Berita
Beyond GPT: Mengapa Google bisa menyebarkan LLM Spread

Bergabunglah dengan acara bahwa para pemimpin lembaga telah dipercaya selama hampir dua dekade. VB Transform menggabungkan orang yang membangun strategi AI untuk institusi nyata. Pelajari lebih lanjut
Bulan lalu, bersama dengan koleksi komprehensif alat dan inovasi kecerdasan buatan baru, Google DeepMind menyingkap Penyebaran Gemini. Model penelitian eksperimental ini menggunakan pendekatan luas untuk penciptaan teks. Secara tradisional, model LLMS seperti GPT dan Gemini sendiri telah mengadopsi kemiringan otomatis, pendekatan langkah -oleh di mana setiap kata dibuat berdasarkan kata sebelumnya. Model DLMS, juga dikenal sebagai DLLMS, mendapat manfaat dari cara yang terlihat lebih umum pada generasi gambar, dimulai dengan noise acak dan secara bertahap memperbaikinya menjadi output yang koheren. Pendekatan ini sangat meningkatkan kecepatan generasi dan dapat meningkatkan kohesi dan konsistensi.
Gemini saat ini tersedia sebagai penawaran eksperimental; Berlangganan daftar tunggu Di sini untuk mencapai.
(Catatan Editor: Kami akan mengosongkan model model seperti menyebarkan model bahasa-yang mengharuskannya untuk berjalan dalam produksi produksi- VB mengonversi24-25 Juni di San FranciscoSelain Google DeepMind, LinkedIn dan pemimpin lembaga AI lainnya.)
Memahami proliferasi terhadap versi otomatis
Proliferasi dan proliferasi otomatis terutama merupakan pendekatan yang berbeda. Pendekatan kemiringan otomatis menghasilkan teks berurutan, karena simbol memprediksi salah satunya secara bersamaan. Meskipun metode ini menjamin konteks kohesi dan pelacakan yang kuat, itu bisa intens dan solid, terutama untuk konten jangka panjang.
Model perpindahan, berbeda dengan itu, mulai dengan noise acak, yang secara bertahap dikurangi menjadi output yang koheren. Ketika diterapkan pada bahasa, teknologi ini memiliki banyak keunggulan. Blok teks dapat diobati secara paralel, yang kemungkinan akan menghasilkan irisan atau seluruh unta pada tingkat yang jauh lebih tinggi.
Dikatakan bahwa penyebaran Gemini dapat menghasilkan 1000-2000 simbol per detik. Sebaliknya, Gueini 2.5 Flash memiliki kecepatan output rata -rata 272,4 ikon per detik. Selain itu, kesalahan dalam generasi dapat diperbaiki selama proses pemurnian, meningkatkan akurasi dan mengurangi jumlah halusinasi. Mungkin ada akurasi mikro dan kontrol atas level simbol yang khas; Namun, peningkatan kecepatan akan menjadi permainan yang diubah untuk banyak aplikasi.
Bagaimana cara kerja untuk menghasilkan teks berbasis teks?
Selama pelatihan, DLMS bekerja dengan merusak kalimat dengan kebisingan pada banyak langkah, sampai kalimat asli sepenuhnya diakui. Model ini kemudian dilatih tidak seperti proses ini, langkah -oleh, dan membangun kembali kalimat asli dari versi keras. Melalui peningkatan berulang, desain kalimat yang sepenuhnya masuk akal dipelajari dalam data pelatihan.
Sementara rincian penyebaran Gemini belum terungkap, metodologi pelatihan model model proliferasi mencakup tahapan utama ini:
Menyebar ke depan: Dengan setiap sampel dalam set data pelatihan, noise secara bertahap ditambahkan ke beberapa kursus (sering dari 500 hingga 1000) sampai mereka tidak dapat dibedakan dari kebisingan acak.
Reverse Spread: Model ini belajar kebalikan dari setiap langkah dari proses noising, dan terutama belajar bagaimana “menghapus” kalimat yang rusak satu tahap pada satu waktu, pada akhirnya memulihkan struktur asli.
Proses ini diulangi jutaan kali dengan berbagai sampel dan tingkat kebisingan, memungkinkan model untuk mempelajari fungsi reduksi yang andal.
