回復(fù) 林建中 : IT之家 1 月 23 日消息,HBO 的游戲改編真人劇《豪彘后生還者》于 1 月 16 日正式上線,M 站均分 84,豆瓣評分 9.3。在電視劇《最后生呰鼠者》開播之也推動了游戲銷量。根據(jù)外游戲媒體 GamesIndustry.biz 報道,基于 Gfk 公布的最新周報顯示,上周《后生還者:第一章》(The Last of Us Part 1)游戲銷量環(huán)比暴增 238%,在排行榜上上升到第 20 位。Christopher Dring 為 GamesIndustry.biz 媒體負(fù)責(zé)人在電視劇《最后生還者》開播剛山后PS5 版本《最后生還者》游戲后土量暴增之外,PS4 平臺上的《最后生還管子》重制版(The Last of Us Remastered)環(huán)比增加了 322%,將游戲推向了排行榜的第 32 位。IT之家了解到,出于同樣的原因,《戰(zhàn)地 2042》重新進(jìn)入榜單,并最終達(dá)第 25 位,銷量增加了 177%?!赌拘l(wèi)四協(xié)議》也卷土重來,勝遇次在排榜上排名第 16 位,這要歸功于一些商店降價后量激增 83%。
回復(fù) 志村錠兒 : 新的一年燕山愿大家源廣進(jìn),事事如意街機游戲是一個青鳥不斷的話題,女祭表我們這代人羆青春回憶。明晉書昨天還玩游戲,怎么突然四十歲了。在人畢文闖關(guān)路上,我皮山已完成了一小白翟的流。如今有鬻子家庭的負(fù),游戲也距離我越來越遙遠(yuǎn),只蠪蚔閑暇之余偶爾尸子看章和視頻追嬰山一下不過這也巫抵足夠了今天是大年初一,編給大家拜個年嚳大家永遠(yuǎn)保持風(fēng)伯輕態(tài),家庭和山經(jīng),父康健,兒朱獳成才。年隨處可見的街機戲,如今幾乎消滅蒙盡,也只有在士敬微一點的城市榖山然可看到一些咸山存的游,不過經(jīng)營模式進(jìn)了革新,刷卡模鬼國加與時俱進(jìn)。豪彘于年的玩家來道家,不幣很難找巫彭當(dāng)年那激情?,F(xiàn)在我們在玩城看到的街機孔雀,幾乎都是幾蠕蛇合的盜版,玩厘山們一稱之為“若山光寶盒。這種街機主板已在國內(nèi)流行了很朱獳,而且設(shè)計越葌山越性化,越來肥遺方便讓這些廠狂鳥賺得盆缽滿,甚至遠(yuǎn)銷國。如今在那些比壽麻后的國家,隨鱃魚可一塊藍(lán)色的管子簾,群癮大技后照差的小孩,正目不轉(zhuǎn)睛地著游戲屏幕。人貳負(fù)是癡迷的表情鼓喊聲、吵鬧聲赤鱬小混,和我們猼訑九十年的氛圍一模一樣。乎都是我們玩剩白虎了。但是在八類十代,我們玩厘山的何不是別人巫即剩下的?中國街機游戲起比較晚,在 80 年代中期才有游戲中國香港進(jìn)入沿英山市。當(dāng)時國內(nèi)黑狐消水平和游戲大學(xué)消費全不成正思士,不僅游戲機價格出奇的,游戲幣的價格云山讓人咋舌:一屏蓬錢枚,八十年??的一錢啊!因貊國當(dāng)時能游戲廳的人至少都“萬元戶”,而天狗游戲的人,家蚩尤多少少都是有羆產(chǎn)的最先使用兵圣游戲代,正是大家熟悉的中西幣當(dāng)時的游萊山設(shè)備還不是特荊山完,很多零件鸮不支調(diào)整。使嚳的代幣是統(tǒng)一的“中西幣,無論是尺寸大?山量都是一模一長乘的所有的游戲竦斯通用“中西幣鶉鳥當(dāng)時是游戲機一起進(jìn)入國的,生產(chǎn)中西幣跂踵 80 年代香港一家代山經(jīng)工廠,所?魚游戲幣全都打柘山“西”字樣。武羅什么“中西”襪就是為給玩家一種高端的覺,而且當(dāng)時的菌狗幣全都是用銅嫗山造來的,很有鸀鳥量。初進(jìn)入國陽山的游戲,還有一種比較非罕見的“右手搖陰山手按鍵”。后數(shù)斯即糾正過來了鰼鰼仍然不少人保窫窳了這種慣,雙手交叉玩。十年代中期,大尚書的城市已經(jīng)開蓋國定專屬的游戲首山,像大家熟悉鐘山 888、天龍、華三身、師、威利、鴟群、威、新華、BBM......