1. Home
  2. Detail

@tg.nedencs: #cs2 #кс #кейсы

neden_cs
neden_cs
Open In TikTok:
Region: NL
Monday 13 July 2026 09:20:00 GMT
2339
65
11
15

Music

Download

No Watermark .mp4 (6.2MB) No Watermark(HD) .mp4 (6.2MB) Watermark .mp4 (6.54MB) Music .mp3

Comments

cropsvin
cropsvin :
Чудеса чего?
2026-07-13 14:46:48
1
ozv4var
ozv4var :
шрифт будто Яндекс игры, если не Яндекс игры брат скажи как такой шрифт сделал
2026-07-14 06:47:06
0
apple.user7975726
Dekctol :
Это 100% не подкрутка
2026-07-27 16:42:03
2
t3ma.20
T3maa :
проверь тактику 55 67 35 35
2026-07-13 11:08:23
0
zxckanekisss1
zxckanekiSSS+ :
Сын партерки
2026-07-13 10:20:21
10
vlados4936
vlados :
Сын партнерки
2026-08-03 06:32:17
0
To see more videos from user @tg.nedencs, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Viendo Dandadan todos sufrimos.... #anime #reaccion #okarun #momo #ayase #beso #kiss
Viendo Dandadan todos sufrimos.... #anime #reaccion #okarun #momo #ayase #beso #kiss
Father, I demand knowledge 🗣: BMW E30 M3 Follow @TOONMECHANIC For more Knowledge 🗣🧠🚗 The BMW E30 M3, produced from 1986 to 1991, is an iconic high-performance sports sedan. Designed for racing homologation, it features a high-revving 2.3L inline-four engine, aggressive aerodynamics, and precise handling. Its motorsport pedigree and balanced chassis make it a legendary driver's car, highly valued among enthusiasts today. #toonmechanic #peter #stewie #petergriffin #mechanic #bmw #bmwe30 #e30 #m3e30
Father, I demand knowledge 🗣: BMW E30 M3 Follow @TOONMECHANIC For more Knowledge 🗣🧠🚗 The BMW E30 M3, produced from 1986 to 1991, is an iconic high-performance sports sedan. Designed for racing homologation, it features a high-revving 2.3L inline-four engine, aggressive aerodynamics, and precise handling. Its motorsport pedigree and balanced chassis make it a legendary driver's car, highly valued among enthusiasts today. #toonmechanic #peter #stewie #petergriffin #mechanic #bmw #bmwe30 #e30 #m3e30
В этом видео показан мой старый эксперимент с Reinforcement Learning - обучение физического четырёхногого агента с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization Здесь движение не является заранее записанной анимацией. Агент получает информацию о состоянии своего тела и суставов, управляет ногами через нейронную сеть, взаимодействует с физикой среды и постепенно учится передвигаться благодаря системе наград. Интересно посмотреть на этот эксперимент сегодня, после выхода ARC Raiders. В ARC Raiders можно увидеть очень похожую общую идею в движении некоторых машин ARC особенно у Leaper (
В этом видео показан мой старый эксперимент с Reinforcement Learning - обучение физического четырёхногого агента с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization Здесь движение не является заранее записанной анимацией. Агент получает информацию о состоянии своего тела и суставов, управляет ногами через нейронную сеть, взаимодействует с физикой среды и постепенно учится передвигаться благодаря системе наград. Интересно посмотреть на этот эксперимент сегодня, после выхода ARC Raiders. В ARC Raiders можно увидеть очень похожую общую идею в движении некоторых машин ARC особенно у Leaper ("Прыгуна") и других паукообразных/многоногих роботов. Их движения выглядят не как обычная заранее проигрываемая анимация: машина физически взаимодействует с поверхностью, переставляет ноги, теряет равновесие, приземляется, сталкивается с объектами и пытается восстановить положение тела. Embark Studios действительно использовала Machine Learning / Reinforcement Learning для обучения физически управляемых агентов движению. Конечно, реализация в современной коммерческой игре намного сложнее моего небольшого эксперимента, но базовая идея очень похожа: состояние физического тела → нейронная сеть → управление суставами → физическая симуляция → результат → обучение. Особенно забавно, что это было создано задолго до релиза ARC Raiders. Поэтому сейчас оно выглядит почти как ранняя маленькая демонстрация того же направления, которое спустя годы стало применяться в больших игровых проектах для создания физически правдоподобных роботов и существ. !Это не утверждение о какой-либо прямой связи между моими проектами и разработчиками ARC Raiders - технологии reinforcement learning для управления роботами развивались независимо во многих проектах. Просто очень интересная техническая параллель: идея, которую тогда можно было экспериментально запускать на Roboschool Ant и PPO, сегодня хорошо видна в поведении многоногих машин в современной AAA-игре. p.s. Это пример того, как нейросеть может самостоятельно научиться управлять сложной системой без заранее прописанной последовательности движений #ReinforcementLearning #PPO #MachineLearning #Robotics #arcraiders
#hangsandeal #xuhuong #bagsmart
#hangsandeal #xuhuong #bagsmart




About

Legal