世界模型的理解

强化学习 POMDP 闭环：智能体→动作→状态→观测→智能体

当前三种“世界模型”的定义是以上闭环过程的三种投影

• 第一种“世界模型”可看作渲染器，以像素形式输出供人眼使用的观察数据，重视视觉的真实度。其典型代表包括谷歌的 Genie3 或 World Labs 的 RTFM；此类模型能根据用户输入实时生成图像帧，但不能理解三维结构，只是人类视觉层面的“世界”展示
• 第二种“世界模型”可看作模拟器，其输出的一种包含几何结构和物理定律的世界状态表示，而人类和程序都能在此基础上进行计算或交互。模拟器目前的主要应用场景是作为训练场，实现与世界的模

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本文主要围绕三个重要章节来展开

• 回顾篇 - 当 AI 遇见游戏：描述游戏领域的 AI 发展历史和关键节点
• 应用篇 - 当游戏遇见 AI：描述当下 AI 技术在游戏领域的现实业态
• 展望篇 - 虚拟现实的模糊：展望未来的 AI 技术发展对游戏和社会的影响

回顾篇 - 当 AI 遇见游戏

早期基础（1940s-1970s）

• 《尼姆罗德》 计算机游戏（Nimrod）：1951年 由英国费兰蒂公司制造的专用计算机；规则很简单，由对局双方从一堆

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序

每每打开手机，消息、文章、视频裹挟着海量数据铺面而来，思绪都仿佛变得纷飞而迟钝

看得多了，很容易让人忘记这场景应是相当壮观的，牛顿看到了都可能得直呼上帝

数据背后，诸多互联网公司仗着先发优势圈地自足，还在周围盖起了层叠的护城河

原本生机勃勃的大江大河在各大资本的切割下，变成了小湖小溪

幸得最近几年雨水很充足，所以那些小湖小溪倒也显得有几分热闹

只是生态似乎脆弱了些，川流显得污浊了些，大鱼也因为没了生存空间见不得踪影

现实似乎总是这样，无情中带着几分让人埋怨不起来却又平不下心气的合理

1 困惑与思考

刚刚乱七八糟的的东

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3D 打印机

打印机型为 拓竹 P2S+AMS，作为入门玩家来说很不错

目前遇到过的问题：

（1）耗材堵头：遇到过几次，大概率是模型文件或参数配置的问题

（2）打印炒面

• 遇到过两三次，一开始怀疑是机器的问题，后来多次尝试后发现和具体的模型文件参数设置关系很大，模型文件配置对应的耗材特性是略有区别的
• 该情况目前主要出现在打印一些偏小众的模型时
• 后来买了 3D 打印专用的胶水喷雾，能极大改善炒面的情况

（3）打印拉丝

• 对于比较精密的模型容易发生，但大概率还是耗材潮湿的问题
• 少量拉丝可以通过热处理快速处理，目前没遇到过大量拉丝的情况

（4）层纹明显

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本文对谷歌年度盘点博客进行总结（在原文的基础上进行了一定拓展）

1 生成式模型

1.1 成本效益改善

前置知识：推测编码 speculative decoding

基于块验证来加速推测编码（原始文

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整体 NAS 规划：

• 准主机说明：天钡WTR Pro 5825U + 自行购买的内存、SSD 和磁盘
• 系统以 PVE 为底层，确保稳定性，并配置 fnOS 等虚拟机
• 短期目标：搭建家庭影院和相册，实现重要数据的多源备份

1 虚拟机系统 PVE

PVE 是在 Linux/Debian 基础上深度定制化的底层虚拟机系统

• 优点：开源易用，性能出色
• 缺点：安装略有些繁琐

一、准备工作：

1. 准备一个 U 盘，在主机上插上键盘、网线和屏幕
2. 下载 PVE 系统镜像，用 Rufus 软件制作启动盘
3. 调整主机的 BI

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医疗健康

• 外文网站（源失效） https://www.webmd.com/
• 微信公众号（源失效）：古麻今醉、NEJM 医学前沿、BASIC 重症医学

AI 前沿

• 浙大-可视分析小组（源失效/网站地址失效），RSS 源备份
• Uber Engineering Blog（源失效），RSS 源备份，网站地址备份
• WaytoAGI BLOG（半年未更新），RSS 源备份，网站地址备份
• 微信公众号（源失效）：专知、新智元、量子位、集智俱乐部、学术头条、夕小瑶科技说

金融投资：

• 微信公众号（源失效）：豆瓜的投资笔记、韭黄一家人
• 雪球热门帖子（源失效），RSS 源备份

技术周刊：

• 独立开发变

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论文数据获取

arXiv 预印本论文资源

• arXiv 是一个免费、开放获取的预印本仓储网站，主要收录物理学、数学、计算机科学、生物学、定量金融学、统计学等学科的学术论文预印本
• 科学家和研究人员可以在正式发表论文之前，先在 arXiv 上分享研究成果；arXiv上的论文对所有人免费开放，任何人都可以访问和下载
• arXiv 也提供了基本的查询和下载 API，其 Python 代码示例如下：

import urllib, urllib.request
url = 'http://export.arxiv.org/api/query?sea

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本文对谷歌年度盘点

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Agent：能够自主收集信息、制定计划并执行动作的智能体

• 3 个特征：感知、规划和行动
• 5 个要素：LLMs，逻辑链，记忆，知识，工具

Agent 分层：

• Agent 专家 = LLMs + RAG + Tools
• Agent 团队 = 多个 Agent + 任务分配 + 管理协作
• Agent 企业 = 多个 Agent 团队 + 自适应决策 + 监控与运维

Agent 分类

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