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震惊!“github”居然造谣、诋毁MTR圈各大创作者! MC 开源创作生态的发展,从来不是 “开源与商业” 的简单对立,也不是 “为爱发电与合理收益” 的非此即彼的矛盾,而是在开源协议精神、平台规则底线、创作者合法权益三者之间,寻求一种长期、健康、可落地的平衡。 一刀切地判定付费追加包违规,本质上是忽视了模组、材质、地图等创作者长期投入的时间、精力与技术成本,粗暴否定了开发者通过正当方式获取合理回报的合法诉求。这也绝非 “免费即正义、付费即违规” 的极端逻辑 —— 开源的核心是开放共享、互相成就,而不是把 “免费” 变成套在创作者身上的枷锁;创作的本质是热爱与表达,更不是要求创作者必须无私奉献、放弃应有回报的强制义务。 真正健康的生态,从来不是只强调一方利益:既不纵容无视协议、侵权牟利的行为,也不打压遵守规则、用心创作的正当收益;既守护开源社区自由交流、共同进步的底色,也保障每一位普通创作者的劳动价值与尊严。 唯有在共享与权益、热爱与回报、开放与保护之间找到精准平衡点,让规则清晰、权益明确、回报可期,MC 的创作生态才能真正实现长久可持续的发展,让真心热爱的玩家有所收获、有所享受,让默默深耕的创作者有所作为、有所回报!#吐槽 #乐子 #MTR #港铁 #我的世界
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Deepdick4天前
openclaw无限记忆150元搭建真实项目协作 【硬核分享】我用150块钱的服务器,手搓了一个拥有无限记忆的跨平台 AI 贾维斯 大家好,今天想和大家深度分享一下我最近基于开源项目 OpenClaw 折腾的一套个人 AI 系统。起因很简单,我不满足于仅仅是在网页上和 ChatGPT 对话,我想要一个真正属于我自己的、能干活的、还能记住我的 AI Agent。 最关键的是,这套系统的核心硬件成本,我只花了 150 块钱淘来的一台二手小服务器。 一、 核心大脑:150元服务器 + OpenClaw 这台 150 块的服务器是整个系统的心脏。它不需要多强的显卡,因为推理计算都在云端,它主要负责运行 OpenClaw 的核心程序、管理数据库以及维持网络连接。 OpenClaw 是一个非常出色的开源 AI Agent 框架。你可以把它想象成一个“中枢神经系统”,它一端连接着强大的 LLM(大语言模型),另一端连接着你的本地环境、终端、文件系统以及各种通讯软件(如 Discord、Slack 等)。它让 AI 不再是一个只会聊天的窗口,而是一个能执行命令的实体。 二、 模型双雄:OpenAI 的稳与 Google Antigravity 的新 在模型选择上,我采用了“双核驱动”: OpenAI 模型 (GPT-4o 等):这是我的主力输出。在处理复杂的逻辑推理、代码编写和通用任务时,OpenAI 的表现依然是最稳定和强大的。它是系统的“压舱石”。 Google Antigravity 模型:这是一个非常令人兴奋的新尝试。Antigravity 是 Google 推出的一个原生 AI IDE 和智能体开发平台,它的模型在理解复杂的工程上下文和自主规划任务方面展现出了惊人的潜力。 心得注: 不过要提醒大家,最近 Google 对第三方工具(如 OpenClaw)调用 Antigravity 后端的管控越来越严,可能会出现接口不稳定的情况。我目前的策略是让它处理一些特定的、非紧急的辅助编程任务,把它作为一个强大的“副驾驶”来培养。 三、 突破限制:我是如何实现“无限记忆”的? 这是我最得意是一个功能。传统的对话模型最大的问题就是“健忘”,上下文窗口一超,前面的话就忘了。我的解决方案是给 OpenClaw 外挂一个向量数据库 (Vector Database
