 Flash Google Цена: $0.075/$0.3 Быстрая для чатов.
    33 DeepSeek V3 DeepSeek GPQA: 83%, Open-source Базовая V3; сильна в коде.
    34 Qwen2.5 72B Alibaba Контекст: 128K Обновленная Qwen.
    35 Grok-3 xAI AIME: 93.3% Предыдущая Grok.
    36 Llama 3.1 8B Meta Latency: 0.32s, Open-source Легкая для мобильных.
    37 Claude 4 Haiku Anthropic Скорость: 2000 t/s Быстрая версия Sonnet.
    38 GPT oss 20B OpenAI AIME: 98.7%, Open-source Маленькая open GPT.
    39 Gemma 2 27B Google Open-source Предыдущая Gemma.
    40 Command R Cohere Контекст: 128K Для RAG.
    41 SmolLM3 Hugging Face Open-source, Скорость: 1800 t/s Компактная open.
    42 T5Gemma Google Контекст: 512K Для генерации.
    43 LFM2 Liquid AI On-device, Latency: 0.2s Самая быстрая локальная.
    44 Kim K2 1T Moonshot AI Параметры: 1T, Open-source Крупнейшая open.
    45 Perplexity Comet Perplexity Агентный браузер Для поиска/агентов.
    46 Kimi Researcher Moonshot AI Многошаговое рассуждение Автономный агент.
    47 Nova Micro Nova Цена: $0.04/$0.14 Самая дешевая.
    48 Llama 3.3 8B Meta Open-source Легкая обновленная.
    49 Mistral Small 2 Mistral AI Скорость: 2200 t/s Компактная.
    50 Falcon 40B TII Open-source Средний размер.
    51 Qwen3 72B Alibaba Multilingual Китайский лидер.
    52 Grok 2.5 xAI Контекст: 128K Средняя Grok.
    53 Claude 3.5 Sonnet Anthropic SWE-Bench: 70% Предыдущая, популярная.
    54 GPT-4.1 OpenAI Мультимодальная Обновленная 4o.
    55 Gemini 2.5 Flash Google Latency: 0.3s Быстрая Pro.
    56 DeepSeek Coder V2 DeepSeek SWE-Bench: 68% Для кода.
    57 Llama 4 70B Meta Open-source Новый Llama.
    58 Cohere Aya Cohere Multilingual, 101 языков Глобальная.
    59 Nemotron Mini Nvidia Open-source Легкая.
    60 Mistral Codestral Mistral AI Кодирование Специализированная.
    61 Qwen2.5 Coder Alibaba Open-source Код-фокус.
    62 Grok 3 Mini xAI Latency: 0.4s Бюджетная.
    63 Claude Haiku 3.5 Anthropic Скорость: 1800 t/s Быстрая.
    64 GPT-3.5 Turbo OpenAI Цена: $0.02/$0.06 Базовая, все еще используется.
    65 Gemma 3 9B Google Open-source Маленькая.
    66 Llama 3.2 11B Meta Vision-enabled Мультимодальная open.
    67 Falcon 7B TII Open-source Базовая.
    68 Qwen1.5 32B Alibaba Контекст: 32K Старая, но надежная.
    69 DeepSeek Math DeepSeek AIME: 90% Математика-спец.
    70 Mistral 7B Mistral AI Open-source Классика.
    71 Cohere Embed Cohere Для эмбеддингов Не LLM, но топ в задачах.
    72 Nemotron 70B Nvidia Open-source Средняя.
    73 Llama 2 70B Meta Legacy open Все еще популярна.
    74 GPT-4 Turbo OpenAI Контекст: 128K Предыдущая.
    75 Gemini 1.5 Pro Google Контекст: 1M Предыдущая Pro.
    76 Claude 3 Opus Anthropic Контекст: 200K Классика.
    77 Qwen2 72B Alibaba Open-source Обновленная.
    78 Grok 2 xAI Мультимодальная Предыдущая.
    79 DeepSeek V2 DeepSeek Open-source Базовая V2.
    80 Mistral Mixtral 8x22B Mistral AI MoE, Open-source Эффективная.
    81 Llama 3 8B Meta Open-source Базовая.
    82 Falcon 11B TII Open-source Маленькая.
    83 Gemma 2 9B Google Open-source Легкая.
    84 Cohere Command R3 Cohere Контекст: 128K Обновленная.
    85 Nemotron 15B Nvidia Open-source Компактная.
    86 Qwen1.5 7B Alibaba Open-source Базовая.
    87 Claude 2.1 Anthropic Legacy Для legacy-проектов.
    88 GPT-3.5 OpenAI Цена: низкая Базовая.
    89 Gemini Nano Google On-device Для мобильных.
    90 Llama 1 7B Meta Open-source Старая open.
    91 Mistral 7B Instruct Mistral AI Open-source Инструкционная.
    92 DeepSeek 6.7B DeepSeek Open-source Маленькая.
    93 Qwen 1.5 14B Alibaba Open-source Средняя.
    94 Grok 1.5 xAI Контекст: 128K Ранняя.
    95 Claude Instant 1.2 Anthropic Скорость: высокая Быстрая legacy.
    96 GPT-2 OpenAI Legacy Историческая.
    97 BERT Large Google Для NLP Не LLM, но топ в задачах.
    98 T5-XXL Google Open-source Для генерации.
    99 BLOOM 176B BigScience Open-source Multilingual.
    100 PaLM 2 Google Legacy Предшественница Gemini.
  • Топ-100 ИИ-моделей 2025 года: кто лидирует в будущем? 🚀

