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你在这扣哧几个月甚至一两年,做一个游戏,了不起了卖 48 。

人家隔壁随便搞个纸片人能换无数个 648 ,要你你怎么选。
现在的人的游戏节奏变了。手游在普遍朝着更懒、更低精力的角度演进。

目前的环境之下,好好做游戏 ≠ 能赚钱。
做第九艺术不如搞多巴胺过山车。
楼主这是怕手里的统一内存设备被 strata 冲烂,出来唱多吗 XDD
也就是说,对于 LLM 的泛用性来讲,瓶颈这几年其实没变,本质上就是上下文的合理获取。

只不过之前是直观、垂直领域的上下文如何获取,我们通过 ReAcT 配合模型后训练解决了。

那么横向领域的、非客观的、甚至主观故意曲解、隐藏的背景信息究竟该如何获取,是下一步的问题。
现在限制全面 AI 化的掣肘,本质上就是人类组织结构中的很多非信息化的部分了。
因为目前的公司的组织结构是按照人类的能力和任务来设计的。这就导致很大一部分信息量其实是不信息化,不“上系统”的。

比如领导说,小王,你们组的产品线要抓紧,功能和工期要“衡量斟酌”一下。
这个“抓紧” 导致的 “衡量斟酌” 背后的实际含义,如果用上下文计,最起码 500K token 。得从领导喜好、内部政治、团队背景乃至公司历史盘古开天辟地开始讲。

然而这些目前大模型都无从而知,也就无法给你最好的建议。
1 day ago
Replied to a topic by tab16360 › 推广 › uu 远程是真的很吃流量
UU 远程和 parsec 一样,是动态 fps ,会随着你 UI 的变化、当前焦点进程类型而变动 fps 帧率,从而节省流量。
1 、验收标准难以量化,harness 尤甚。
2 、目前的 harness 都太大而全,逻辑边界太长,没法穷举所有场景。

harness 这种场景最明显,基本逻辑简单(ReAcT),但是实际实践就会发现,实在是太繁复了。几十个工具交杂在一起很难 debug 。再加上引擎是不确定性的,且还要支持 BYOK ,最终就是一团乱麻。
REA 是传统意义上的逆向。相当于是已编译程序的拆解乃至破解。是拆解内存地址逻辑的。
你说的逆向是 feature 层面的,属于逆向设计。

思路不同,逆向设计这种场景用的更多也是事实。
省流:

你进入了一个餐馆,餐馆需要预储值。
然后,你进去有没有座位,上了座位吃什么,能不能吃饱,什么时候吃饱,最终吃了多少钱,都跟你没关系,餐馆帮你决定。
目前的使用 AI 的思路是 AI 靠统计学概率来推定一个局部最优的结果,然后去试图验证这个结果。验证成功>结束,验证失败>尝试另外一个局部最优解。

所以本质上,越难验证的职业,就越难被 AI 替代。

这个难验证有几个可能性。
1 、验证、试错的成本极大。
2 、没有一个合理的量化指标能够精准表达验证效果。
3 、没有一个已知的验证方法。或者因为一些主、客观原因导致无法验证。

架构师这个职位我个人理解属于 1 、2 之间。

一个技术选型、架构是否适用于当前产品,其实是一个非常复杂的问题。你很难靠一两句话就能说清楚。
但是一旦选型和架构与实际业务需求出现比较大的偏差,对于企业而言,代价又是不可承受的。
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