惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Cyberwarzone
Cyberwarzone
Recent Announcements
Recent Announcements
D
DataBreaches.Net
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
博客园 - 聂微东
博客园 - 【当耐特】
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
N
Netflix TechBlog - Medium
V
Visual Studio Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Engineering at Meta
Engineering at Meta
L
LangChain Blog
The Cloudflare Blog
Y
Y Combinator Blog
AI
AI
P
Palo Alto Networks Blog
美团技术团队
有赞技术团队
有赞技术团队
I
Intezer
Last Week in AI
Last Week in AI
Know Your Adversary
Know Your Adversary
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
NISL@THU
NISL@THU
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
S
Schneier on Security
IT之家
IT之家
博客园 - 司徒正美
A
Arctic Wolf
罗磊的独立博客
雷峰网
雷峰网
Vercel News
Vercel News
SecWiki News
SecWiki News
AWS News Blog
AWS News Blog
GbyAI
GbyAI
WordPress大学
WordPress大学
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
H
Heimdal Security Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
H
Help Net Security
T
Troy Hunt's Blog
N
News and Events Feed by Topic
爱范儿
爱范儿
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Project Zero
Project Zero
T
The Exploit Database - CXSecurity.com

扯氮集

从马斯克公开算法到一篇讨伐算法的雄文,我的看法 人为什么要中庸 AI从一个意想不到的角度给了我雷霆一击 – 扯氮集 都是抓“奴隶” 这两个游戏的内核是完全不同的 – 扯氮集 TRAE Work已正式上岗 成为我的教学小助理 – 扯氮集 AI领域的这个iPhone时刻,大概已经成了垃圾时刻 – 扯氮集 AI领域的这个iPhone时刻,大概已经成了垃圾时刻 – 扯氮集 AI领域的这个iPhone时刻,大概已经成了垃圾时刻 – 扯氮集 AI领域的这个iPhone时刻,大概已经成了垃圾时刻 – 扯氮集 AI 时代 我们该怎么读书 顺便介绍一个小工具 – 扯氮集 AI 时代 我们该怎么读书 顺便介绍一个小工具 – 扯氮集 AI 时代 我们该怎么读书 顺便介绍一个小工具 – 扯氮集 俞浩的社交表演 被按下了暂停键 – 扯氮集 俞浩的社交表演 被按下了暂停键 – 扯氮集 俞浩的社交表演 被按下了暂停键 – 扯氮集 粉笔网张总暴论 我的一些看法 – 扯氮集 粉笔网张总暴论 我的一些看法 – 扯氮集 粉笔网张总暴论 我的一些看法 – 扯氮集 这个当下,我们依然需要真人短剧 – 扯氮集 这个当下,我们依然需要真人短剧 – 扯氮集 这个当下,我们依然需要真人短剧 – 扯氮集 和AI 聊天,可以选择付费了 – 扯氮集 和AI 聊天,可以选择付费了 – 扯氮集 和AI 聊天,可以选择付费了 – 扯氮集 我最近沉迷于和ai交流游戏…绝不是沉迷游戏 – 扯氮集 Sora的骤停 与业务飞轮 – 扯氮集 香蕉 种子 小龙虾 我们的AI FOMO – 扯氮集 AI在一个人的成长道路上,到底扮演了什么角色 – 扯氮集 福柯在1978 伊朗 百度的槽点到底在哪里 – 扯氮集 这届百度公关 专业丢分了 – 扯氮集 韩信的悲剧 其实是被时代抛弃了 – 扯氮集 幕府将军:原来竟是一部文艺片 – 扯氮集 看呐 车展上的那对红男绿男 – 扯氮集 网红的流量饥渴是哪里来的 – 扯氮集 一增遮百丑 不增百丑来 – 扯氮集 一则关于游戏行业的小消息 – 扯氮集 聊一聊我眼里的科技颠覆感 – 扯氮集 Vision Pro的两个难题 – 扯氮集
我最近沉迷于和ai交流游戏…绝不是沉迷游戏 – 扯氮集
魏武挥 · 2026-04-20 · via 扯氮集