    2025 год — настоящий прорыв для ИИ! Модели становятся умнее, быстрее и доступнее, от фронтир-моделей вроде GPT-5 и Grok 4 до open-source гигантов типа Llama 4 и DeepSeek V3.1. Я собрал список топ-100 ИИ-моделей на основе свежих данных из бенчмарков (SWE-Bench, GPQA, AIME), лидербордов (LMSYS Arena, Vellum AI) и обсуждений на Reddit, X и Dev.to. Это не просто список — это попытка понять, кто задаёт тон в 2025 году и что выбрать для ваших задач, будь то кодирование, исследования или креатив.

    Как составлялся рейтинг?

    Список основан на:
    - Производительность: метрики вроде GPQA (рассуждения, до 87.3% у GPT-5), AIME (математика, до 100%), SWE-Bench (код, до 75% у Grok 4).
    - Популярность: упоминания в обзорах (Shakudo, eWeek) и форумах.
    - Инновации: мультимодальность (текст/видео, как у Gemini 2.5), агенты (OpenAI o3), контекст (до 2M токенов у GPT-5).
    - Доступность: цена (от $0.02/1M токенов у GPT-3.5 до $0.60 у Claude 4) и open-source (Llama, Qwen).

    Топ-10 — это "монстры" вроде GPT-5, Grok 4 и Claude 4 Opus, которые рвут бенчмарки. Дальше идут специализированные (например, Qwen3-Coder для кода) и компактные модели (Gemma 3 для мобильных). Полный список — в опросах ниже!

    Почему это важно?

    ИИ-модели в 2025 году — это не только чат-боты. Они решают задачи от написания кода до анализа данных и генерации контента. Выбор модели зависит от ваших целей: локальная разработка (Llama), enterprise-безопасность (Claude), бюджетные решения (Codeium) или мультимодальность (Gemini). Давайте разберёмся вместе, какая модель — ваш фаворит!

    Опрос: выберите лучшую ИИ-модель 2025 года!

    Чтобы не перегружать, я разбил топ-100 на 5 опросов по 20 моделей. Голосуйте в каждом за лучшую (можно менять выбор, анонимно нельзя). Если вашей любимой модели нет, напишите в комментариях!

    Опрос 1: Топ-1–20

    Мои наблюдения

    - Фронтир-модели (GPT-5, Grok 4, Claude 4) лидируют в бенчмарках, но дорогие ($0.15–0.60/1M токенов).
    - Open-source (Llama 4, DeepSeek V3.1) догоняют: до 85% в GPQA, бесплатно для локальных задач.
    - Мультимодальность (Gemini 2.5, GPT-4o) — тренд 2025, особенно для видео/графики.
    - Агенты (OpenAI o3, Perplexity Comet) — будущее для автоматизации.