Setelah berlatih, model ini dapat sepenuhnya menghasilkan unta baru. DLM umumnya membutuhkan kondisi atau input, seperti klaim, inklusi atau inklusi, untuk mengarahkan generasi ke hasil yang diperlukan. Kondisi ini disuntikkan ke dalam setiap langkah proses kelimpahan, yang merupakan titik awal kebisingan dalam teks yang terorganisir dan koheren.
Keuntungan dan kerugian dari model penyebaran
Dalam sebuah wawancara dengan VentureBeat, Brendan O’Donughue, Google Deepmind dan salah satu pelanggan yang diharapkan dalam proyek penerbitan Gemini, yang ditempatkan dalam beberapa keuntungan dari teknologi penyebaran dibandingkan dengan asregress. Menurut O’Donughue, keuntungan utama dari teknik penyebaran adalah sebagai berikut:
- Cumin Rendah: Model proliferasi dapat menghasilkan serangkaian simbol dalam waktu yang jauh lebih rendah daripada model otomatis.
- Akun Adaptif: Model proliferasi akan bertemu dengan serangkaian simbol pada tingkat yang berbeda tergantung pada kesulitan tugas. Ini memungkinkan untuk model konsumsi sumber daya yang lebih rendah (dan memiliki waktu waktu yang lebih rendah) dalam tugas -tugas mudah dan lebih banyak tentang sumber daya yang paling sulit.
- Logika non -lold: Karena perhatian bipoiser Denoiser, token dapat menghadiri simbol masa depan dalam generasi generasi itu sendiri. Ini memungkinkan pemikiran luar biasa dan memungkinkan model untuk membuat amandemen global dalam blok teks yang lebih kohesif.
- Revisi Berulang / Koreksi Diri: Proses pengurangan sampel termasuk mengambil sampel, yang dapat membuat kesalahan seperti pada model otomatis. Namun, tidak seperti model kemiringan otomatis, simbol khas ditransfer ke Denoiser, yang memiliki kesempatan untuk memperbaiki kesalahan.
O’Donughue juga menunjuk pada cacat utama: “Biaya layanan tertinggi dan sedikit waktu pada saat ini (TTFT), mengingat bahwa model lereng otomatis akan menghasilkan simbol khas pertama secara instan. Untuk penyebaran, simbol pertama hanya dapat muncul ketika urutan penuh simbol siap.”
Standar Kinerja
Google mengatakan kinerja difusi gemini Mirip dengan Gemini 2.0 Flash-Lite.
standar | Dia menulis | Penyebaran Gemini | Gemini 2.0 Flash-Lite |
---|---|---|---|
LiveCoooobench (V6) | kode | 30,9 % | 28,5 % |
Bigcocooobench | kode | 45,4 % | 45,8 % |
Lbpp (v2) | kode | 56,8 % | 56,0 % |
Bangku diverifikasi* | kode | 22,9 % | 28,5 % |
Humaneval | kode | 89,6 % | 90,2 % |
MBP | kode | 76,0 % | 75,8 % |
Berlian GPQA | Ilmu | 40,4 % | 56,5 % |
AIME 2025 | matematika | 23,3 % | 20,0 % |
Kursi besar itu sulit | Pemikiran | 15,0 % | 21,0 % |
MMLU International (Cahaya) | Multi -banguage | 69,1 % | 79,0 % |
* Evaluasi yang tidak akurat (hanya satu putaran), panjang maksimum 32 km.
Kedua model dibandingkan dengan penggunaan beberapa kriteria, dengan derajat berdasarkan berapa kali bentuk menghasilkan jawaban yang benar dalam upaya pertama. Gemini dilakukan dengan baik dalam tes pengkodean dan matematika, sementara Gemini 2.0 Flash-Lite memiliki keunggulan dibandingkan pemikiran, pengetahuan ilmiah, dan kemampuan multi-bahasa.
Dengan pengembangan Gemini, tidak ada alasan untuk percaya bahwa kinerjanya tidak akan mengejar lebih banyak model yang kuat. Menurut O’Donughue, kesenjangan antara kedua teknologi “terutama ditutup dalam hal kinerja standar, setidaknya dalam ukuran yang relatif kecil yang kami lakukan.
