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🥳Runehero启动! Gamefi新时代 符文英雄火热来袭!马上开启CBT1测试!!!! 本次测试带来了PVP模式,又是一次激烈的互卷!欢迎各路英雄豪杰来挑战这次只舔到一点测试激活码,本文抽取 测试邀请码x5 ! 关注RuneHero + @guigumen 一键三连 加入官方DC: #gamefi #Runhero

11,099 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

11 条评论

JE 的头像
JE1 年前

@NFTCPS @playrunehero 超级链油工作室飘过

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Moescape AI2 年前

Sign up & chat with a character today!

Kiante 的头像
Kiante1 年前

@playrunehero 想玩

၊||၊ DeSpeed ၊||၊qwerrrrraaa(🔴, 💊) 的头像
၊||၊ DeSpeed ၊||၊qwerrrrraaa(🔴, 💊)1 年前

@playrunehero 冲冲冲想要激活码

赚麻🛹DEEK**(Ø,G)*GOAT 🟡 的头像
赚麻🛹DEEK**(Ø,G)*GOAT 🟡1 年前

@playrunehero 我舔了好几夜,舔出了敬业福都没舔到码……给个码行个好,助我成就舔码英雄的传说🤣!

ibertine 的头像
ibertine1 年前

@playrunehero 我来了

加密先锋婉儿 的头像
加密先锋婉儿1 年前

@playrunehero 给我一个呀蝶哥

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螺旋藻 | (Ø,G)1 年前

@playrunehero 炼油吗?舔一个测试码

邪恶的眼泪 的头像
邪恶的眼泪1 年前

@playrunehero 我的我的都是我嗯

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周铭1 年前

@playrunehero 这个游戏很好玩啊

浮云君 的头像
浮云君1 年前

@playrunehero 有没有充能水晶啊鬼哥

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勇者们集结!与骸骨王决战,夺取命运白名单! 最近群里的伙伴一直吵着要玩RuneHero RuneHero 这不就来了嘛!!!! 紧张又刺激的RuneHero Alpha 测试 勇士们你们准备好决战了吗!!! Yuki会在这条推文会抽5个Alpha 测试code,所谓的一码难求,机会掌握在少数人手里,你能不能掌握住? 如果没有玩过第一次测试的伙伴,一定要按头看完这篇! 🗓️测试时间:10月18日 - 27日 一共9天 Runehero 《Runehero》是一款基于区块链技术的MMOARPG链游,将传统角色扮演游戏的深度玩法与NFT和区块链的经济系统相结合 游戏拥有丰富的PVE(玩家对环境)任务,玩家可以挑战地牢、打败强大的BOSS来获取稀有资源与装备 同时,PVP(玩家对玩家,本次测试未开放。后续版本陆续开放更多角色与PVP竞技),竞技场让玩家能够与全球其他玩家展开激烈对战,争夺荣耀与奖励 Runehero 还依托区块链技术建立了去中心化的社区治理模式,玩家可以参与游戏的开发与管理,真正实现玩家驱动的游戏生态 #RuneHero 【NFT与区块链资产】 玩家可以通过市场自由买卖NFT资产,获得加密货币收益。 这种经济模式也非常好的激励了玩家参与更多的战斗与冒险,追求稀有道具和强大装备 【创世NFT】 这也是我们为什么要玩这次的Alpha测试 RuneHero的白名单没有超发一说 全都是实打实的GTD保证白的名额 创世NFT预计共计1200个,数量稀少 白名单大部分将分配给真正喜欢并参与游戏的玩家 所以这次的游戏测试也是你获得白名单的方式之一 但是只有真正认真的玩家才能获得击败骸骨王的奖励 你会是其中一个吗? 🕹️Pre-alpha测试总共发发放了500个左右的测试名额 只有排行版前231名的会有白名单 白名单比例占比百分之五十左右 特别提示:如果你参与了Pre-alpha测试并获得前231名,Alpha测试邀请码将自动发放 🕹️Alpha测试预计发放600个白名单 依旧是争夺排行版 这次测试码预计发放1400左右 白名单比例占比百分之五十左右 【如何高效获得白名单】 1⃣参与游戏测试,取得排名 2⃣参与社区/合作伙伴/官方白名单抽奖(这个到时候会出) 以上两种方式可以获得白名单 [抽奖环节] 🔥Follow :RuneHero & T1 Labs & @Yukirabbit_brc 🔥Join: 🔥RT+LIKE+艾特三个和你经常玩游戏的伙伴 ⏰10月16号开奖 觉醒吧,勇者!挑战魔王,征服异世界,踏上荣耀之巅🫵

