【游戏行业的2022年（下）】2022年即将过去，行业的寒风仍在继续，并且时不时传来不是太好的消息。有媒体梳理，今年共有75

【游戏行业的2022年（下）】2022年即将过去，游戏行业的寒风仍在继续，并且时不时传来不是太好的消息。有媒体梳理，今年共有75款新老游戏停服，可能还有更多尚未公开的项目胎死腹中。降本增效仍在继续，相当一部分从业者们仍在为工作发愁。 #抽屉IT

哥，麻烦您帮我发布一条求职信息，谢谢您，我们现在想找个公司做事，时隔四年，重操旧业，都是有经验的老手，这个行业的模式都做过，希望

哥，麻烦您帮我发布一条求职信息，谢谢您，我们现在想找个公司做事，时隔四年，重操旧业，都是有经验的老手，这个行业的模式都做过，希望找一个老板扶持我们一下，如果你愿意给我们一个机会，那我们就会还你一个未来，卖人的就不要来打扰我了，不要做这些丧良心的事 @chengfengpilanv

《Flappy Bird》在苹果App Store上线11周年 曾在手游行业掀起一场风暴

《Flappy Bird》在苹果App Store上线11周年 曾在手游行业掀起一场风暴 对于那些迷上《Flappy Bird》的人来说，不幸的是，不到一年后，阮就把它撤下了，因为他认为这款游戏太让用户分心了。在这里，我们将回顾过去，讨论这款游戏是如何像坐过山车一样，同时获得了大量的批评和欢迎。《Flappy Bird》的开发仅用了两三天就完成了，后来因为创作者认为游戏成了"问题"而被移除。《愤怒的小鸟》等游戏的复杂性启发了 Nguyen。他想创造一款简单的游戏，满足人们不断移动并想在移动间隙喘口气的需求。就这样，《Flappy Bird》诞生了，而且只用了两三天就完成了。这款游戏最初在 iPhone 5 上推出，并于 2023 年 9 月更新到 iOS 7。短短几个月内，《Flappy Bird》就吸引了数百万玩家，并成为美国和中国应用商店中最受欢迎的免费应用。当然，阮不想让Android智能手机用户感到被冷落，因此这款游戏于 2014 年 1 月 30 日正式在Google Play 商店发布。阮在接受采访时表示，《Flappy Bird》通过游戏内广告每天带来 5 万美元的收入。对于当时还不到 20 岁的他来说，这绝对是一笔不错的收入。然而，在目睹了《Flappy Bird》令人上瘾的特性之后，开发者认为已经够了，于是在 2014 年 2 月 8 日，这款游戏从苹果的 App Store 和Google的 Play Store 下架。阮后来接受了《福布斯》的采访，提到了《Flappy Bird》下架的以下原因。《Flappy Bird》的设计初衷是让玩家在放松时花几分钟时间玩玩。但它却成为了一款让人上瘾的产品。我认为这已经成为一个问题。要解决这个问题，最好的办法就是下架 Flappy Bird。它将永远消失"。尽管《Flappy Bird》吸引了数百万人，但也有不少批评意见，有人说它缺乏令人印象深刻的视觉效果，动作生硬。还有人提到，玩这款游戏不需要任何技巧，对于痴迷于获得高分的玩家来说，这只是一种短期的注意力转移。在《Flappy Bird》被移除后不久，预装了《Flappy Bird》的手机就以 1499 美元的价格在 eBay 上挂牌出售，有些手机的出价甚至超过了 9000 美元。如果这还不够的话，《Flappy Bird》的诞生和删除还导致了大量的山寨克隆，这些克隆不仅符合游戏的视觉表现，也符合游戏的机制。毋庸赘言，这款风靡全球的应用程序或许可以拍摄一部自己的纪录片，因为这就是它留下的遗产。我们不禁要问，这款游戏的创造者阮东目前在忙些什么。 ... PC版： 手机版：

