Roblox 的AI能实时生成任何游戏场景,但玩了才发现根本没有目标
Roblox 的AI能实时生成任何游戏场景,但玩了才发现根本没有目标01 那个问题 ::: 什么是游戏? 这个问题比听起来要难。画面逼真不算,操控流畅不算,连开放世界都不算——你还需要有目标,有规则,有「我死了」和「我赢了」的判断。 Alberto Hojel 在 X
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01 那个问题 ::: 什么是游戏? 这个问题比听起来要难。画面逼真不算,操控流畅不算,连开放世界都不算——你还需要有目标,有规则,有「我死了」和「我赢了」的判断。 Alberto Hojel 在 X
你可以直接跟 Claude 说想做什么,它帮你写代码、刷固件、装应用,几分钟之后,这台信用卡大小的设备就跑起了你要的东西。这台小设备叫 M5Stack Cardputer ADV,基于 ESP32-S3 芯片,真的只有信用卡那么大。
就在今天,Carnegie Mellon University(CMU:卡内基梅隆大学)2026 年毕业典礼上,身价逼近 1860 亿美元的「皮衣刀客」黄仁勋站上演讲台,接过科学与技术荣誉博士学位。
如果你这周自己写了求职信,你输给的并不是更好的候选人。你输给了一个更差的候选人,他花了 20 美元给 OpenAI。 今年初,马里兰大学、新加坡国立大学和俄亥俄州立大学的三位研究者从 LiveCare
上个月刚充了 ChatGPT Plus,这个月又买了Cursor Pro,OpenClaw 也研究的差不多了。我们对 AI 的期待,说起来非常简单:给最好的方案、最准确的代码、最精确的回答。
Anthropic 研究科学家 Nicholas Carlini 在 [un]prompted 2026 安全会议上用不到 25 分钟演示了一件事:语言模型现在可以自主找到并利用零日漏洞,目标包括 Linux 内核这种被人类安全专家审计了几十年的软件。
在经典强化学习问题中,动作空间通常是离散且有限的。例如在围棋中,一步棋就是一次行动;在机器人控制或视觉 - 语言 - 行动(VLA)模型中,动作往往来自一个有限的控制指令集合。
ChatGPT Health 上线才几天,万亿AI独角兽Anthropic 就甩出Claude for Healthcare,规模和野心吊打OpenAI。Claude for Healthcare是一系列工具和资源,允许医疗机构、付款方和消费者通使用Claude进行医疗保健等各类作用。
在人类满分都罕见的普特南数赛上,AI直接12题全对拿满分。陶哲轩等大佬预言AI已经取得了重要里程碑,再加上GPT-5.2 Pro在数学上强到「离谱」的表现,那种「奇点将近」的直觉,真的压不住了。
在大公司一路高歌猛进的 AI 浪潮里,小创业者和高校研究者正变得越来越迷茫。就连前段时间谷歌创始人谢尔盖・布林回斯坦福,都要回答「大学该何去何从」「从学术到产业的传统路径是否依然重要」这类问题。