「游戏场景生成」共找到 3963 篇相关文章
本地无限画布，把AI创作玩出了新高度！
传统AI生图工具使用有局限，缺乏自由组织的畅快感。Infinite - Canvas是本地无限画布工具，支持多种生成后端，有普通和智能两种画布模式，具空间自由、覆盖不同用户等优势，还提供上手教程。
如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
2026开年王炸模型MiroThinker 1.5实测：Google和GPT没做到的事，被它做到了
自媒体从业者实测开源模型MiroThinker 1.5，它不拼参数规模，注重去伪存真。在多场景测试中表现出色，如投资决策、内容查证等。其技术揭示大模型未来或在于外部交互，而非参数膨胀。
内容娱乐新风向：这群创业者靠多模态 AI 玩出了新花样
12月23日，「MASHANG DEMO TO DAILY」第二期活动在杭州开启，展示多模态AI探索成果。6位创业者分享精华内容，涉及游戏开发、虚拟社区、视频创作等领域，探讨多模态AI产品价值与发展方向。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型，探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens，压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法，有多种应用场景，且完全开源。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
重新认识具身行业，从自变量的这封邀请函开始
具身智能行业存在评分、技能、样品、商业四大‘气泡’，即认知偏差。自变量机器人将在发布会上戳破‘气泡’，打破认知差，重建评价标准。行业‘拐点时刻’需大脑能力突破、真实场景稳定运行、跑通ROI闭环。
732M模型超越7B！机器人操控新范式：从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」，传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉，提出PAR和PhysGen，与英伟达DreamDojo核心思路一致，验证了新的技术路线。
代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。