利用ChatGPT开发一款游戏——游戏定义
ChatGPT游戏开发
当你想开发一款休闲小游戏时,以下是一些可以考虑的建议和意见:
确定游戏类型:首先要考虑的是你想开发什么类型的游戏。是否是益智游戏、跑酷游戏或者其他类型的休闲游戏,可以从已有的成功游戏中汲取灵感,或是思考如何创造全新的游戏玩法。简单易上手:休闲游戏的特点是简单易上手,玩家可以快速掌握游戏规则。你需要确保你的游戏不会让玩家感到困惑或难以理解。设计独特元素:为了让游戏更吸引人,你可以考虑添加一些独特的元素,例如特殊道具、有趣的角色设计或是趣味性的音效和背景音乐。注重可玩性:一个好的休闲游戏应该是能够吸引玩家长时间玩耍的,因此你需要注重游戏的可玩性。你可以设计多个关卡、多种难度模式,或是增加可解锁的成就和奖励等等。多平台发布:为了让更多的玩家可以玩到你的游戏,你可以将游戏发布到多个平台上,例如iOS、Android、PC等等。优化游戏体验:确保你的游戏运行流畅,不会出现卡顿和闪退等问题。此外,你还可以通过增加语言选项、添加排行榜等功能来提升玩家体验。不断改进:开发出游戏只是第一步,你还需要不断改进游戏以吸引更多的玩家。听取玩家的反馈和建议,并根据玩家的需求不断更新和优化你的游戏。
希望这些意见能够对你有所帮助。祝你好运!
· 「名人堂」Jina AI 创始人兼 CEO·
肖涵,Jina AI 创始人兼 CEO。2018年 - 2020 年,肖涵在腾讯 AI Lab 负责基于深度学习搜索项目研发,也是腾讯开源办公室成员。2019 年肖涵作为 LF 开源基金会董事成员,对内大力推动腾讯开源协同技术文化,对外积极构建腾讯在国际开源社区的合作,并一手促成腾讯加入 TODO 基金会。肖涵 2014-2018 年在德国 Zalando 公司担任高级研究员。2014 年获得德国慕尼黑工业大学计算机博士学位。肖涵是德中人工智能协会的创办人和主席,也是 Mindspore 技术委员会成员。
Jina AI 专注于人人可用的多模态数据平台,利用云原生、MLOps 和 LMOps 让每个企业和开发者都能享受到最好的搜索和生成技术。累计获得来自GGV、云启资本、SAP等中美投资机构的 3750 万美元融资。公司自 2020 年成立以来连续两年登榜 CB Insights 全球 Al 百强榜单,荣登 Forbes DACH AI 30 2020。
Jina Al 推崇工程师文化,拥抱开源。公司总部位于德国柏林,在中国和美国均设有办公室。团队成员来自于微软、谷歌、腾讯、Adobe 等顶尖科技公司,覆盖超全球 10+ 国家。
问题 1:生成式、感知式、决策式的AI的核心关系?未来AI的发展趋势?
AI范式主要分为决策式AI和生成式AI,感知式AI目前不常用。2010年开始国内的互联网企业开始布局相关产业,推出了简单的模型:推荐系统、搜索优化、垃圾邮件的分类等;2018年出现了生成式对抗网络(Generative Adversal Network, GAN),即Deepfake,随后遇到疫情行业进入低迷;ChatGPT的出现意味着语言生成模型、多模态的生成式模型将会越来越多,今年C端会出现很多新品、B端也会出现二次开发平台,在学术圈以及OpenAI的推动下,生成式AI势必进一步发展。
决策式AI更多是基于已有内容、利用AI规则进行内容分类、推荐、过滤、提取等,其范围非常广。从2010-2020年决策式AI在语音识别、人脸识别等领域广泛运用。
生成式AI恰好相反,可基于文字生产图片、音乐、视频等,自2020年后逐步兴起。早年(2014年)的生成式AI较为简单,生产16×16像素的黑白照片;2018年逐渐有所发展,2020年OpenAI推出第一代DALL·E;2021年推出第二代DALL·E,实现文本到图片的跨模态;2022年Stability AI推出stable Diffusion,融资1亿美元;2022年11月30号ChatGPT发布,使得较多博士论文因为过于简单,直接失去作用。
问题 2:单模态和多模态AI优劣势对比?多模态发展的核心驱动因素?
在2020年之前,AI的商业化主要依托于单模态实现,并且单模态的应用场景较多,单模态AI的输入和输出都是同一模态,如图片分类和人脸识别等。虽然 2020 年以前存在部分跨模态的应用(如语音识别等),但大多数仍为单模态的应用。
然而,随着互联网数据类型和数据量不断丰富,从文本到视频的转变已经实现,越来越多的需求需要实现搜索、索引和生成数据,多模态发展的核心因素主要是数据和技术的不断发展。自从2014年的贝叶斯,到2015年深度学习逐渐成为主导,2016年TensorFlow推出并成为第一个大规模开发者使用的深度学习框架,其参数规模、计算能力和模型容量也在不断提升,这些因素都推动了多模态的发展。
问题 3:如何看待互联网头部公司与高校中大模型的优劣势?
国内的技术路线本身不会有较大的差异。大规模语言模型相当于一个数据库,问题在于如何有效地储存海量的数据,ChatGPT并未专门针对中国用户进行优化,其数据相对均衡。这对于汉语环境中的未来的商业化落地是一种利好,因为只需往模型中灌输中文,因此其质量可能更高。未来大厂推出产品时,其将会聚焦于仅中文,将大模型变为专项垂直领域的小模型。
大规模语言模型的特点是庞大。2023年Reinforcement learning 强化学习将成为遍地开花的技术,而in-context learning (ICL)上下文学习技术是机器学习中顶尖技术,当模型大到一定程度的时,模型自然而然地会具备一定的推理、新任务调教等技能;模型越大,该能力越强。
问题 4:当前国内AIGC相关企业的商业化模式相对模糊,如何看待其发展?
2022年stable Diffusion诞生后出现大量的AIGC企业。Jina AI 基于 ChatGPT 研发的一个具有批判性思维的 AI 辅助决策工具 Rationale.jina.ai。仅一个月 MAU 已达 10w,并且已有付费用户和稳定订阅。因此个人认为2023年To C将会有较快的发展。
AIGC领域的创业并非需要人数庞大的团队,对于汉语圈而言最大的障碍是否是能有一个稳定的高质量中文GPT,其将会激活一大批下游的产研。
AI革命——ChatGPT贡献生产力