企业官网建设流程全解析

网站seo收费,策划大型活动公司,怎样制作网络平台,花瓣是模仿哪个网站文章介绍了使用DeepSeek等大模型创建互动文字游戏的创新玩法#xff0c;通过简单提示词就能体验修仙、宫斗等多种题材的沉浸式故事游戏。作者对比了不同AI模型的表现#xff0c;并提供了创建AI文字游戏的基本提示词结构和技巧。虽然目前AI文游还存在逻辑断裂等问题#xff0…文章介绍了使用DeepSeek等大模型创建互动文字游戏的创新玩法通过简单提示词就能体验修仙、宫斗等多种题材的沉浸式故事游戏。作者对比了不同AI模型的表现并提供了创建AI文字游戏的基本提示词结构和技巧。虽然目前AI文游还存在逻辑断裂等问题但它已为文字游戏开辟了新可能展示了大模型在创意内容生成方面的巨大潜力。前几天元旦DeepSeek 又激发了「假期更新」 Buff梁文锋署名新论文刷屏 AI 圈就在大家都在等待 V4 的发布时我发现有一群人早就在 DeepSeek 里找到了新乐子自制「橙光游戏」。我也没忍住趁着主编不在打开 DeepSeek 输入了这么一段话「你是我的游戏 Master现在开始一场修仙文字游戏。」然后我就在公司摸鱼的 20 分钟里经历了测灵根、拜师门、学法术、被师兄欺负、意外捡到神器、反杀成功的完整剧情。同事问我在干嘛我说在想选题。他看了一眼我的屏幕上面写着「你破碎的金丹表面因吸收劫晶灵气已浮现出龙鳞般的纹路」。这叫 AI 文游我说啥它接啥想修仙就修仙想末日求生就末日求生甚至想当宫斗小主也行。听起来没意思我一开始也这么觉得直到我真的在 DeepSeek 里连玩了三局输掉了两把对AI 文游也能输才发现这东西是真的上头。AI你是真会编玩法其实极其简单甚至有些返璞归真像极了互联网早期的 MUD 游戏但这回服务器是那个拥有千亿参数的大脑。第一步你给 AI 一个「指令」告诉它你想玩什么游戏。比如「我要玩一个修仙题材的文字游戏我是刚入门的外门弟子目标是在三年后的宗门大比上崭露头角。每回合给我 3 个选项同时显示我的修为、灵力和物品。」第二步AI 开始给你讲故事描述场景然后给你几个选项。你可以选其中一个也可以完全无视选项自己输入想做的事情。第三步无限流续写。最妙的地方在于AI 会根据你的离谱操作强行圆回逻辑。如果你想在修仙世界里跟反派谈一场跨越正邪的恋爱它能给你编一段禁忌之恋如果你突发奇想当场退出宗门去摆摊卖烤串它也能一本正经地接上「食神」剧情。这正是 AI 文游与过去 AVG 游戏最大的区别。传统游戏的剧情是「树状图」你的选择再多也逃不出策划预设的几条线。但在 AI 的世界里剧情是「网状」甚至「液态」的。当然理论归理论实际玩起来AI 偶尔也会给你整点让人哭笑不得的「幺蛾子」不过这恰恰也是探索边界的乐趣所在。跟富国玩AI文游 魔王咕叽 hahahahahalb2玩文游哪家强为了搞清楚哪个 AI 才是最强「游戏 Master」我拿同一套指令分别测了 DeepSeek、豆包、ChatGPT、Claude 和 Gemini。DeepSeek上下滑动查看更多内容豆包上下滑动查看更多内容ChatGPT上下滑动查看更多内容ChatGPT上下滑动查看更多内容Claude上下滑动查看更多内容Gemini上下滑动查看更多内容游戏开始我抽了张命运卡牌。无论叫什么名字刚入宫都是最低阶的「答应」紧接着是「初始属性面板」可以看到健康、皇帝好感度等属性的数值。国产 AI 玩宫斗确实有点东西DeepSeek 开局就给我整了个两难选择A. 向皇后投诚主动请缨协助整理后宫账本但郑贵人将截断你家族送入宫的银两补给。B. 