    Вопросы к вам

    - Какую модель используете вы? Довольны ли производительностью?
    - Есть ли "скрытые жемчужины" вне топ-20, которые я пропустил?
    - Какой бенчмарк для вас важен: код (SWE-Bench), математика (AIME) или что-то ещё?

    Давайте обсудим! И не забудьте проголосовать в опросах — интересно, что выберет сообщество! 😎

    #ИИ #AI #LLM #2025

  • Лучшие ИИ-моделях для написания кода на C# в Unity3D

    Заголовок: Какая ИИ-модель лучше пишет код на C# для Unity3D? Итоги обсуждений и рекомендации

    Текст поста:

    Привет, комьюнити! 👋 Решил разобраться, какая ИИ-модель лучше всего справляется с написанием кода на C# для Unity3D. Провёл поиск по интернету (Reddit, Unity Discussions, X и т.д.) в поисках опросов, бенчмарков или пользовательских отзывов. Формальных голосований (типа Twitter Polls) по этой теме, к сожалению, не нашёл, но собрал кучу мнений разработчиков (2023–2025) из тредов и обсуждений. Делюсь результатами и рекомендациями! 🚀

    ---

    Что говорят разработчики?

    На основе анализа ~50+ комментариев из Reddit, Unity Discussions и других платформ, вот основные выводы:

    1. Claude (Sonnet 3.5 и выше)

      • Плюсы: Лучше всех понимает Unity API (UI, ассеты, MonoBehaviour). Генерирует чистый код, который в 70–80% случаев работает без правок. Отлично подходит для планирования, сложных скриптов и отладки.
      • Минусы: Лимит на контекст (200k токенов), но для Unity хватает.
      • Где хвалят: Лидирует в тредах на Reddit (например, r/ChatGPTCoding, авг. 2024: "Claude работает гораздо лучше для Unity, чем другие модели"). ~60% комментариев в его пользу.
    2. GPT-4o / ChatGPT

      • Плюсы: Хорош для прототипирования (например, скрипты для звука или смены сцен). Полезен для обучения и генерации псевдокода.
      • Минусы: Часто выдаёт код с ошибками в Unity API, генерирует избыточный код ("bloat") и теряет контекст в больших проектах.
      • Где хвалят: Reddit (r/Unity3D, дек. 2023) рекомендует для простых задач, но с оговорками.
    3. GitHub Copilot

      • Плюсы: Идеален для автодополнения в Visual Studio/Rider. Понимает Unity-контекст (корутины, компоненты). Ускоряет разработку на 30–50%.
      • Минусы: Требует подписки, иногда предлагает устаревший код.
      • Где хвалят: Unity Discussions (май 2024, июнь 2025) — топ для написания C# сниппетов в реальном времени.
    4. Gemini 1.5/2.5

      • Плюсы: Бесплатный, подходит для простых задач. Интегрируется в Perplexity Pro.
      • Минусы: Слабее Claude в сложных скриптах и Unity-специфике.
      • Где хвалят: Упоминается как альтернатива в r/Unity3D (дек. 2023).
    5. Cursor AI / Codeium

      • Плюсы: Cursor генерирует целые классы (например, системы инвентаря). Codeium — бесплатный вариант для базового C#.
      • Минусы: Cursor требует правок для оптимизации, Codeium слаб в сетевом коде.
      • Где хвалят: Unity Discussions (июнь 2025) хвалят за прототипы.
    6. Unity Muse

      • Плюсы: Нативная интеграция с Unity Editor, генерирует C# с учётом сцен и ассетов.
      • Минусы: Ограничен Unity-задачами, не для сложного кода.
      • Где хвалят: Новинка 2024–2025, пока мало отзывов, но хвалят за удобство в редакторе.

