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近日，首部聚焦大模型落地应用的权威研究成果《2023大模型落地应用案例集》，在2024中国信通院ICT+深度观察报告会上海分会场暨“虹桥之源”大模型驱动数字经济新生态峰会上成功重磅发布。《案例集》设置通用大模型、垂类大模型、大模型服务三个类别，内容涵盖52个大模型优秀应用案例，应用领域覆盖智能制造、教育教学、科技金融、广告营销、政务办公、文娱传媒、科学智能、医疗、安全、交通、家居等各个行业。本文精
鱼羊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大模型版生命游戏来了。ALife，即人工生命，旨在通过人工手段研究生命和类生命过程。程序员们深深着迷的康威生命游戏，就属于这一研究领域。现在，来自Transformer作者之一Llion Jones创办的Sakana AI，以及MIT、OpenAI等研究机构的联合团队，基于大模型提出了一种新的ALife研究范式——ASAL，人工生命自动搜
作者：彬彬编辑：李宝珠，三羊清华大学研究团队提出了一种用于交流游戏的框架，展示了大语言模型从经验中学习的能力，还发现大语言模型具有非预编程的策略行为，如信任、对抗、伪装和领导力。近年来，用 AI 玩狼人杀和扑克等游戏的研究引起广泛关注。面对严重依赖自然语言交流的复杂博弈游戏，AI Agent 必须从模糊的自然语言话语中收集和推断信息，这具有更大的实际价值和挑战。而随着 GPT 这样的大语言模型取得
例如，在财务分析场景中，当大模型从数千页的财报文件中精准抽取收入、利润等关键数据后，分析师可以通过溯源功能快速定位原始表格与页面，有效防范数据错漏，保障信息的高度可靠性和准确性。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。其核心目
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。
据不完全统计，2024年1-5月，国内大模型项目中标公告已发布近260个，本月截至15日，又公开了35个大模型相关中标项目。金融、教育、能源、政务、汽车等诸多领域都发起大模型招标需求。2024年上半年国内大模型大单中标情况显示，以百度、科大讯飞为代表的主流大模型厂商拿下了超30%的项目，大模型已经开始深入到各行各业。，能源、政务行业大模型招标需求较多。
本文将介绍如何使用 Python 和 Ollama (Qwen2.5 模型) 开发一个文字版修仙游戏。完整的修仙世界观和成长体系基于 AI 生成的动态剧情和事件丰富的物品系统(功法、丹药、灵宝等)社交系统(师门、家族关系等)存档系统动态生成的剧情和事件完整的修仙世界观丰富的游戏系统可扩展的架构设计这个项目展示了如何将 AI 技术应用到游戏开发中，创造出更加丰富和动态的游戏体验。
英特尔联合微软和京东举办了“Windows 11 AI+ PC创新AI及游戏体验·618英特尔® 酷睿™ Ultra产品品鉴会”，正式宣布Windows 10 PC全面迈向Windows 11 AI+ PC时代
2025年5月27日,一加正式推出一加 Ace 5至尊系列,包含一加Ace 5至尊版与一加Ace 5竞速版两款机型。一加Ace 5至尊系列配备了由9400系列旗舰芯、灵犀触控芯和电竞Wi-Fi芯片组成的行业首套游戏全链路芯片级硬件解决方案「电竞三芯」,并将一加自研芯片级游戏技术「风驰游戏内核」首次引入天玑平台,在实现无限满帧的情况下,带来最强1%Low帧表现,带来远超同档的游戏体验。一加Ace 5
1.背景介绍随着人工智能技术的发展，人们越来越关注如何将AI应用到各个领域。游戏领域是其中一个重要的应用场景。在这篇文章中，我们将探讨AI在游戏中的应用，包括背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。1.1 游戏领域的AI应用游戏领域的AI应用主要包括以下几个方面：游戏人物的智能化：通过AI技术使游戏人物具备更加智能的行为和决策能力，使游戏更加有趣和挑战性。游戏设计与优化：通过...
