AI-агенты

Музыка, которая ждёт игрока: превращаем любой mp3 в адаптивный игровой саундтрек

Обложка: Музыка, которая ждёт игрока: превращаем любой mp3 в адаптивный игровой саундтрек

Я пять лет вожу настольные ролевые игры как мастер. И пять лет воюю с музыкой. Знакомая картина: партия торгуется с контрабандистом, напряжение на столе настоящее — и тут трек просто заканчивается. Тишина. Или автоплей подсовывает что-то бодрое из соседнего плейлиста. Магия момента разбита, а я судорожно переключаю вкладки, как будто проваливаю проверку восприятия. Вторая беда — переходы. Партия вышибает дверь в подземелье, варвар уже кидает инициативу, а я двадцать секунд вожусь с фейдом тавернской темы и поиском боевого трека. При этом видеоигры решили эту проблему десятилетия назад. В любой RPG музыка города крутится, пока ты в городе, а стоит спуститься в склеп — тема мрачнеет вместе с тобой, точно в долю. Композиторы пишут игровую музыку секциями с loop-точками и маркерами переходов, а движки вроде FMOD и Wwise собирают из этого «музыку, которая реагирует».

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?