生成式AI大爆发后 2024年人工智能行业有哪些新趋势？

生成式AI大爆发后 2024年人工智能行业有哪些新趋势？ 1． 生成式AI将继续快速发展2022年下半年，AI文生图软件首先点燃了生成式AI的热度，而这股热潮随着ChatGPT的发布达到了巅峰。“生成式AI”的搜索量在2023年出现激增。来源：Exploding Topics在生成式AI受到瞩目之前，大多数AI应用都使用了预测式AI。顾名思义，预测式AI会根据现有数据进行趋势的预测或提供见解，而不会生成全新的内容。相比之下，生成式AI会利用机器学习，从训练数据中学到“思考”的模式，以此创造具有原创性的输出。生成式AI和Deepfake研究专家Henry Adjer指出：“我们仍处于这场生成式革命的初期阶段；未来，合成介质和内容将在日常生活中无处不在，并且实现民主化。这不仅仅是一个简单的新奇事物，而是将在娱乐、教育和供给方面推动突破性的进步。”2． AI模型将从单一模式转向多模态传统的AI模型专注于处理来自单一模态的信息。而现在，通过多模态深度学习，我们能够训练模型去发现不同类型模态之间的关系，意味着这些模型可以将文本“翻译”成图像，以及让图像变成视频、让文本变成音频等等。多模态模型自去年以来受到了热烈的关注，让用户与AI的互动变得更高效。这也就是为何谷歌在去年12月发布的大模型Gemini的宣传片引起了轰动：在片中，Gemini似乎能够实时识别图片，还会生成音频和图片来辅助回答。谷歌Gemini宣传片截图。不过，谷歌在事后承认，该宣传片经过一些剪辑。但是，它至少向我们展示了多模态AI在未来可能会发展出的模样。3． AI将进一步融入各行各业的工作相信许多人在进行工作时，都已经会习惯性地打开ChatGPT等AI工具，让其作为“秘书”来随时辅助自己的工作。ChatGPT正在成为最受欢迎的“办公伙伴”。在今年一月的达沃斯论坛上，AI新锐巨头OpenAI的创始人CEO萨姆·奥特曼强调，AI带来的技术革命不同于以往，但AI不会像人们担心的那样取代掉许多工作，而是成为了一种“提高生产力的不可思议的工具”。对于这样的未来，有一件事是肯定的：作为“打工人”，我们将需要适应并获取与AI相关的新技能。4． AI将放大和增强个性化近几年来，用户都感受到了“个性化推送”的魅力：从社交媒体到视频网站，越来越复杂的算法似乎总能知道用户想看什么，并在合适的时间展示合适的内容。AI正在加速让各类媒介从“大众化”转变为“小众化”，最终目标是真正实现一对一的互动。AI初创企业Synthesia的首席执行官Victor Riparbelli表示：“我们预测：在不远的将来，大众传播将越来越成为过去式。合成媒介和内容将创造新的、个性化的通讯形式，而（传统的）媒体景观将彻底改变。”5． AI监管问题将受到重视最后，不出所料的是，2024年会成为AI监管的关键一年。逐渐变强的AI也为监管部门带来许多全新挑战，就如同漫威《蜘蛛侠》中的经典台词：“能力越大，责任越大。”德勤（Deloitte）的风险咨询主管兼全球技术部门负责人Gillian Crossan认为，AI令“被遗忘的权利”再次受到重视：“当这些大模型利用大量数据进行学习时，你如何保证它们是可控的，以及自己的信息能够被它们遗忘？”欧盟在AI监管方面可谓是取得了领先地位。据报道，欧洲议会和欧盟国家的谈判代表于去年12月已经就AI监管达成了协议。未来，AI系统将被划入不同的风险组：一个应用的潜在风险越高，对它的要求就应该越高。欧盟希望，这些规则会在全世界范围内得到复制。 ... PC版： 手机版：

