「游戏化学习平台」共找到 308 篇相关文章
英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业，打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生，CUDA曾是失败项目，却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划，创新源于多元互动。
腾讯用AI把美术管线重新做了一遍，混元3D Studio架构曝光
腾讯推出专业级AI工作台混元3D Studio，可覆盖3D资产生产全流程，让生产周期大幅缩短。它有组件拆分、可控图像生成等七大核心技术模块，各模块对应关键阶段，实现无缝衔接与自动化。
95后北大校友挑起ChatGPT Agent大梁！今年刚博士毕业，曾获陶哲轩支持的AIMO第二名
OpenAI发布ChatGPT Agent项目，奥特曼重视有加，让两个华人挑大梁。孙之清从技术介绍强化学习训练，Casey Chu谈人类与Agent合作。孙之清是95后北大校友，Casey Chu领导过GPT - 4视觉输入原型开发。
英伟达中国一把手造国产GPU，冲刺IPO了
摩尔线程完成上市辅导，冲刺IPO。其创始团队来自英伟达，创始人张建中深耕GPU近二十年。公司产品丰富，涵盖全功能GPU、大模型训推产品、专业和游戏显卡等。同时介绍了燧原和壁仞的上市情况。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈，复盘六年创业历程。他两次转型，最终聚焦搜索底座模型，公司被 Elastic 收购。他分享创业得失，认为团队聚焦、高效运营是壁垒，还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
不自研、只收购，年入7亿美金，全球最赚钱的应用工厂是如何做成的？
Bending Spoons是欧洲非游戏类应用工厂，靠收购模式年入7亿美元。创始人Luca Ferrari称收购是买时间和优势，解锁被收购公司潜力。公司核心竞争力是内部系统，还回应了裁员争议，也谈及未来规划。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
拳打可灵，脚踢 Veo 3，谁是物理世界的「懂王」？
多模态视频生成大模型是复杂系统工程，多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布，ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动，处理物理关系，提升训练推理效率，成本低，后续还将更新。
把视频变成图文博客：Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例，介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程，指出其局限，还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。