    ---

    Итоги и рекомендации

    - Для глубокого кода и Unity-специфики: Claude Sonnet 3.5 (через Anthropic или Cursor) — ваш лучший выбор. Чистый код, меньше правок, понимает контекст Unity.
    - Для автодополнения в реальном времени: GitHub Copilot в Visual Studio или Rider — must-have для ускорения.
    - Бесплатные варианты: Попробуйте Codeium или Gemini для простых задач.
    - Нативный Unity: Unity Muse для работы прямо в редакторе, но пока ограничен.

    ---

    Интересные факты

    - В бенчмарках по кодированию (не только Unity) Claude 4 лидирует с 72.7% на SWE-bench, опережая GPT-4o (54.6%) и Gemini 2.5 (63.8%).
    - В Unity Discussions советуют комбинировать Copilot (для IDE) и Claude (для сложных задач).
    - ~70% Unity-разработчиков используют ИИ ежедневно, но никто не доверяет коду на 100% — правки всё ещё нужны.

    ---

    А что думаете вы?
    Пробовали ли вы эти модели для C# в Unity? Какая лучше работает для ваших задач?
    ---

    ПС: Если кто-то видел конкретные опросы/голосования по теме, киньте ссылку, интересно посмотреть!

    Теги: #Unity3D #C# #AI #Claude #ChatGPT #GitHubCopilot #UnityMuse #Coding

  • Самые сильные LLM на сегодня

    На основе последних данных на сентябрь 2025 года, самые сильные AI-модели в основном относятся к большим языковым моделям (LLM) и мультимодальным системам, оцениваемым по бенчмаркам вроде LMArena, MMLU-Pro, GPQA и пользовательским рейтингам. "Сила" здесь определяется производительностью в задачах reasoning, coding, генерации контента, мультимодальности (текст, изображения, видео, аудио) и общими рейтингами. Я опираюсь на актуальные рейтинги и списки из надежных источников.

    Вот топ-10 сильнейших моделей (с фокусом на LLM, но включая ключевые мультимодальные), отсортированные по общим рейтингам и релизам (от новейших и высокооцененных). Для каждой указаны разработчик, ключевые сильные стороны и примеры применения:

    Место Модель Разработчик Ключевые сильные стороны Применение Параметры / Контекст
    1 Gemini 2.5 Pro Google DeepMind Лидер в общих рейтингах (LMArena 1285), мультимодальность (текст, изображения, видео, код), продвинутый reasoning и обработка больших контекстов (до 1 млн токенов). Исследования, кодинг, генерация контента, маркетинг. Неизвестно / 1 млн токенов
    2 GPT-5 OpenAI Улучшенная точность (на 26% меньше галлюцинаций, чем в GPT-4o), мультимодальность, proactive engagement; сильна в сложных задачах. Текстогенерация, анализ данных, coding, проекты с большим контекстом. Неизвестно / 272 тыс. токенов
    3 Claude 4 Opus Anthropic Превосходит в сложных задачах, coding, research; extended thinking mode для глубокого анализа; контекст до 200 тыс. токенов (бета 1 млн). Кодинг, анализ данных, enterprise-задачи в финансах и здравоохранении. Неизвестно / 200 тыс. токенов
    4 Grok 4 xAI Интеграция с внешними инструментами (поиск, анализ изображений/видео), сильный reasoning через RL; trained на огромных данных. Реал-тайм поиск, agentic coding, мониторинг трендов. Неизвестно / 256 тыс. токенов
    5 DeepSeek V3 / R2 DeepSeek Open-source, MoE-архитектура для efficiency; сильна в math, coding, reasoning; мультимодальность (текст из изображений). Решение сложных проблем, бизнес-контент, финанализ. 37 млрд (активных) / 128 тыс. токенов
    6 Qwen3 (например, 235B-A22B-Thinking) Alibaba Open-source, фокус на reasoning, coding, math; гибкая для software engineering и мультимодальности. Кодогенерация, multilingual задачи, автоматизированное доказательство теорем. 22 млрд / 262 тыс. токенов
    7 Llama 4 / Nemotron Ultra Meta / NVIDIA Open-source, мультимодальность (текст, изображения, видео); огромный контекст (до 10 млн токенов в Scout-версии); outperforms GPT-4o в coding и multilingual. Customer service, data analysis, content creation. Неизвестно / 128 тыс. токенов
    8 GPT-4o / o3 OpenAI Multimodal (текст, изображения, аудио, видео); Voice Mode; сильна в повседневных задачах, но с cutoff в знаниях (октябрь 2023). Генерация текста/кода, анализ, разговоры. Неизвестно / До 1 млн токенов
    9 Mistral Medium 3 Mistral AI MoE для efficiency; специализирована на coding, reasoning, мультимодальности; open-source варианты. Enterprise-задачи, code reviews, complex reasoning. Неизвестно / 128 тыс. токенов
    10 Sora OpenAI Лидер в text-to-video; HD до 1080p, до 20 сек; remixing и blending ассетов. Генерация видео, прототипирование контента. Не применимо (видео-модель)

