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最近试了下 MakePlay(Makeplay.ai | Free AI Game Maker),用一句话搓了个小游戏出来,叫《星须冲刺》。 就是一只背喷气背包的像素小猫,在星云里飞,自动往前冲,你控制上下方向,捡发光的星鱼,躲小行星和UFO。还能翻一下重力,挺有意思的。 操作很简单,提示词也没写多复杂,AI基本一次就出了个能玩的版本。中间虽然卡了一下服务重启,但进度没丢,继续说两句就接着做完了。 全程没写代码,也没找素材,确实省事。玩法和手感都能用自然语言继续改,适合随便试试想法。 要是你也想整一个,直接去平台丢一句话就行,几分钟就能看到结果。 游戏链接:

25,684 views • 2 days ago •via X (Twitter)

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说个暴论,你的审美和品味就是你的提示词,并决定了你使用AI的上限。 咱们看看这个案例, 零游戏开发经验,两周时间, 一个人,做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉, 骑着电动车在城市里穿梭接单, 订单会真实堆叠在后座,掉了就会失败, 还有完整的手机App导航和超市捡货系统, 很多人看完第一反应都是AI太厉害了,但其实并不是是AI的胜利, 本质是人类品味的胜利, 他没写几行代码, 所有的逻辑模型贴图音乐音效, 全都是AI生成的, 他只做了3件事, 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏, 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里, 3️⃣选出那个看起来最好玩的, 最后花两周时间一点点打磨细节, 调参数摆道具改手感, 其实这就是现在大家说的vibe coding, 让AI接管了所有的执行层, 人类只需要负责方向和品味, 以前你得学会编程建模配乐剪辑, 才能做出一个游戏, 现在你只需要知道, 什么东西是好的, 很多人说这是作弊, 但这才是真正的创意民主化呀, 一年前需要一个小团队干几个月的活, 现在一个普通人两周就能搞定, 我相信未来会有无数这样的作品冒出来,创意会比技术重要一百倍甚至更多。 这也回答了那个很多人都在问的问题, AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切, 但它不知道的是 什么东西看起来舒服, 什么东西玩起来爽, 什么东西能让人会心一笑, 比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩, 因为它们只有技术,没有灵魂, 那什么是灵魂呢? 我理解灵魂就是那个站在AI背后, 做每一个微小选择的人, 就是那个知道什么时候该停手, 什么时候该再改一下的人, 而且我觉得这只是一个开始, 今天是浏览器3D游戏, 那明天可能就是完整的App, 后天甚至是3A级别的游戏原型, 我们正在见证一个全新的创作时代, 任何人都能把自己的脑洞, 变成真正的产品, 游戏链接放在评论区了, 直接浏览器打开就能玩, 建议大家去试试, 你会真切地感受到, 那个属于普通人的创作黄金时代, 真的已经来了! #AI #游戏开发 #vibecoding

阿绎 AYi

12,095 views • 3 months ago

为什么刘震云是刘震云? 因为他能把一个人一辈子都绕不过去的事,写成一句最普通的家常话。 电影《一句顶一万句》,改编自刘震云的同名小说。 里面有一句话,特别轻。 轻到你第一次听见,可能都不会停下来。 但这句话在原著里出现了两次。 一部作品里,一句话反复出现,就不是随便写的。 它是刘震云真正看透日子以后,说出来的话: “过日子是过以后,不是过以前。” 这句话,不只是写给曹青娥的,也不只是写给牛爱国的,它就是刘震云自己的觉醒。 一个人要活到一定年纪,经历过很多绕不过去的事,才会明白: 人这一生,最难的不是吃苦。 最难的是,别一直困在以前的苦里。 年轻的时候,总觉得有些事必须想明白。 为什么当初会那样? 为什么那个人要那么对我? 为什么那条路走错了? 为什么明明已经很努力,结果还是不如人意? 想来想去,日子还是一天一天过。 只是人慢慢被过去拖沉了。 后来才知道,过去的事,真的没法重新过一遍。 你再不甘,它也发生了。 你再后悔,它也改不了。 你再放不下,明天还是会来。 所以刘震云这句话狠就狠在这里。 它不是劝你忘了过去。 忘不了。 真正经历过的人都知道,有些事不是说放下就能放下。 它是在告诉你: 别再拿以前,继续过今天。 以前吃过的苦,留下教训就够了。 以前走错的路,认了、改了就够了。 以前离开的人,走远了也就走远了。 人这一生,真正能过的,永远是后面的日子。 身体要往后养。 心要慢慢放宽。 路也还得继续走。 刘震云厉害的地方就在这儿。 他不是站在高处讲道理。 他是把人活着最朴素、最疼、也最难做到的事,写成了一句家常话。 过日子是过以后,不是过以前。 这句话,表面是写人物。 其实是他自己过人生的方式。 人到了一定年纪,真要学会这一点: 别总回头。 后面的日子,才是真正要过的日子。

杨高能

36,417 views • 2 months ago

MiMo推出1000 Token/s超高速模型|体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本,能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。 同时,这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿(1T)参数模型。 藏师傅提前试了一下,做了三个测试,确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下,我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整,虽然第一次实践时出了一些小问题,但在跟他沟通修改建议后,非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下:思考的 TPS:804 Token/s,峰值速度:810 Token/s,首次响应时间:4.71 秒。 第二个测试给了一个官网,其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多:峰值达到了 1426 Token/s,首次响应只用了 0.83 秒,在 32 秒内输出了 25624 个 Token,总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果:地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好,整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细,还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s,首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示,会显示相关信息 在流式输出的情况下,当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时,那种场景还是比较震撼的 之前的这些(比如说 Groq 之类的)超高速推理方案,在模型能力或者是整体水平上都会有所下降,但是 MiMo 这个在测试的时候,我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务,比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下,模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率: 如果一个任务预估一分钟完成,你就会盯着它直到结束,然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成,你可能就会去干别的事,然后再回来看,难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果,想象一下,如果同时启动一两百个 Sub-Agent,在模型能力没有衰减的前提下,速度提高 10 倍,体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来,优化一下成本,让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型

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26,998 views • 1 month ago