别再调参数了,用 Emoji 控制 AI 语音也许是新解法。
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我这周末扒了下 Nvidia 开源的 NitroGen 模型
,它会玩包括《巫师3》、《赛博朋克2077》在内的 1000 多款游戏。 这是一个通用的「视觉-动作」模型:给它看游戏画面,它直接输出手柄操作。 1️⃣ 原理像极了自动驾驶:没搞复杂的奖励机制,直接喂了 40,000 小时人类操作视频做行为克隆。我跑 demo 的感觉是,它虽然还做不到复杂解谜,但在动作反馈上的「直觉」 比 Bot 自然太多。 2️⃣ 对游戏开发的价值:以前做游戏 QA 测试得人肉肝或者写死板脚本,现在接入 Gymnasium API,理论上能让它自己跑图找 Bug。 3️⃣ 开源但有门槛:权重都在 Hugging Face 上,但对显存有一定要求。目前看它在 3D 动作游戏上表现比 RTS 强,毕竟还没学会微操鼠标。 如果你在游戏开发,建议赶紧去扒一下它的代码,这个看图操作的思路以后大概率是主流。 #AI工作流 #独立开发 #NitroGen #Nvidia #游戏开发

Gemini 是我练习外语口语的新搭子
,现在它的语音功能不逊色 Grok ,超强上下文非常适合当 AI 外教,每次对话完还能让它记录生词和句子保存到记忆中,在未来对话帮你循序渐进把外语用起来

美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