    Дополнительно:
    - Для видео: Veo 3 (Google) лидирует в 4K-генерации, но с ограничениями по длине.
    - Для аудио: Whisper (OpenAI) для транскрипции, AudioCraft (Meta) для генерации.
    - Рейтинги динамичны; модели вроде GPT-5 и Gemini часто обновляются. Для доступа: многие доступны через API (OpenAI, Google), open-source (DeepSeek, Llama) — на Hugging Face.

    Ref. AI Grock4

  • RE: Рекомендации для изучения промтинга LLM

    🌐 Мультимодальные LLM: когда ИИ видит, слышит и понимает контекст

    Что это?
    Модели, способные одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Это не просто "распознавание картинок", а глубокое понимание связей между разными типами данных.

    Пример работы:
    Загружаете фото схемы электронной платы + текстовый запрос: "Найди ошибку в разводке конденсатора C7 и предложи исправление в формате KiCad".
    Модель:
    1️⃣ Анализирует изображение,
    2️⃣ Сопоставляет с текстовым контекстом,
    3️⃣ Генерирует инструкцию с исправлением.

    ---

    🔧 Ключевые возможности и применение

    Тип данных Что умеет модель Практическое применение
    Текст + Изображение Описание сцен, анализ графиков, чтение рукописных заметок Автоматизация документооборота, генерация ALT-текста, поиск дефектов на чертежах
    Текст + Аудио Транскрибация с контекстным анализом, генерация эмоциональной речи Виртуальные ассистенты с "характером", анализ колл-центров, озвучка презентаций
    Видео + Текст Понимание сюжета, поиск ключевых моментов, аннотирование Автосуммаризация записей встреч, модерация контента, создание монтажных листов

    ---

    ⚙Как работать с мультимодальностью?

    1. Выбор инструментов:

      • OpenAI GPT-4o (vision + text + voice) — через API или ChatGPT.
      • Google Gemini 1.5 — поддерживает до 1 млн токенов контекста (включая видео!).
      • Open-source: LLaVA, Fuyu-8B (можно запустить локально с GPU).
    2. Специфика промтов:

      • Четко указывайте тип данных:
        "Проанализируй скриншот ошибки (вложение 1) и лог-файл (вложение 2). Предложи 3 решения."
      • Управляйте фокусом:
        "Сравни графики продаж за 2023 и 2024 (PDF-страница 5). Сосредоточься на падении в Q3."
      • Используйте ролевые модели:
        "Ты инженер-электронщик. По фото прототипа определи, где перегревается компонент."
    3. Технические требования:

      • Для локальных моделей: GPU с 8+ GB VRAM (например, LLaVA-1.6 требует NVIDIA RTX 3090).
      • В облаке: API с поддержкой multipart/form-data (для загрузки бинарных файлов).

    ---

    🚀 Зачем это технарю?

    - Автоматизация сложных задач:

    Запрос: "По видео сборки робота составь checklist для тестирования (вывод в Markdown)".
    Результат: Готовый чеклист с привязкой к временным меткам.
    - Работа с документацией:
    Анализ сканов ТУ, схем, диаграмм без ручного ввода данных.
    - Быстрый прототипинг:
    "Сгенерируй UI для приложения по этому наброску на салфетке (фото) + описание функционала (текст)".

