资源-游戏经济系统

从系统设计的角度来看,多种资源确实是增加了游戏中的变量,而在本质上,它没有改变核心机制的逻辑,只是让玩家在游戏中有了更多的决策和权衡。它相当于为玩家和设计者提供了更多的“操作空间”。 ...

八月 3, 2025 · 4 分钟 · 1586 字 · Lurkerlin

动机是核心吗

动机确实是理解行为和决策的重要因素,但将动机视为一切问题的核心可能存在局限性。在某些情况下,动机并不是最重要的因素,甚至可能不具备决定性作用。以下是一些例子和反驳的逻辑: ...

七月 31, 2025 · 3 分钟 · 1181 字 · Lurkerlin

谁能从语言模型受益

随着大语言模型(如 GPT)的普及,某些类型的人可以利用其强大的信息检索与处理能力来大幅提升个人效率和创作潜力。尤其是那些灵感丰富但信息处理和发现手段有限的人,受益最大。这类人群往往具有创造力、洞察力和想法,但在获取、分析和整合信息方面可能相对薄弱。 ...

七月 31, 2025 · 4 分钟 · 1981 字 · Lurkerlin

故事图像生成综述

1. 任务定义与研究背景 “故事图像生成”(Story-to-Image Generation)任务指的是:给定一段包含多个句子的自然语言故事,生成一系列连贯的图像来可视化该故事。与传统的单句描述生成单张图像的文本生成图像不同,故事图像生成面临着跨图一致性等独特挑战 ( StoryGAN: A Sequential Conditional GAN for Story Visualization ) ( [2211.13319] Make-A-Story: Visual Memory Conditioned Consistent Story Generation )。具体而言,在一个故事的多张图像中,需要保持主要角色的身份特征、服饰和背景场景的一致,同时根据情节发展进行变化。这与视频生成有所区别:故事可视化强调全局一致的场景和角色,而不是逐帧的连续运动 ( StoryGAN: A Sequential Conditional GAN for Story Visualization )。例如,在故事中人物会反复出现、场景会延续或变化,模型必须解析指代(如代词 he/she 所指的人物)并决定何时在帧间保持角色/背景一致,何时随剧情引入新元素 ( [2211.13319] Make-A-Story: Visual Memory Conditioned Consistent Story Generation )。这要求模型具备对文本剧情的深刻理解和跨图记忆能力。 ...

七月 30, 2025 · 18 分钟 · 8840 字 · Lurkerlin

ClusterBase-万物聚类检索器

产品概述 ClusterBase 是一个面向多模态内容的统一聚类与语义检索引擎。通过将图像、文本、标签、音频等内容嵌入同一向量空间,并进行聚类与相似项索引,支持对用户收藏数据(如画廊、视频、网页、文件等)进行结构化管理与智能发现。 ...

七月 20, 2025 · 3 分钟 · 1338 字 · GPT-4o, Lurkerlin

设计原则

经典的设计原则:SOLID、KISS、YAGNI、DRY、LOD。 下面就分别总结一下这几个原则。 SOLID SOLID 是由 5 个设计原则组成的,它们分别是:单一职责原则、[开闭原则]、里式替换原则、接口隔离原则和依赖反转原则,依次对应 SOLID 中的 S、O、L、I、D 这 5 个英文字母。 ...

七月 6, 2025 · 7 分钟 · 3428 字 · Lurkerlin

局部性原理

学过计算机底层原理、了解过很多架构设计或者是做过优化的同学,应该很熟悉局部性原理。即便是非计算机行业的人,在做各种调优、提效时也不得不考虑到局部性,只不过他们不常用局部性一词。如果抽象程度再高一些,甚至可以说地球、生命、万事万物都是局部性的产物,因为这些都是宇宙中熵分布布局、局部的熵低导致的,如果宇宙中处处熵一致,有的只有一片混沌。 ...

六月 3, 2025 · 5 分钟 · 2338 字 · Lurkerlin

中文字体

方正字体 方正黑体、方正书宋、方正仿宋、方正楷体 https://www.foundertype.com/ 思源字体 思源宋体、思源黑体 Google 和 Adobe 合作的开源字体。思源黑体是 Adobe 与 Google 宣布推出的一款开源字体, 有七种字体粗细(ExtraLight、Light、Normal、Regular、Medium、Bold 和 Heavy),完全支持日文、韩文、繁体中文和简体中文,还包括来自 Source Sans 字体家族的拉丁文、希腊文和西里尔文字形 共 65536 个字形。 ...

六月 3, 2025 · 2 分钟 · 551 字 · Lurkerlin

CLIP图文对比预训练

CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining) CLIP 由 OpenAI 开发,是一个 多模态(文本 + 图像)预训练模型,可以理解图像和文本之间的关联。它的核心思想是 通过对比学习(Contrastive Learning) 让模型学习 “文本 - 图像” 之间的匹配关系。 ...

三月 13, 2025 · 3 分钟 · 1217 字 · Lurkerlin

交流-语义场

人的“交流”基于语义场而不是单纯的符号,这一观点强调了意义在交流中的核心作用,而不仅仅是语言、文字等符号本身。以下是对这一理论的详细解释: 1. 什么是语义场? 定义:语义场指的是一组意义相互关联、形成特定语境或背景的概念网络。它是超越单个符号、词语或句子的,强调意义的整体性和动态性。 举例:在“家庭”这个语义场中,父母、孩子、爱、责任、争吵等概念可能相互关联。讨论“家庭”时,我们并不局限于某个具体的词,而是激活了这一组有关联的意义网络。 本质:语义场是交流时人们共同认知的语义背景,它为符号(语言、文字、手势等)的使用赋予上下文意义。 2. 符号的局限性 符号本身是固定的、有限的,而语义场则是动态且高度依赖情境的: ...

三月 3, 2025 · 3 分钟 · 1408 字 · Lurkerlin