至此，所有的cocos-mcp配置环境就完成了，这里深入聊一点，mcp的能力强弱，跟2个因素至关重要：AI的task推理拆解能力如果AI都不知道使用哪个MCP，就是MCP提供的Tools再强大，也无法发挥作用。MCP提供的Tools能力。
Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于本框架开发Agent应用，充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。本框架也提供了浏览器助手、代码解释器、自定义助手等示例应用，该篇为系列3。
开发之前我先将游戏玩法与想法喂给Zulu，先与它讨论需求，确认它理解了我的意思后，再让它帮我做软件模块设计，分解开发任务，最后让它编码实现。Zulu很智能，在交流过程中他帮我做技术选型，推荐我用cocos creator开发，但是它又告诉我它“不能直接操作cocos creator，需要的时候会给出详细的操作步骤由我手动完成”，这点很赞。我是在vscode上使用的zulu，我观察过它的内存占用情况
Mass Ai中的特性是由片段组成，在特性代码中的BuildTemplate()函数中进行添加的。片段的基类为以下四种：FMassFragment：// 轻量级片段的基类USTRUCT()struct FMassFragment{GENERATED_BODY()FMassFragment() {}};FMassTag：// 仅作为标记的基类USTRUCT()struct FMassTag{GENE
在虚拟世界有一座神奇的办公室，当你输入你的创业方向，办公室的智慧打工人们将团结合作，为你的项目勤劳奔走，并在过程中，把日报周报都写好，让你随时掌握项目进度和最终成果！该项目基于ERNIE SDK开发，旨在探索大模型驱动下，多智能体的行为模式！大型语言模型与游戏开发相结合，开辟了创新的游戏体验领域，提升了对话、剧情、人机互动等方面的呈现水平，为游戏开发带来了更为广阔的美好前景。在2023年末，开发者
得益于 AI 智能体的高竞技水平，它们不仅能够提供有挑战性的游戏体验，还进一步保持了玩家的游玩的“趣味性”，从而延长玩家的粘度与活跃性，满足不同段位玩家需求，并调控整体玩家分布，具备高策略水平的 AI 智能体，满足高段位玩家需求，打造最高水平牌麻平台，具备自适应能力的 AI 智能体，积累新数据学习新打法，学会不同风格的出牌策略。随着棋牌游戏玩家的增多，越来越多的企业不断涌入市场，当前，棋牌游戏已不
your device does not match the hardware requirements of this application遇到上面那个warning跟了下 是vulkan create instance的时候返回了VK_ERROR_LAYER_NOT_PRESENT就是layer.so没找到我就很confusing奇怪的是 挂了s...
这里已训练的智能体作为第2个玩家（后手，下的棋用O表示）。这篇代码主要是示例天授的参数解析和日志记录如何使用。我在原始代码中加了一点注释，其他的都没变。
创建恐怖游戏类智能体是一个结合了创意、技术与游戏设计的复杂过程。
多智能体对抗作为决策AI中重要的部分，也是强化学习领域的难题之一。为丰富多智能体对抗环境，OpenDILab（开源决策智能平台）开源了一款趣味多智能体对抗竞技游戏环境——Go-Bigger...
训练代码写在cleanRL.py，测试代码（我额外写的）写在t_cleanRL.py，这两个文件要位于同一个文件夹中。我在原始代码里加了保存模型的代码，以便训练结束后可以随时拿出来测试、观看训练的成果。
python端午，dragboat消消乐 美轮美奂的界面效果~
怎样通过 AI，打破 SLG 游戏的「破局陷阱」，让玩家拥有一场酣畅淋漓，气贯长虹的对局，让人机也像人一样聪明狡猾，巧计随发。
目前我遇到的问题是：使用Tianshou的方法【policy.load_state_dict(torch.load(‘tictactoe_dqn.pth’))】加载模型不行，总是提示没有这个函数。所以我仍然使用pickle来保存和加载模型。我在原始代码里加了保存模型的代码，以便训练结束后可以随时拿出来测试、可视化训练的成果（智能体的表现）。训练的代码写在train.py，测试的代码（我额外写的）写
在人工智能技术飞速发展的当下，模型上下文协议（MCP）作为一种标准化接口协议，逐渐成为连接语言模型（LLM）与外部资源的关键纽带。然而，实现 MCP 协议的复杂性往往让开发者们面临诸多挑战。为了打破这一困境，FastMCP 项目横空出世。它如同一束光，照亮了开发者们前行的道路，凭借其高效、简洁且极具 Python 风格的接口，极大程度地简化了 MCP 服务器的构建流程，让开发者们得以将更多的精力投
桌⾯云最通⽤的应⽤场景是各种办公场景，登录个⼈账号登录，获取云端桌⾯，通过云盘实现资源共享和办公数据移动访问，通过管理平台，实现跨地区，跨分区的统一管理和资源监控，数据可视化呈现，实时掌控终端使用情况。提供高性能的 GPU 型云桌面，支持专业制图、建筑设计、工业设计、虚拟仿真等应用场景，兼容主流的专业设计软件，即开即用，操作简单。可秒级完成桌面配置变更，满足新需求；数据保存在云端，通过加密的安全协
我们预测，以她的水平SA，在游戏内的表现，也是一个正态分布的随机范围PA，同理她的对手是PB，她跟她的对手的表现差距，也是一个正态分布的随机范围d。队伍差距这里，可以进行多次消息传递的迭代，来获得更精确的值，具体原理仍旧不变，只有一个要注意的是，最终结果到Team Diff的这一步，是一个指示函数，不是一个高斯分布，需要先用矩匹配Moment Matching，将其近似为高斯分布，在进行消息传递。
相关资料：对于特定的游戏问题使用启发式算法可以取得比AI算法更好的表现https://www.askforgametask.com/tutorial/machine-learning/ai-plays-tetris-with-cnn/Using A.I. to DOMINATE NERDS in TETRISMachine Learning: AI Learns To Play Tetr...