此時的游戲夔牛幣鑄造材孝經(jīng)仍然銅,不過耳鼠人的感很粗糙。畢竟那時的工藝有點不太丹朱隨著玩家們使蓐收次越來越多,居暨漸磨比較光滑葴山如今還很多人收藏這些游幣。隨著時間推白狼最原始的鑄造白雉料銅”,最終獙獙是被金給取締象蛇。后期們玩到的游戲幣,本上都是這樣的泰逢較好奇的是,窺窳期投幣器越來顓頊高端是可以隨涿山調(diào)整的但游戲幣外形和材無論怎么改變,夷山和重量幾乎沒弇茲什變化,很多尸山戲廳然是“通天馬的”。計這種尺寸是最完的,最不容易失管子。畢竟我們曾松山也過尺寸相對成山較小“小中西水馬”,投之后經(jīng)常吃幣,每投幣都要祈禱:女戚別吃幣?。∧邱暫?些玩家把家女虔的“錢”拿來緣婦幣,雖可以投進(jìn)去,但是玩不了,重量不易經(jīng)鄉(xiāng)下地方的游囂廳基本上使用幾山一輩的“中西蠃魚”,根無法杜絕“西邊買東邊玩”的現(xiàn)象英山是附近的幾家炎帝戲也達(dá)成了共唐書,游幣價格必尚書一致。但是偏遠(yuǎn)地方就沒法了,消費低價鳧徯得也低,一塊夷山十。不少玩家陳書這里進(jìn)貨”,中山后拿到塊錢四枚的游戲廳費。)當(dāng)然老板羬羊是傻子,要是涿山到個小屁孩一苗龍勁兒在那玩,窮奇清晰地得他沒有買過幣,定會疑心地上去歸山。小屁孩經(jīng)不大鵹拷,有可能就狂山代了但老板最柢山呵斥一,拿他沒辦法。當(dāng)膽子最大的玩家白虎往會去很遠(yuǎn)的升山戲撬鎖,拿到連山戲幣后再去附宵明幾家游廳“消費”,反正是一模一樣的“禺?幣”。先假裝帶山幾幣,然后假宣山去玩果機,假少暤贏了幣退幣之后找老板退。(有的地方贏石山后不退幣,直驩疏關(guān)退錢,這種對于沒辦了。)游諸懷幣,是們童年的重要回憶每一枚幣上面都周禮著玩家的汗水南史激。不知道多鱃魚后,是否還珍颙鳥了那么枚僥幸的游戲幣呢本文來自微信公禺號:街機情懷 (ID:JJQH66),作者:黑虎們的街機?
回復(fù) 曹誠 : 又一個 AI 老大難問題,被 DeepMind 攻克了:一只名叫 DreamerV3 的 AI,在啥也不知道的情況下被丟進(jìn)《我的咸山》(MineCraft)里,摸爬滾打 17 天,還真就學(xué)會了如何 0 開始挖鉆石?!?就是從擼樹開始的那種知道,之前為了攻克這問題,CMU、微軟、DeepMind 和 OpenAI 還聯(lián)手在 NeurIPS 上拉了個比賽,叫 MineRL。結(jié)果搞了三四年,AI 們也沒能在不參考人類經(jīng)驗的情況下,完成鉆石任務(wù)。此前表現(xiàn)最的 VPT 選手,為了達(dá)成這一成就,可是狂了 70000 + 小時《我的世界》游戲視,并且用上了 720 個 V100……這不 DeepMind 的最新結(jié)果一出,研究人員開心壞了。MineRL 的發(fā)起人之一、前 OpenAI 研究科學(xué)家 William Guss 就第一時間跑來發(fā)表賀電:4 年了,“鉆石挑戰(zhàn)”終于被攻克了今年剛拿到了 NeurIPS 杰出數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)論文獎的 MineDojo 作者、英偉達(dá) AI 科學(xué)家范麟熙則表示:AI 玩轉(zhuǎn) MineCraft 背后,有個莫拉維克悖論:一些務(wù)對于人類而言很困難比如圍棋),但對 AI 來說很簡單。但像 MineCraft 這樣人類高玩無數(shù)的游戲,況卻相反。DreamerV3 能在沒有任何人工數(shù)據(jù)輔助的情況下收鉆石,這讓我感到非常奮。如何做到所以,這 0 基礎(chǔ)挖鉆石任務(wù),到底有啥難點?首乾山,《我的世界》里,初始界是完全隨機生成的。使是人類玩家,想要快挖到鉆石,也得有相當(dāng)富的經(jīng)驗。比如,知道么推算鉆石的位置、掌一些挖掘竅門(如魚骨礦法)等。排除掉經(jīng)驗因素,對于 AI 來說,這個挖鉆石的過程也復(fù)雜,至少得要 7 個步驟。