黄仁勋：AI是科技行业对社会提升的最大贡献

黄仁勋：AI是科技行业对社会提升的最大贡献 而在这座新的研究设施中，黄仁勋和他的妻子Lori（黄氏夫妇）为此捐赠了5000万美元进行支持。英伟达表示，该综合体将利用美国最强大的NVIDIA超级计算机之一，汇集教师和学生，共同解决未来世界在气候科学、清洁能源和水资源等领域面临的关键挑战。英伟达强调，这次在俄勒冈州举行的活动，凸显了黄氏夫妇对教育的承诺，并反映这对夫妇与两人相识的俄勒冈州深厚的个人联系。而这笔5000万美元的捐赠，将增加俄勒冈州对俄勒冈州及其他地区半导体和科技行业的支持。奠基仪式结束后，黄仁勋与俄勒冈州立大学校长贾亚蒂·穆尔蒂（Jayathi Murthy）进行了一场对话。黄仁勋表示，AI 是科技行业对社会提升的最大贡献。我们正处于新工业革命的开端，且这个时期当中我们正在大量创造 AI 应用。“我相信，AI 是科技行业对社会进步的最大贡献，让所有被落后的人得到越级提升，”黄仁勋强调，AI 有望推动全球数十亿人迎来一场新的“数字革命”。10年间，英伟达GPU让计算能力提升100万倍31年前的1993年，怀着PC有朝一日会成为畅享游戏和多媒体的消费级设备的信念，黄仁勋、Chris Malachowsky 和Curtis Priem 共同创立了NVIDIA（英伟达）。当时，市场上有20多家图形芯片公司，三年后这个数字飙升至70家。黄仁勋和他的英伟达开创了一种新的计算方式“加速计算”，即使用正确的算力工具来完成正确的工作。当时他发现，无论是科学，还是GPU、AI、机器人等技术，其中5%的代码消耗了高达99.9%的时间进行运行，需要计算能力的提升。黄仁勋坦言，在过去十年左右的时间里，英伟达GPU有效降低了计算（边际）成本。GPU以及CUDA共同形成的“英伟达”生态，在过去10年中将 AI 处理性能提高了不低于100万倍，超过了摩尔定律预期。“我们通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法，并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型，在整个跨度中，我们已经使大型语言模型的处理速度提高了一百万倍。”黄仁勋表示。黄仁勋认为，计算机是我们所做的几乎所有事情的基础，也是几乎所有科学领域的重要工具，所以成本和计算性能规模上升100万倍，已经改变了一切。黄仁勋指出，“我们把边际成本下降了100万倍，或者相反，如果完成某件事的速度提高了100万倍，或者问题的规模提高了100万倍，你做事情的方式就会完全改变。事实上，我们观察到，利用 AI，它（加速计算）将彻底改变这个行业，计算将以完全不同的方式进行，软件编程将彻底革新。”黄仁勋预测，有望在未来十年，英伟达将再次提升 AI 计算处理性能高达100万倍。同时，未来可能会有100万倍与现有ChatGPT一样的 AI 模型出现，这些模型将具有更强大的语言理解和生成能力，甚至可能创造出新语言。黄仁勋强调，有了加速计算和生成式 AI，现在，一大堆有趣的行业将被彻底改变，一大堆新的应用程序将被创造出来。“比如气候科学问题，对计算机来说很难解决、很棘手，但对我们来说很容易；再比如机器人技术，有了它（加速计算）可降低成本，改变了我们所知道的行业，它开启了一大堆新的机会。”黄仁勋称。数据是未来 AI 发展的核心黄仁勋认为，对于大学来说，如果现在学习计算机科学的基础，首先要看“数据”。因为未来计算机科学最重要的事情之一，可能就是数据。“数据的整个概念，数据的整个领域，有一大堆简单的数据可以做。事实证明，计算机视觉是所有数据中最简单的。即使 AI 能够达到计算机视觉的超人水平，甚至现在对除法的理解达到超人水平，坦率地说，这一突破只是冰山一角。这是很容易的事。”黄仁勋称。黄仁勋举了个例子，目前最困难的计算机科学问题是“生物学”，因为这是一个多尺度、不断变化的领域，它具有多样化角度，计算机需要解决的是一个“长期存在的纵向问题”，需要大量更贴近生物体的数据进行研究。“所以数据有时是稀疏的。有时一个因果关系的发生需要很长时间。正如你提到的，有时数据并不存在于一个地方。数据有相关的主权属性。可能有保密属性。也许没有机构拥有所有的数据。也许有些机构有，但这种规模、这种分辨率或这种模态的数据在另一个研究机构中有不同的模态。也许它是纵向的。数据空间真的很大，而且非常复杂。比如联邦学习技术，有点类似于我们从自己的信息来源学习，然后聚在一起辩论、合作、讨论、结合知识等。因此，AI 也有这类概念，将通过自我反思为数据合成数据的生成创造条件，基本上，AI 会对未来做出预测，生成一些信息，对其进行反思，这就是我们所做的，这完善了你学习的自我完善、自我学习、反思，来回传递信息和进行辩论，所有不同的社会学习方式，在 AI 的未来以及人们对数据的思考方式中，都将以某种形式表现出来。”黄仁勋称。因此，研究 AI 数据是未来很多学生应该要学习的重要方向，而且对于很多计算机科学家来说，这将是一个非常适合研究的领域。黄仁勋强调，数据是一把“双刃剑”，有利也有害，因此，我们需要确保其有正确价值观的数据，需要用强化学习手段将数据精准化，从而减少自动驾驶汽车或机器人的情境中产生“幻觉”（错误判断）。“这是一个真正有价值和富有成果的研究领域。”黄仁勋称。AI 将改变教育、工作和社会黄仁勋认为，AI 是科技行业对社会提升做出的最大贡献。“它将缩小技术差距，弥合经济鸿沟，使那些过去被认为‘落后’的人能够赶上，而且它将使竞争环境变得公平。”黄仁勋表示。黄仁勋举了个例子。在OpenAI ChatGPT出现之前，计算机是由像工程师（我们这样的人）编程的，我们知道像 C++这样的东西，但大约0.1%的人类不会 C++，而几乎所有会 C++的人都过着相当不错的生活，因为编程太难了。但未来，有了ChatGPT，一夜之间有 1 亿人使用了它。现在几乎每个人都可以给计算机自动编程。“所以你现在只需要学习如何提示，如何告诉计算机你想要什么，计算机就会理解你的意图。想出一个计划，问你这个计划是否好。你可以完善这个计划。你可以在这个计划上迭代，然后去执行它。也许它会为你做一些研究。在你写论文之前，你需要了解特定辩论中各方的优缺点。”黄仁勋指出，这些例子说明以前的技术对他们来说是不可用的。但现在，由于人类随时可以使用 AI，它促使我们已经创造了公平的竞争环境。黄仁勋强调，“我认为这可能是最伟大的成就之一。”而未来，AI将改变教育、改变课程。“我敢肯定，将来你会参加考试，而这些考试甚至可能不需要你来课堂参加。但这些测试可能需要你与 AI 一起进行学习、工作、考试。”黄仁勋指出，毫无疑问，AI 技术改变教育、将改变人们的学习方式。同时，甚至也许是第一次，计算机技术可应用于环境科学中一些真正有影响力的领域，使得大量计算机科学家从中受益。黄仁勋表示，AI 技术的提升，让所有因缺乏对计算理解而被抛在后面的人的能力得到提升，AI 技术对社会的影响是“非凡”的。未来，AI 可能会被注入到几乎所有的产品中，从医疗成像产品到运输产品、制造机械手等。但同时，AI 也面临偏见、幻觉或虚假信息等社会伦理话题。对此，黄仁勋认为，人类应当遵守 AI 技术合规，保证产品安全。同时，不管是美国农业部、美国联邦航空局或NITSA，所有不同的机构都需要参与AI，以确保新的政策落实到位，或政策需要加强，并考虑 AI 在每一... PC版： 手机版：