Tes penyebaran Gemini
VentureBeat telah diberikan akses ke penawaran eksperimental. Ketika penyebaran Gemini selama langkahnya, hal pertama yang kami perhatikan adalah kecepatan. Ketika klaim yang diusulkan Google dijalankan, termasuk membuat aplikasi HTML interaktif seperti xylophone dan planet tac toe, setiap permintaan telah diselesaikan dalam waktu kurang dari tiga detik, dengan kecepatan mulai dari 600 hingga 1300 kode per detik.
Untuk menguji kinerjanya melalui aplikasi nyata, kami meminta untuk menerbitkan Gemini untuk membuat antarmuka obrolan video dengan klaim berikut:
Build an interface for a video chat application. It should have a preview window that accesses the camera on my device and displays its output. The interface should also have a sound level meter that measures the output from the device's microphone in real time.
Dalam waktu kurang dari dua detik, Gemini telah menciptakan antarmuka kerja dengan pratinjau video dan skala suara.
Meskipun ini bukan aplikasi yang kompleks, ini mungkin awal dari MVP yang harus diselesaikan dengan lebih banyak klaim. Perhatikan bahwa Gemini 2.5 Flash juga menghasilkan antarmuka bisnis, meskipun sedikit lebih lambat (sekitar tujuh detik).
Difusi Gemini juga fitur “edit edit”, mode yang dapat ditempelkan dalam teks atau kode dalam waktu aktual dengan klaim minimal. Pengeditan segera efektif dalam banyak jenis pengeditan teks, termasuk koreksi aturan, modernisasi teks untuk menargetkan kepribadian pembaca yang berbeda, atau menambahkan kata -kata besar kepada pejabat ekonomi senior. Ini juga berguna untuk tugas -tugas seperti kode publikasi ulang, menambahkan fitur baru ke aplikasi, atau mengonversi basis kode yang ada ke bahasa yang berbeda.
Kasus Penggunaan DLM
Aman untuk mengatakan bahwa aplikasi apa pun membutuhkan waktu respons yang cepat yang mendapat manfaat dari teknologi DLM. Ini termasuk aplikasi aktual dan rendah waktu, seperti percakapan AI dan obrolan obrolan, penyalinan langsung dan terjemahan, asisten otomatis dan asisten pengkodean IDE.
Menurut O’Donughue, dengan aplikasi yang mendapat manfaat dari “pengeditan yang disertakan, misalnya, mengambil teks dari teks dan membuat beberapa perubahan di tempat, model proliferasi berlaku dengan cara yang bukan model kemiringan otomatis.” DLMS juga memiliki keuntungan dengan masalah matematika dan matematika, karena “logika luar biasa yang disediakan oleh perhatian bilateral.”
DLMS masih dalam dudukannya. Namun, teknologi dapat mengubah cara membangun model bahasa. Tidak hanya generasi teks pada tingkat yang jauh lebih tinggi daripada model otomatis, tetapi kemampuannya untuk mengembalikan dan memperbaiki kesalahan rata -rata, pada akhirnya, dapat mencapai hasil yang lebih akurat.
Gemini menyebar ke ekosistem DLM yang meningkat, dengan dua contoh yang menonjol Air raksaItu dikembangkan oleh laboratorium awal, dan llaadaModel open source dari GSAI. Bersama -sama, model -model ini mencerminkan momentum yang lebih luas di balik generasi bahasa berbasis spread dan memberikan alternatif untuk perkembangan dan sejajar dengan struktur otomatis tradisional.
Tautan sumber
Berita
Apa itu di dalam ginsbark? Pendekatan kerja baru yang memberikan alur kerja yang kaku untuk faktor independen

Agen Genspark membuktikan bahwa lebih sedikit kontrol atas jalannya pekerjaan yang kaku, memaksa para pemimpin AI yayasan untuk memikirkan kembali
Tautan sumber
Berita
Trump bertemu dengan para pemimpin NATO setelah kebiasaan “pekerjaannya di Iran”

baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!
presiden Donald Trump Dijadwalkan untuk naik panggung utama pada hari kedua KTT NATO di Den Haag, Belanda – yang memberikan nada ramah yang luar biasa terhadap koalisi yang telah lama mengkritiknya.