最近入坑了一个有点年头的游戏:流放者柯南。我以前小小上过手,这次比较深入,当下已经到了150个小时。

这个游戏真心做得不错,照例向朋友馒头大师推荐,大概是我种草功夫日益见长,馒头在这款游戏毫无折扣的情况下,明知史低到过一折,还是入手。

馒头大师表示确实不错,连续两个深夜一二点,和我讲述游戏体验。

我意识到我推荐到位,但他又喜欢自己满世界闷头转,效率很低,于是我写了一个游戏萌新指引给他。他大为感动,在四番群扬善公庭,夸我很暖。这引起了群友们的围观,并引发了ai投降派代表风端的不服。

在风端看来,这个年代,让ai写一个某游戏的萌新攻略,轻而易举,于是他开启了若干ai,甚至调用了gemini的深度研究模式,形成了数千字的文档。

而在我看来,这些ai回答,基本都是“大而无当”状态。馒头也插话表示:没啥用。他甚至打了个比方:看得出很努力,相当于老师问了一个其实不大知道的问题,但东拉西扯好歹还是硬讲了十分。态度分满分。

风端提供的大多数ai结果,都有着相当多的幻觉,细节不可靠,会误导人。但不得不说,gemini的深研模式文档,虽然大用没有,但至少幻觉非常少。我认为及格线保住了。

流放者柯南是一款SOC游戏,即生存、开放世界、建造。这类游戏通常没有什么主线任务,不需要先完成一再完成二的情况,自由度非常大,你完全可以按照自己的理解走自己的发展路径。但带来的问题也在于此:SOC三大新手灵魂拷问:我是谁,我在哪里,我要去做什么。

以某国产LLM为例(我后面简称为Y,随便取的字母,看官不要去对应了),它的做法看得出,是全网找攻略,然后拼凑出一个答案给你。我一开始嫌麻烦,就直接和Y交流,多轮问答下来,如果满分是100分的话,Y能拿5分,真的,不能再多了。

比如我告诉它我抓获了一个仆从,有没有培养的必要。虽然我给Y下过一些严禁夸赞之类的限定性指令,但很明显,Y还是在用另外一种方法来进行所谓“对齐”:它先要说这个仆从属于游戏里属顶级角色,然后一通叙述。然而,实际情况完全不是这么回事。这个仆从只是中下等最多中等水平而已。Y其实依然在“迎合”我的对齐心态:我有一个物事,通过盛赞这个物事,来让我爽,仅此而已。

我后来专门就一些我知道得很清楚的细节问题测试Y,幻觉大了去。有一次它甚至用方舟的攻略来回答我——大概我以前问过它几嘴方舟,虽然这次是开的新对话框。Y每次都保证我100%靠谱,可惜几乎每次都打脸。

我一直认为,在游戏细节操作上,尤其是很多很鸡零狗碎的小问题,或者很少人关心的地方,ai是很不靠谱的。由此我也有个推论,很多事你问ai问个大面没问题,往细里刨,ai不行。除非这个ai关于这个领域特别训练过,比如医疗,比如教育。

但gemini告诉我:您这是刻板印象。

我没有比较gemini和Y的意思,比如gemini我掏了银子做了会员,用pro模式,而且我给gemini的限定指令很复杂也很全面,再加上我和gemini各种问题交流非常多,它确实算比较了解我——我有一次临时解除所有限定指令让它推测我是个什么人,除了年龄它的判断是错的外,其他几乎全中。

我开启了和gemini交流这款游戏的细节。越聊越觉得它真得牛逼。很多犄角格拉的小tips,它确实能给出。我注意到它的两个倾向,其一,它会频繁引用玩家社区里的链接(而不是什么大型游戏垂类网站的攻略),以及游戏官方维基。这是Y没有的倾向;其二,它会频繁从游戏设计角度,尤其是底层代码机制来给我解法。老实讲,我玩游戏几十年,找游戏攻略这种事从《大众软件》时代就开始了,很少看到这种人类手搓的设计机制角度讲解游戏的(不是没有,但确实少)