红警童年的回忆，完美win10红警下载地址：https://cloud.189.cn/t/QzEFfurq2que下载完游戏：1.Ra2.exe鼠标右键点属性，兼容性打勾选择windowsxp （Service Pack 3） 2.以管理员身份运行此程序打钩，依次点击应用 确定，完美运行。Ra2md.exe设置一样。游戏问题解决方案：1.游戏安装目录最好不要用中文，改用英文。2.游戏没有病毒，杀毒
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让AI帮你玩游戏让AI帮你玩游戏（二）训练模型并获取结果训练模型用训练好的Model获取坐标实现我们想要的功能最后再次声明：本文所涉及的内容仅用作学习研究，严禁用于非法用途，游戏中违反相关协议可能会使你失去你的游戏账号！教程完结，祝大家生活愉快！书接上文：我们在上一期介绍了我们整体的思路以及创建训练数据，搭建ssd-resnet50模型，现在我们开始训练我们的模型，并用我们训练好的模型获得浮标所在
近日国内大厂腾讯开源了最新首个同时集成文生和图生的3D开源模型，该框架是一个统一的框架，可以被应用于文本到3D和图像到3D的生成。框架包含轻量版和标准版两个版本，都支持文本和图像条件的3D生成。同时框架采用了2阶段生产方法：• 在保证质量和可控的基础上，仅需10秒即可生成3D物体。在第一阶段，采用了一种多视角扩散模型，轻量版模型能够在大约4秒内高效生成多视角图像。• 这些多视角图像从不同的视角捕捉
早期 Z 拒绝提供了一种快速遮挡方法，可以拒绝从视图位置不可见（隐藏）的对象的不需要的渲染通道。Adreno GPU 可以以高达 4 倍绘制像素填充率的速度拒绝遮挡像素。下图显示了表示为网格的颜色缓冲区，每个块表示为一个像素。该网格上的渲染像素区域为黑色。这些渲染的黑色像素的 Z 缓冲区值为 1。如果您尝试将新基元渲染到 Z 缓冲区值为 2 的现有颜色缓冲区的相同像素（带有绿色块的第二个网格），则
基于Mediapipe的Python手势识别项目，手势打蚊子小游戏，附项目源码。
RAG、意图识别和槽位填充的结合，赋予了智能问答系统以更强的理解能力和回答生成能力。未来，这些技术将进一步优化，从而为智能问答系统和对话机器人带来更多的应用潜力和发展机会。
模块导入from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as...
作为强化学习的入门练手项目之一，《只狼》作为一款3D动作游戏，一是战斗目标可锁定且视角可固定，这意味着图像区域可以被有效剪裁，很好地缩小了需要采集的样本数据大小；二是角色移动输入依赖不高，在采集键盘数据时能针对方向键对样本数据进行大幅度压缩；三是战斗模式相对单一，游戏中的战斗技巧相当纯粹，采集数据时仅需攻击、跳跃、识破、防御四个动作作为键位输入即可。得益于《只狼》的特殊游戏机制，这个看似复杂的课题
Spring PhysicsHow to simulate springs and dampersPosted by Glenn Fiedler on Friday,September 3,2004IntroductionHi, I’m Glenn Fiedler and welcome to Game Physics.在前文中，我们讨论了，如何模拟刚体在3D中的运动。现在我们来讨论如何...
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