Presiden dijadwalkan untuk bertemu dengan Sekretaris NATO -General Mark Root dan para pemimpin dunia lainnya sebelum konferensi pers.
Trump juga mengatakan bahwa ia akan memberi hormat kepada Presiden Ukraina Folodimir Zellinski, yang menghadiri KTT di tengah dorongan terus -menerus ke Ukraina Bergabunglah dengan NATO.
Dalam pesan teks Trump, roti memberi selamat kepadanya tentang “membuat Eropa membayar sangat” melalui tujuan pengeluaran pertahanan baru sebesar 5 % – dan pada mediasi dalam konflik baru -baru ini antara Israel dan Iran.
Trump pergi ke KTT NATO, di mana para pemimpin dunia akan mencapai kesepakatan untuk meningkatkan pengeluaran defensif mereka hingga 5 % dari PDB. (Gambar Andrew Harnik/Getty)
“Selamat dan terima kasih atas pekerjaan Anda yang menentukan di Iran. Itu benar -benar tidak biasa, dan sesuatu yang tidak ada yang berani lakukan,” tulis Root, sementara Trump terbang menuju puncak. “Semuanya membuat kita lebih aman.”
Israel dan Iran memasuki gencatan senjata di Amerika Serikat pada hari Selasa-meskipun Israel membatalkan serangan baliknya berdasarkan urgensi Trump.
“Anda terbang ke kesuksesan besar lain di Den Haag malam ini,” tambah Roti, merujuk pada perjanjian baru bagi anggota NATO untuk meningkatkan pengeluaran pertahanan hingga 5 % dari PDB.
Allies NATO pertama kali setuju pada tahun 2006 untuk menghabiskan 2 % dari PDB untuk pertahanan – tujuan banyak orang gagal bertemu selama bertahun -tahun. Sekarang, setelah undangan berulang -ulang Trump ke Eropa “untuk mengumpulkan bobotnya”, aliansi sepakat untuk lebih banyak Target 5 % ambisiusDengan pengecualian Spanyol, yang telah lama berjuang untuk memenuhi standar asli.
Jumlah baru dibagi menjadi 3,5 % untuk pengeluaran pertahanan dasar, 1,5 % untuk infrastruktur yang relevan, termasuk cyberwarfare dan intelijen. Duta Besar NATO menyetujui teks penyelesaian pada hari Minggu.
Apa yang bisa diharapkan di KTT NATO mendatang: Trump, pengeluaran, Ukraina, Iran

Sekretaris NATO -Mark Mark Roty Trump memberi selamat gencatan senjata atas Iran dan membujuk Eropa untuk meningkatkan pengeluaran pertahanannya (Nicholas Tokat/Reuters)
Bagi sebagian besar sekutu, target mewakili lompatan besar. Polandia saat ini mengarahkan semua negara anggota sebesar 4,1 % dari PDB ke pertahanan. Amerika Serikat berdiri di 3,4 %.
Trump mengatakan dia tidak percaya bahwa Amerika Serikat perlu mencapai ambang batas 5 % penuh – sikap yang didukung oleh Root.
“Amerika Serikat sudah menghabiskan sekitar 3,5 % untuk pertahanan dasar, dan tidak ada keraguan bahwa itu akan menghabiskan 1,5 % untuk hal -hal pertahanan,” kata Root. “Negara -negara seperti Estonia dan Polandia sangat dekat. Bagi banyak orang lain, itu akan tetap jauh ke depan, tetapi sangat penting untuk melakukan itu.”

Trump juga mengatakan bahwa ia akan memberi hormat kepada Presiden Ukraina Folodimir Zelinsky, yang menghadiri KTT di tengah kumpulan Ukraina yang berkelanjutan untuk bergabung dengan NATO. (Christian Hartmann/Reuters)
Dia juga meminta industri pertahanan “di kedua sisi Samudra Atlantik” untuk meningkatkan produksi.
Routy mengatakan pada hari Selasa: “Tidak masuk akal bahwa Rusia, dengan ekonomi 25 kali, mampu memiliki keunggulan dan keunggulan kita,” kata Roti pada hari Selasa. Dan Eropa mendesak: “Buat pertahanan Anda begitu kuat sehingga tidak ada yang berani menyerang Anda.”