@崔庆龙_在大部分时候，我们都能够自动化处理一些事情，比如每天在什么时候工作，在什么时候娱乐，以及选择哪种形式。但有些时候，你会

@崔庆龙_ 在大部分时候，我们都能够自动化处理一些事情，比如每天在什么时候工作，在什么时候娱乐，以及选择哪种形式。但有些时候，你会遇到这么一种情况，比如突然之间不知道干什么，以及在这种状态下，你干任何事的时候，都无法投入。比如想看电影，不知道看哪一部，打开手机，在多个APP之间跳转，想打游戏，打了没几分钟就关掉了，想找人聊天，但都是不痛不痒的敷衍和谈话，那是一个几乎不能形成目标感和投入感的状态。 当出现这种情况的时候，意味着我们的“心理节律”暂时失效了，它不再能够通过内部序列去让外部事件变得有目的和有序，人在这个时候常常会感觉到无聊，空虚，甚至是无意义，仿佛突然间触及到了一种很底色的东西。 之所以出现这种状况，是因为我们的某些行为活动，破坏了先前的节律，比如一个人过度地投入工作，而没有给自己休息和娱乐，或者说一个人让自己过度的闲置，而没有去工作或玩耍，它反映着一些心理进程被过度使用或提前使用，以至于下一时刻，我们没有能够匹配外部事件的心理状态。 我之前分享过类似的内容，大意是人每天都需要工作和娱乐，这里的工作不是上班，而是一种为自己做了某些正经事的体验，它就像是精神钙片，每天都要一点才能避免骨质疏松。而娱乐是有放松和愉悦反馈的事情，它是对我们精神张力的缓解与修复，它们总是要恰当比例的分配在生活里，而且是在应有的情境下发生。比如你在娱乐时间去工作，或者在工作时间去娱乐，都有可能破坏这种节律。 只要这种比例失调，人的心理节律也会被破坏，意味着我们无法再让自己处于一种自动化的心理序列中去体验生活，而是需要调用一种主动意识，专门去处理此时此刻失去目标的困境，人会陷入一种想要做些什么，但又不知道做什么的不适中。当我们想要快速搜寻目标的时候，我们就强化了这种心理失调状态，它会加速心理效能的流失，让我们更加陷入到那种拼命寻找瞬时刺激的无序中。 当一个人真的处在这种不知道做什么事情的时候，建议先什么都不做，让其浊之徐清，静之徐生，在这个过程里，那个有效进程会慢慢浮现出来，它往往不是那种你在焦虑状态下能想出来的事情。或者你也可以看看他人如何处理这件事，通过别人写的东西，或者做的视频，那个人提供的方法或许并不重要，对这些经验的镜映和确认是更重要的，这种“对于困难有应对感”的经验共鸣总是能够在更深层的地方帮我们调节情绪。 另外，我们需要辨别什么是有效经验，什么是无效经验，这是一种自己给自己的心理科学态度，学会对自己总结规律，在关键时候做什么和不做什么，以及当心理节律恢复后，我们如何维护它。