讨好郑贵人送她最爱的螺子黛但皇后会以「擅用逾制贡品」为由克扣你三月月例。好一个有得必有失我咬咬牙选了 A背靠大树好乘凉算账比送礼有含金量。接着部分「属性」的数值就发生了变化不是瞎变的。后面钱不够就没法支付封口费好感值负了连太监就敢给你甩脸子健康值低了女帝也做不久。每一步都得算计跟真的在深宫斗智斗勇一样。 它对「权谋」二字的理解跟嬛嬛有一拼。无论是「娘娘」「份例」这些古典用词还是后宫斗争的微妙心机它都明白。ChatGPT 则非常像 DD 的跑团风格。它为了让玩家清楚知道自己的命运是受概率影响的而不是 AI 随口胡说的一直在极力维持数值的严谨性因而不容易出现玩着玩着数值崩坏的情况。但相比 DeepSeekChatGPT 的叙述有时会过于注重逻辑结构导致文学性稍弱像是在读游戏日志而不是小说。Gemini 与 Claude 都是网文写作高手旁白尤其对味你选择了选项 B。你深知在这红墙之内宠爱如烟花易冷唯有子嗣才是立身之本。你强撑病体将自己压箱底的妆奁和皇帝赏赐的绸缎悉数给了孙答应并利用你的药理知识为她调理身体甚至在皇帝来看望你时大度地推举她。Gemini康熙五十年三月你作为新入宫的秀女被分到延宫东侧的偏殿。房间狭小潮湿仅有一张木榻、一个衣柜。窗外能听见其他宫殿传来的丝竹之声而你的院子里只有麻雀叫。Claude当然这也得益于测试用的 Prompt 本身就写得很好无论用哪个模型效果都不错。手把手教学怎么写一个好用的提示词网上能找到很多现成的 AI 文游指令直接复制粘贴就能玩。但如果你想自己设计游戏就得学会写提示词。其实没那么复杂一个基础的提示词大概长这样第一部分告诉AI****它是谁扮演游戏系统第二部分设定世界观和角色 背景是修仙末日还是宫廷玩家初始状态是第三部分明确游戏规则回合制数值系统怎么算输赢第四部分设定输出格式先说剧情再给选项最后更新属性把这四部分组合起来一个基础提示词就写好了。然后你可以根据自己的喜好调整比如加上「每回合随机触发事件」「允许玩家做出任何选择」等规则。不知道你注意了没有在上文的所有截图中有一个亮点设计大大提升了 AI 文游的体验。它就是五位围观群众的吐槽。AI 模拟了围观群众的口吻对古代剧情进行元评论Meta-commentary有点像****「实时弹幕」。在我因为怕得罪人而反复横跳时就会收到他们这样的吐槽所以有创意的提示词真的能让文游更好玩。还有几个避坑小技巧定期提醒AI记住设定。玩到后面 AI 容易忘事记得提醒它。给 AI 留点发挥空间。如果规则定得太死AI 反而编不出有趣的剧情。不要开联网搜索。AI 会去抄袭俗套的剧情。AI 文游真的很上头。同样的开局每次敲键盘都通向不同的结局。这种「薛定谔的剧情」让人对 AI 下一句话充满期待。但说实话它还不够成熟。玩家们固然希望游戏中的人物和情节能够有更多的可能性但未经设计、杂乱无章的故事有时候能给你惊喜有时候也能让你当场出戏。比如我在废土游戏里捡到一把枪下一回合 AI 突然告诉我「你发现自己身处中世纪城堡」。我游戏行业投资人高成志曾对第一财经表示游戏研发是一项复杂工程需要跨职能紧密协作品质要求又不低。而现在的 AI 文游虽然挺好玩但有时也会逻辑断裂、剧情崩坏**。****但不可否认**它已经把文字游戏的新世界大门踹开了。等 V4 出来谁知道会整出什么活儿说不定以后 3A 大作的剧本真就是从某次 DeepSeek 闲聊里蹦出来的呢。反正现在我已经在 DeepSeek 里当上女帝了。你呢?如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】