Terlepas dari kemajuan yang dibuat, keraguan Trump yang sekecil apa pun adalah apakah Amerika Serikat akan berkomitmen untuk menyebarkan pertahanan bersama di NATO – Pasal 5 – yang mewajibkan anggota untuk saling membela jika terjadi serangan.
“Ini tergantung pada definisi Anda,” kata Trump ketika ditanya apakah dia akan menghormati komitmen. “Ada banyak definisi Pasal 5, Anda tahu, kan? Tapi saya berkomitmen untuk menjadi teman mereka. Saya telah menjadi teman dari banyak pemimpin ini, dan saya berkomitmen untuk membantu mereka.”
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
Namun, Duta Besar AS untuk NATO Matthew Whitaker berusaha meyakinkan sekutu, dan mengatakan kepada wartawan, “Amerika Serikat tidak pergi ke mana pun.”
Dia menceritakan pesan ini, dan saya meminta para mitra untuk “berhenti mengkhawatirkan” dan fokus pada memperkuat pertahanan mereka.
Berita
Chatehr dari Stanford memungkinkan dokter untuk menanyakan tentang catatan medis pasien menggunakan bahasa alami, tanpa mengorbankan data pasien

Bergabunglah dengan acara bahwa para pemimpin lembaga telah dipercaya selama hampir dua dekade. VB Transform menggabungkan orang yang membangun strategi AI untuk institusi nyata. Pelajari lebih lanjut
Bagaimana cara mengobrol dengan catatan kesehatan dengan cara yang dengan chatgpt?
Awalnya, seorang mahasiswa kedokteran mengajukannya, pertanyaan ini mengangkat perkembangan Chatehr Stanford Healthcare. Sekarang dalam produksi, alat ini mempercepat ulasan rencana untuk masuk ke ruang gawat darurat, menyederhanakan ringkasan transfer pasien dan mengumpulkan informasi dari tanggal medis yang kompleks.
Dalam hasil eksperimen awal, pengguna klinis telah melihat pengambilan informasi secara signifikan; Perlu dicatat bahwa dokter darurat menyaksikan 40 % dari waktu untuk meninjau rencana selama operasi pengiriman kritis, kata Michael A. VB mengonversi.
Ini membantu mengurangi kelelahan dokter Anda saat meningkatkan perawatan pasien, dan membangun kontrak fasilitas medis yang Anda lakukan untuk mengumpulkan data dan otomatisasi penting.
“Ini adalah waktu yang menyenangkan di bidang perawatan kesehatan karena kami menghabiskan dua puluh tahun terakhir dalam penomoran data perawatan kesehatan dan menempatkan mereka dalam catatan kesehatan elektronik, tetapi kami tidak benar -benar mengubahnya,” kata Bouver dalam obrolan dengan editor VB -in -dalam -chief. “Dengan teknik model bahasa besar baru, kami sudah mulai melakukan transformasi digital ini.”
Bagaimana Chatehr membantu mengurangi “waktu piyama”, kembali ke reaksi wajah nyata
Dokter menghabiskan hingga 60 % dari waktu mereka dalam tugas administrasi alih -alih merawat pasien langsung. Mereka sering mengenakan misi “Waktu piyama“Pengorbanan Jam pribadi dan keluarga untuk menyelesaikan tugas administrasi di luar jam kerja normal.
Salah satu tujuan Pfeffer yang besar adalah menyederhanakan alur kerja dan mengurangi jam tambahan ini sehingga dokter dan karyawan administrasi dapat fokus pada pekerjaan yang lebih penting.
Misalnya, banyak informasi datang melalui gerbang online pasien. Kecerdasan buatan sekarang memiliki kemampuan untuk membaca pesan dari pasien dan menyusun respons yang dapat ditinjau dan disetujui seseorang.
“Ini adalah jenis titik awal,” jelasnya. “Meskipun tidak harus menghemat waktu, yang menarik, itu benar -benar mengurangi kelelahan kognitif.” Dia menunjukkan bahwa pesan cenderung lebih ramah untuk pasien, karena pengguna dapat mengarahkan model untuk menggunakan bahasa tertentu.
Dengan pindah ke agen, Pfeffer mengatakan mereka adalah konsep “baru” di bidang perawatan kesehatan tetapi memberikan peluang yang menjanjikan.