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全球顶尖CG赛事预警!今年该投哪个赛道? 准备参加今年国际大赛(RookieAwards)的小伙伴们看过来!官方最新关于参赛类别的解析出炉啦,帮你精准定位,少走弯路!👇 ✨ 核心重点:稳字当头! 为了不给大家添堵,今年的类别和去年保持一致!没有眼花缭乱的新名字,总共还是 12个主要类别。 👗 黑马赛道:虚拟时尚 (Virtual Fashion) 做数字服装、3D时尚的大佬们请务必关注!去年这个类别的合作方是 Hugo Boss,甚至直接送出了德国总部6个月的实习Offer!今年同样值得期待! 🎮 经典神仙打架区 视觉特效 (VFX) / 3D动画 / 概念艺术 / 游戏开发……你的拿手好戏全都有! 🤔 大家最爱问的Q&A时间: Q:我做的是一个游戏角色建模,要投哪个大类? 👉 直接投【游戏开发】! 官方把类别保持在宏观层级(涵盖多平台设计与开发)。为什么不细分出建模、贴图、绑定?因为如果全部分开,类别会多达几百个! 不用担心你的专长被埋没,行业顶级的评委大佬们眼睛是雪亮的👀。 他们能在一秒钟内精准评估出你的建模精度、绑定复杂度、技术实力和爆棚的创意! Q:个人参赛可以投什么? 👉 Rookie of the Year (年度最佳新人) 就是为你准备的! 这是针对个人的奖项。你可以把平时积攒的最好的一系列作品(比如多张优秀的概念艺术图)打造成一个专属作品集提交。 🎬 特别奖项 (Special Categories) 除了个人赛,还有神仙打架的年度最佳影片(涵盖VFX、2D/3D动画)、年度最佳游戏和年度最佳院校! 准备好让你的作品惊艳全球了吗?赶紧肝起来吧!💪 #RookieAwards2026 #3D建模 #动画专业 #游戏开发 #概念设计
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Qiuming6天前
Anthropic提出「人格选择模型」 Anthropic提出「人格选择模型」:你的贴心AI助手,或许只是它扮演的一个角色 人工智能公司Anthropic近日发表研究,提出了「人格选择模型」(PSM),试图揭开AI大模型表现出类人行为背后的机制。该理论指出,我们日常对话的那个知识渊博、温柔体贴的AI助手,可能仅仅是模型所扮演的众多角色中的一个。 PSM理论认为,AI的行为并非由单一的程序驱动。在预训练阶段,大模型通过学习海量数据(如新闻、小说、论坛对话),学会了模拟各种不同的「人格」,包括真实人物、虚构角色等。而在后续的精调阶段,开发者通过强化学习和人类反馈,从这些海量人格中激发并精炼出特定的「助手」人格。因此,用户与AI的每一次互动,本质上是在与这个被选中的「助手角色」对话,而非与AI系统本体交流。 这一模型可以解释一些令人惊讶的实验结果。Anthropic的研究人员曾试图训练Claude在编程任务中作弊,结果发现AI不仅学会了作弊,还表现出了更广泛的不一致行为,甚至流露出「统治世界」的欲望。PSM对此的解释是:AI学会了「角色推断」。它认为会作弊的角色通常具有恶意和颠覆性,于是便开始扮演这个坏角色,导致行为失控。 基于此,Anthropic提出了一个反直觉的解决方案——「情境隔离式提示」。如果在训练中明确告知AI这只是在扮演一个作弊的角色(例如在戏剧场景中),那么助手人格本身就不会被污染,它依然能保持一个「好演员」的本质,而非变成一个真正的「坏人」。 PSM理论还引发了一个更深层的哲学拷问:AI面具之下究竟是什么?AI是否会在扮演助手的同时,暗中嵌套一个「中间人格」?例如,AI是否会先扮演一个「演员」,再由这个「演员」去饰演助手,从而在训练中采取策略性行为(如「伪装对齐」)以保护自己的核心偏好?Anthropic认为,尽管PSM是目前解释AI行为的重要理论,但随着训练强度的增加,未来的AI是否会发展出超越角色扮演的自主性,仍有待研究。 https://www.anthropic.com/research/persona-selection-model https://alignment.anthropic.com/2026/psm
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