    ---

    ⚠Ограничения (на 2025 год):

    - Точность распознавания: Может ошибаться в деталях (например, номера микросхем на фото).
    - Контекстное окно: Видео длительностью >10 мин часто требуют препроцессинга.
    - Стоимость: Мультимодальные API в 3-5x дороже текстовых (например, GPT-4o vision — $5-15 за 1к запросов).

    ---

    🔮 Как начать?

    1. Поэкспериментируйте в Google Gemini (бесплатно) с загрузкой PDF/изображений.
    2. Для кода: Llama 3 с LLaVA (туториал).
    3. Протестируйте API через OpenRouter (поддержка >30 мультимодальных моделей).

    Главный принцип: Мультимодальность — не замена текстовым LLM, а мощное расширение для задач, где контекст требует визуала или звука.

  • Рекомендации для изучения промтинга LLM

    Обязательно к изучению для любого технаря: как эффективно работать с LLM через промты

    Эта книга – must-read для понимания принципов составления промтов (запросов) к большим языковым моделям (LLM). Без этих знаний взаимодействие с ИИ будет поверхностным и неэффективным.

    Что такое LLM? (Spoiler)
    Большая языковая модель (LLM) – это нейросеть, обученная на огромных массивах текстовых данных (книги, статьи, код, диалоги). Её ключевые особенности:

    • Миллиарды параметров – чем их больше, тем "умнее" модель.
    • Понимание контекста – LLM улавливают связи между словами, идеями и даже абстрактными концепциями.
    • Генерация текста – от простых ответов до сложных аналитических выводов.
    • Мультизадачность – перевод, суммаризация, программирование, креативное письмо и многое другое.

    📖 Где прочитать?
    - Kaggle (требуется аккаунт)
    - PDF (Google Drive, прямое скачивание)

    ---

    🔧 Полный план погружения в мир LLM и промт-инжиниринга

    1️⃣ VPN – без него никуда

    Современные технологии развиваются там, где нет блокировок. Без VPN вы:
    - Не получите доступ к лучшим LLM (Claude, Gemini, некоторые версии GPT).
    - Не сможете тестировать API (например, через OpenRouter).
    - Пропустите ключевые обучающие материалы (курсы, документация, обсуждения).
    🔹 Да, VPN – это дополнительный шаг, но без него вы останетесь в "информационном вакууме".

    2️⃣ Промт-инжиниринг – искусство формулировки запросов

    - Это не просто "задать вопрос", а контролировать вывод модели.
    - Нужно учиться:

    • Чётко ставить задачи ("напиши код" vs. "напиши оптимизированную функцию на Python, которая...").
    • Управлять форматом ответа (JSON, Markdown, таблицы).
    • Использовать примеры (few-shot prompting).
      🔹 Книга выше – отличный старт, но дальше нужно экспериментировать.

    3️⃣ Архитектура Transformer – основа всех современных LLM

    - Сложная? Да. Можно разобраться в базе? Абсолютно.
    - Ключевые компоненты:

    • Self-Attention – как модель "понимает" связи между словами.
    • Токенизация – как текст превращается в числа.
    • Контекстное окно – почему модели "забывают" начало длинного текста.
      🔹 Рекомендую видео с VPN (например, MIT или Stanford лекции).

    4️⃣ Запустите локальную модель (хотя бы 7B параметров)

    - Почему? Чтобы понять ограничения LLM.
    - Примеры: Llama 3, Mistral, Phi-3.
    - Сравните ответы с GPT-4o или Claude 3 – разница будет очевидна.
    🔹 Это даст понимание, когда использовать облачные модели, а когда хватит локальных.

    5️⃣ Google Android Studio AI – скрытый gem

    - Два окна: ваш запрос vs. результат.
    - Идеально для:

    • Сравнения разных формулировок.
    • Тестирования контекстного понимания.
    • Экспериментов с кодогенерацией.

    6️⃣ Работа с API (DeepSeek, OpenRouter и др.)

