Új hozzászólás Aktív témák
-
#7
Abu85
HÁZIGAZDA
noPublicFG
#1
Abu85
HÁZIGAZDA
válasz
noPublicFG
#1
üzenetére
Legrosszabb esetben bérelnek gépet az MS-nél. Mivel per játék alapon ez eléggé kis adatmennyiség, így nem tart sokáig sem. És mivel per játékra koncentrál a dolog, így az eredmény jobb lesz, mint bármilyen univerzális megoldás.
#6 Busterftw : Pont ez a lényeg, hogy ne legyen ugyanaz. Van a saját játékod, és arra tréningelnek specifikusan. Gyorsabb, és a minősége is jobb, mert specifikusan célirányos a megoldás. Ahogy zooly írja az általános modell nagy problémája, hogy sosem tökéletes a minősége, mert az hiányzik belőle, amit te egyénileg egy specifikus modellnél meg tudsz tenni. Célirányosan a problémára tréningelni a neuronhálót. Ezt sosem fogja megadni egy univerzális modell, tehát a minőségi szint csak egyedi modellel lehet tökéletes.
[ Szerkesztve ]
Senki sem dől be a hivatalos szóvivőnek, de mindenki hisz egy meg nem nevezett forrásnak.
-
#2
zooly
aktív tag
noPublicFG
#1
zooly
aktív tag
válasz
noPublicFG
#1
üzenetére
Az ilyen kicsi-gyors halozatok a treningezesehez nem szukseges tobb tizezer gpu-s szornyeteg. Vesznek nehany erre alkalmas gepet, vagy lehet berelni is sok helyen, nem csak a MS-tól.
https://www.ratingraph.com/
Új hozzászólás Aktív témák
ph Bár a kooperatív vektor képesség sok dologra használható, mégis az FSR, XeSS és DLSS kiváltására irányul a legnagyobb figyelem.