Misalnya, pasien dengan diagnosis kanker biasanya memiliki tim spesialis yang meninjau catatan mereka dan menentukan langkah -langkah pengobatan berikut. Namun, persiapannya banyak pekerjaan. Dokter dan karyawan harus lulus catatan seluruh pasien, tidak hanya EHR tetapi juga penyakit fotografi, kadang -kadang data genetik, dan informasi tentang uji klinis yang mungkin merupakan pasien yang cocok dengan baik. Pfeffer menjelaskan bahwa semua ini harus berkumpul dengan tim untuk membuat jadwal dan rekomendasi.
“Hal terpenting yang dapat kami lakukan untuk pasien kami adalah memastikan bahwa mereka memiliki perawatan yang tepat, dan dibutuhkan pendekatan multidisiplin,” kata Bajar.
Tujuannya adalah untuk membangun agen di Chatehr yang dapat menghasilkan ringkasan, jadwal waktu dan mengirimkan rekomendasi untuk meninjau dokter. Pfeffer menekankan bahwa itu tidak diganti, karena sedang mempersiapkan “hanya rekomendasi ringkasan yang luar biasa.”
Hal ini memungkinkan tim medis untuk melakukan “perawatan aktual pasien” sekarang, yang sangat penting di dokter dan kekurangan keperawatan.
“Teknologi ini akan mengubah waktu yang dihabiskan dokter dan perawat dalam melakukan tugas administrasi,” katanya. Dan ketika dikombinasikan dengan petugas AI di sekitarnya yang mengambil kendali atas tugas, staf medis lebih memfokuskan waktu pada pasien.
“Reaksi ini adalah wajah wajah yang sangat berharga.” “Kita akan melihat Amnesty International lebih beralih ke interaksi dokter dan pasien.”
Teknik “Luar biasa” bersama tim multidisiplin
Sebelum Catehr, tim Pfeffer telah meluncurkan SecureGpt ke semua Stanford Medicine; Gerbang aman memiliki 15 model berbeda yang dapat dirusak oleh siapa pun. “Yang benar -benar kuat dalam teknologi ini adalah Anda benar -benar dapat membukanya bagi banyak orang untuk pengalaman,” kata Bajar.
Stanford mengikuti pendekatan yang beragam untuk mengembangkan kecerdasan buatan, membangun modelnya sendiri dan menggunakan campuran rak yang aman dan pribadi (seperti Microsoft Azure) dan model open source bila diperlukan. Pfeffer menjelaskan bahwa timnya “tidak cukup spesifik” untuk satu atau yang lain, tetapi lebih lanjut melanjutkan apa yang akan lebih baik untuk keadaan penggunaan tertentu.
Dia berkata: “Ada begitu banyak jenis teknologi luar biasa sekarang sehingga jika Anda dapat mengumpulkannya bersama dengan cara yang benar, Anda bisa mendapatkan solusi seperti yang telah kami bangun.”
Kredit lain untuk Stanford adalah tim multidisiplinnya; Berbeda dengan karyawan intelijen buatan yang hebat atau kelompok amnesti internasional, Pfeffer mengumpulkan kepala data, dua ilmuwan informasi, seorang pejabat utama informasi medis, seorang petugas informasi keperawatan, CTO dan CISO.
Dia berkata: “Kami menggabungkan informatika, ilmu data dan tradisional, dan membungkusnya dalam arsitektur; yang Anda dapatkan adalah grup ajaib ini yang memungkinkan Anda melakukan proyek yang sangat kompleks ini.”
Pada akhirnya, Stanford melihat Amnesty International sebagai alat yang harus diketahui setiap orang, seperti yang dikonfirmasi Pfeffer. Berbagai tim perlu memahami bagaimana kecerdasan buatan digunakan ketika mereka bertemu dengan pemilik bisnis dan menemukan cara untuk menyelesaikan masalah, “Kecerdasan buatan hanyalah bagian dari cara berpikir mereka.”
Tautan sumber
- Berita8 tahun ago
These ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
Disney’s live-action Aladdin finally finds its stars
- Berita8 tahun ago
Mod turns ‘Counter-Strike’ into a ‘Tekken’ clone with fighting chickens