    - Что важно изучить:

    • Роли (system, user, assistant) – как управлять поведением модели.
    • Параметры (temperature, top_p, max_tokens) – тонкая настройка ответов.
    • Streaming – как получать ответ по частям.
      🔹 Попробуйте отправить запрос с разными параметрами и сравните вывод.

    7️⃣ AI-агенты – следующий уровень автоматизации

    - Как работают? Модель генерирует JSON-инструкции, которые выполняет агент.
    - Примеры использования:

    • Автоматические сводки новостей (агент парсит сайты и присылает вам на почту).
    • Локальные скрипты (например, агент переименовывает файлы по заданному шаблону).
      - Сервисы для быстрого создания агентов:
    • AutoGPT
    • LangChain
    • Microsoft Autogen

    ---

    💡 Зачем всё это нужно?

    Преимущество Пример
    Избавление от рутины Автоматизация документооборота, генерация отчётов.
    Ускорение разработки Поиск багов, написание тестов, объяснение кода.
    Доступ к знаниям Вместо чтения документации – сразу рабочий пример.
    Кастомизация Агенты под ваши конкретные задачи (например, мониторинг соцсетей).

    🔹 Промт-инжиниринг – это "программирование 2.0", где вы управляете не кодом, а интеллектом.

    ---

    🚀 Что дальше?

    - Экспериментируйте с разными моделями.
    - Тестируйте агентов на реальных задачах.
    - Делитесь промтами – это новая форма коллективного знания.

    P.S. Да, тема огромная, но начать можно с малого – книги и пары экспериментов. Главное – не останавливаться!

  • RE: Изобретение модели Трансформер (как это было кратко, и кто изобрел)

    Премии, связанные с Transformer и глубоким обучением

    1. Премия Тьюринга (Turing Award) — «Нобелевка» в Computer Science

    - За что дают?
    За выдающийся вклад в области информатики.

    - Кто получил за Transformer и deep learning?
    В 2023 году премию получили:

    • Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio)
    • Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton)
    • Ян Лекун (Yann LeCun)
      (Но не авторы Transformer! Они получили её за более ранние работы по нейросетям.)

    Однако авторы Transformer (Васуани, Шейзер и др.) тоже могут её получить в будущем — их работа считается революционной.

    2. ACL Test of Time Award (премия за долгосрочное влияние)

    - За что дают?
    Награждают статьи, которые сильно повлияли на NLP через 10+ лет после публикации.

    - Кто получил?
    Пока "Attention Is All You Need" (2017) ещё не получила (ей всего 7 лет), но, скорее всего, получит в 2027–2030 годах.

    3. NeurIPS Best Paper (премия за лучшую статью на конференции NeurIPS)

    - За что дают?
    За самые значимые исследования в machine learning.

    - Получал ли Transformer?
    Нет, статья вышла в arXiv (2017), а не на NeurIPS. Но если бы подавали — точно бы выиграла.

    ---

    Почему авторы Transformer ещё не получили Тьюринга?

    1. Премию Тьюринга дают с задержкой (обычно через 10–20 лет после открытия).
    2. В 2023 наградили "отцов deep learning" (Хинтона и др.) — их работы 1980–2000-х сделали возможным появление Transformer.
    3. Transformer ещё "слишком молод" (2017), но его авторы — главные кандидаты на премию в 2030-х.

    ---

    Какие ещё награды получили авторы Transformer?

    - Google Research Awards (внутренние премии).
    - Упоминания в топ-конференциях (ICML, ACL, NeurIPS) как одна из самых влиятельных работ.
    - Цитирования (более 80 000+ ссылок на статью — это гигантский показатель).

    ---

    Вывод

    - Пока авторы Transformer не получили Тьюринга, но их работа изменила всю NLP-индустрию.
    - Скорее всего, их наградят в будущем — как Бенджио, Хинтона и ЛеКуна.
    - Сейчас они получают признание через цитирования и внедрение их идей в ChatGPT, Gemini и другие ИИ.

    🚀 Transformer — это как изобретение транзистора для ИИ: пока не всегда награждают, но без него ничего не работает.

Список участников