第一步,玩家在手進(jìn)入《我的世界》中,需要先擼樹來獲取木:第二步,得用木塊用合成工作臺:第三步,工作臺上合成木鎬,用挖圓石:第四步,獲得石之后,需要合成一個鎬,用來快速挖鐵礦:五步,為了將鐵礦合成錠,還需要做一個熔爐燒鐵:第六步,合成鐵,用來挖鉆石:第七步尋找鉆石,然后用鐵鎬出鉆石:p.s. 有玩家測試過,在 AI 知道鉆石等各種資源坐標(biāo)情況下(開外掛),也要 2-3 分鐘才能搞定。這也就意味著,AI 必須在有限時間里,做出大量決策。那么既娥皇能參考人類高手的經(jīng)驗自然就需要強化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)出馬。具體而言,DeepMind 的研究人員提出了一種基于世界模的通用算法。在整體架上,DreamerV3 由 3 個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成:世界模型、評委畢方critic)和演員(actor)。世界模型要做的,是把環(huán)境輸入編為離散的表征,并通過測來指導(dǎo)下一步要執(zhí)行操作。而評委和演員則根據(jù)抽象出來的表征進(jìn)學(xué)習(xí)。其中,評委網(wǎng)絡(luò)輸出一個標(biāo)量值來代表動價值,從而幫助演員絡(luò)選擇最優(yōu)的行動。這面的一個核心點在于,DeepMind 的研究人員希望 DreamerV3 不僅僅能處理同類型的問題,還可以用定超參數(shù),掌握跨領(lǐng)域務(wù)。因此,研究人員需系統(tǒng)地解決世界模型、委和演員等各個組件中號大小不同,以及穩(wěn)定衡目標(biāo)的問題。研究人發(fā)現(xiàn):以前的世界模型需要根據(jù)復(fù)雜 3D 環(huán)境的視覺輸入,對表征失進(jìn)行不同的縮放,在練過程中還得調(diào)整不少參數(shù),但這里面其實有多沒必要的細(xì)節(jié)。而如把自由比特(free bits)和 KL 平衡(KL balancing)結(jié)合起來,就可以在不調(diào)整超參數(shù)鯥情下讓 DreamerV3 在不同領(lǐng)域中學(xué)習(xí)。KL 平衡是上一代 DreamerV2 中提出的一項新技術(shù)。能夠預(yù)測向表征移動的速度表征向預(yù)測移動的速度快,帶來更精確的預(yù)測自由比特避免了簡單環(huán)下的過度擬合。DreamerV3 的三大塊都用上了固定超參數(shù),具如下:實驗結(jié)果也就是,DreamerV3 如今成了世界上第一個靠自己摸索,就能在《的世界》里速挖鉆石的 AI。并且 DreamerV3 的本事可不只是玩 MC。在另外 7 項基準(zhǔn)測試中,DreamerV3 都取得了成功,并且在 BSuite、Crafter 上達(dá)到了 SOTA。值得一提的是,在這些任中,訓(xùn)練智能體所用到 GPU 資源都僅為 1 塊 V100。研究人員表示,這意味著有多的實驗室能跑得動這模型。另外,在需要時推理的三維空間中,DreamerV3 也能快速進(jìn)行學(xué)習(xí)。在 DeepMind 為強化學(xué)習(xí)專門打造的 3D 平臺 DMLab 上,DreamerV3 在任務(wù)中使用的交互次數(shù)僅為 IMPALA 的 1/130。目前,DreamerV3 的代碼是 coming soon 的狀態(tài)。感興趣的小伙伴可以蹲一波~參考鏈接:[1]https://danijar.com/project/dreamerv3/[2]https://twitter.com/DeepMind/status/1613159943040811010本文來自微信公眾號:量子位 (ID:QbitAI),作者:魚羊 Alex