我举一个例子,你们就明白了。

我曾经带上两个仆从满世界乱逛,作死跑到了空气墙(游戏将之设计为一道绿幕)之外。游戏规定,玩家本体角色一旦被判定为在空气墙之外,立刻猝死,但仆从不死。于是,我两个仆从就被留在了那里,我很希望能想个什么法子再去到那里,把他们给带回来。

我第一时间想到的就是开无敌模式,虽然我知道极有可能不顶用,但还是尝试一下。果不其然,立刻猝死。

我们来看看gemini是怎么告诉我的:

作为一款本质还是LLM的模型,gemini当然不可能自行发现这个被我后来证实确实有效的技巧,但有句讲句,这比我满世界去找解法方便太多,我甚至不知道该在各种攻略网站里搜索框里输入什么。考虑到这是一款有年头的游戏,我去玩家社区里发帖询问,得到答案的可能性也不高,至少时效性会很差。

我还询问过一个第三方模组的使用问题,由于游戏是老外开发的,第三方模组也是老外开发的,中文世界几乎找不到答案。这个问题大致就是:我使用了这个模组提供的建筑物,为什么我的仆从不会自行走到建筑物里去找椅子坐或者找床睡觉:

有句讲句,我都不知道gemini是哪里进行大语言材料训练出来的这个结果。

你们可能也注意到了,我的gemini风格很装逼,明明是在讨论游戏这个娱乐向问题,它非要搞得像在写学术论文——这可能和我的限定性指令有关。各人有各人的不同爱好,反正我没有向ai索要情绪价值的需求。

gemini经常怼我的构想,比如我打算所有副本打完,最后再开启游戏里的“宝库大清洗任务”,gemini不屑一顾地说:

我打某个副本,发现副本里有个尤弥尔锻炉可以制造神兵利器,但每次都携带材料过去有点烦,就提议能不能在锻炉里放置很多材料,gemini不以为然(这点我没测试过,我还是倾向于它有幻觉):

我一直没太在意香料这个材料该怎么做,翻箱倒柜发现基地里只有18个香料,以为这是什么高级的特别的材料,gemini像看白痴一样地看着我:

与gemini交流游戏,确实有一种和一个资深玩家交流的感觉,它不仅告诉你该怎么做——表层攻略,还在告诉你为什么该这么做——核心机制。

于我而言,它那种冷峻机械绝不附和,时不时就要怼你的想法,机器性感风拉满。

(我的全局限定性指令,核心有三:第一性原理、循证医学原理和魔鬼辩护人)

作为一个人类玩家,我当然知道gemini不可能是百分百靠谱的,尤其是在游戏版本问题上,gemini多次表现出幻觉:它会搞混age of war和age of heroes两个新旧版本的差异。

但我确实发现,问ai关于游戏操作性细节问题不靠谱这个刻板印象属于我这个人类的幻觉。事实证明,它确实极有可能知道怎么做(know what)和为什么这么做(know how)。

我深信谷歌不会针对游戏攻略领域将gemini做什么特别性的训练,这就意味着似乎可以举一反三:很多领域,ai的表现,其实已经非常强悍。

对了,利用ai找答案,还可以很有针对性的个人化。比如,根据自己的电脑配置来决定游戏画面设置。我保证,你只能在网络上找到推荐你的画面设置参数做一个参考,而在gemini中,你告诉它你的机器配置,它会给出一个极为靠谱的就你电脑而言的最佳游戏画面设置参数。

我和gemini聊游戏太过沉迷,从一开始找个具体操作tips,到了后来游戏思路的交流,以至于多次触发使用量峰值。这篇公号写完,我大概已经使用量限额已经解封了。

走了。

—— 首发 扯氮集 ——