«Яндекс» назвал самые популярные связанные с Hamster Kombat поисковые запросы

investing.ruDipublikasikan tanggal 2024-09-29Terakhir diperbarui pada 2024-09-29

В «Яндексе (MCX:YDEX)» рассказали, что подавляющее большинство поисковых запросов было посвящено игровым механикам тапалки — 90%. 50% запросов касались комбинаций игровых карточек — например, «какие карточки сегодня в хомяке». 30% запросов связаны с ежедневным шифром Hamster Kombat — последовательностью символов азбуки Морзе, которые давали выигрыш в миллион внутриигровых монет.

4% запросов имели отношение к листингу токена HMSTR на криптовалютных площадках и выводу средств:

  • «Листинг хомяка когда будет».

  • «А можно ли оплачивать через хомяка в магазине».
  • «Hamster kombat как обналичить деньги».

Аналитики «Яндекса» назвали топ-5 глаголов, которыми пользователи описывают процесс игры:

  • Тапать: «тапать хомяка зачем», «приспособление чтобы тапать хомяка».

  • Тыкать: «хомяк деньги тыкать», «кто сколько натыкал монет в хомяке».

  • Кликать: «когда кликаешь на хомяка доход не идет», «смертельные случаи кликания хомяка».

  • Нажимать: «нажимаешь на хомяка. и он там деньги дает».

  • Набивать: «как набивать хомяка тремя пальцами».

  • Встречались в «Яндексе» и весьма необычные поисковые запросы о Hamster Kombat:

    • «Как связан Дуров и хомяк».

    • «Что делать если мама не хочет тапать хомяка».
    • «Продолжи пословицу кто хомяка кликает тот».

    • «Что известно о хомяке и почему мы не знаем кто за ним стоит».

    • «Скачать взломанную версию кликанья хомяка».

    • «Как получить 1 млн в хомяке чит видео».

    Ранее команда игры-кликера Hamster Kombat опубликовала дорожную карту, согласно которой в следующем году обещан запуск отдельного приложения и интеграция в инфраструктуру проекта платежных систем.

    Читайте оригинальную статью на сайте Bits.media

    Bacaan Terkait

    AI Pembuatan Gambar Tanpa Pelatihan Dipercepat 1000%, Caranya: 'Pipa Tiga Tahap' Paling Sederhana

    Kemampuan gambar AI semakin kuat, namun pengguna masih merasakannya lambat. Metode akselerasi model difusi tradisional seperti kuantisasi atau distilasi langkah sering kali bergantung pada perangkat keras atau fine-tuning yang mahal. Tim peneliti dari Beihang University, NTU, dan ETH memperkenalkan **MrFlow (Multi-Resolution Flow Matching)**, sebuah pipeline tiga tahap sederhana dan bebas pelatihan untuk mempercepat pembuatan gambar secara signifikan: 1. **Pembuatan Kerangka Beresolusi Rendah:** Model asli menghasilkan gambar struktur global (subjek, tata letak, semantik) di ruang latens beresolusi rendah. Token gambar jauh lebih sedikit, sehingga setiap langkah lebih murah dan konvergensinya lebih cepat. 2. **Super-Resolution di Ruang Pixel:** Hasil beresolusi rendah didekode ke gambar, lalu ditingkatkan resolusinya di ruang pixel menggunakan model super-resolution yang telah dilatih sebelumnya (seperti Real-ESRGAN). Pendekatan ini mempertahankan struktur dengan lebih baik daripada upsampling di ruang latens. 3. **Pemurnian Satu Langkah Beresolusi Tinggi:** Gambar super-resolution dienkode ulang ke ruang latens, ditambahkan sedikit noise intensitas rendah (~0.12), lalu dimurnikan oleh model flow-matching asli hanya dalam **satu langkah** inferensi resolusi tinggi. Noise rendah memungkinkan titik awal dekat dengan gambar bersih. Dengan konfigurasi default "12+1" (12 langkah rendah-res, 1 langkah tinggi-res), MrFlow mencapai **percepatan 10.35x** (dari 49.32s menjadi 4.77s) pada model seperti Qwen-Image, dengan penurunan kualitas minimal (~1%). Metode ini unggul dalam kurva trade-off kecepatan-kualitas dibanding metode akselerasi bebas pelatihan lainnya, dapat digabungkan dengan model distilasi untuk akselerasi lebih lanjut, dan sudah tersedia sebagai kode open-source beserta plugin ComfyUI.

    marsbit1j yang lalu

    AI Pembuatan Gambar Tanpa Pelatihan Dipercepat 1000%, Caranya: 'Pipa Tiga Tahap' Paling Sederhana

    marsbit1j yang lalu

    Trading

    Spot
    活动图片