Yuki Rabbit🐰

14,534 次观看 • 2 年前

GLM-5发布啦! 给大家带来实测! 国产大模型正式进入月更节奏! GLM-4.7 才发布一个月, 智谱又掏出了 GLM-5, 这迭代速度属实离谱. 照例给大家带来编程、Agent、长上下文能力全面测试! 本次编程能力提升巨大: 新引入的鞭炮炸鱼缸测试, 要求模拟水滴/碎屑/烟雾/气泡四种粒子效果混合在流体中, 折射效果还原度已经和 Claude Opus 4.6 几乎没区别了. 鞭炮连锁爆炸测试指令遵循大幅提升, GLM-4.7 会忽略的参数 GLM-5 都能精准还原, 视觉上玻璃箱效果、色调映射达到了电影级画质. Python 杯子倒水新增了顶点碰撞检测, 甚至给2D粒子加了模拟3D高光! 大象牙膏测试实现了三层碰撞检测, 引入动画阶段机制精准还原 prompt 要求. 陀飞轮机芯也是一眼可见的提升. Agent 能力再次刷新纪录: 硅基骑手测试 (这次订单量加了5倍!) GLM-5 拿到 ¥738.69, 对比 GLM-4.7 的 ¥571.91. 关键发现是, GLM-5 每轮对话都在跟踪剩余轮次 ("254/300, 还有46轮"), 这种元认知是 GLM-4.7 未有过的. 它甚至给自己定了个小目标 "突破700元大关", 达成后庆祝了一下就继续干活. 而 GLM-4.7 在第198轮就开香槟不干了... 长文本召回: 各长度上下文召回均 98% 以上, 但有个问题 - 不给原文时四选一蒙对率达到 51.4%, 模型甚至能脑补出哈利波特小说英文原文, 所以分数置信度存疑. 不过 Agent 测试本身上下文就超过 100K, 召回性能实际上没问题. 总结: GLM-5 编程全面进化, Agent 能力展现出自主规划意识, 视觉美学也显著提升 (这次它特别偏爱科技感的 Orbitron 字体). 这么猛的表现, 很期待接下来的 GLM-5V! 另外官方账号还发了个马的图案, 看来之前的 pony alpha 是 GLM-5 石锤了! (P.S. 本次测试的是内测版本) #GLM5 #智谱 #智谱GLM #AIAgent #GLM

karminski-牙医

29,163 次观看 • 8 个月前

抱歉我们只有超大杯! GLM-4.7实测! 本次测试覆盖了GLM-4.7的编程能力, Agent/ToolCall能力, 长上下文召回能力, 给大家带来刚发布的 GLM 4.7 的测试结果: 考验Agent能力的硅基骑手测试, 简单讲是让大模型使用工具模拟骑手取外卖送餐. GLM 4.7 在24小时总计300回合的极限送餐中收益达到了 571.91 元, 执行了总计 354 次 tool call, 测试使用了大约 50% 的上下文空间, 直到超过100K后才停止工作. Agent 测试这次是创了新高, 执行效率特别高, 得益于模型可以在一次会话中发起多个 tool call, 节省了时间并能选择收益最大的方案. 然后是考验长上下文召回能力的霍格沃茨测试, 简单来讲就是在长上下文中, 能否记住上下文并准确的回答问题. GLM 4.7 在192K以内召回水平在91%到100%区间, 而200K也有95%, 召回效果同样也很不错. 最后再来看编程能力测试上最大的感受是粒子, 建模, 光影效果都有提升, 尤其是空间能力有了巨大的提升. 当然性能问题仍然存在, 希望下个版本着重优化下生成代码的性能问题. 总结, 这次GLM 4.7 在各个方面都有明显的提升, 作为主力编程模型不是问题, LMArena 和 SWE-bench 等编程测试中都取得了开源大模型 SOTA 的水平. 不过还是要说一句, 测试中我发现API速度时快时慢, 是不是因为大家都在用新版本导致的? 希望官方赶紧加机器. #GLM47 #智谱AI #智谱GLM #AIAgent #ai编程 #大模型 #开源 #KCORES大模型竞技场

karminski-牙医

19,592 次观看 • 9 个月前

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

karminski-牙医

30,709 次观看 • 1 年前