北京时间3月24日，2025-26赛季CBA常规赛卫冕冠军广厦客场对阵天津。广厦队缺席了孙铭徽、布朗和卡尔顿三名关键球员。胡金秋和塔克表现出色，尤其是第二节胡金秋拿下18分，第四节开始广厦将领先优势扩大到17分。天津最后时刻连投三记三分，一度追到三分之多，但功亏一篑。最终，广厦双杀天津，以102-95取得赛季五连胜。广厦反超上海，重回联赛榜首。天津队遭遇六连败。广厦数据：胡金秋拿下32分5篮板2助攻2抢断；桑普森拿下11分、7个篮板和3次盖帽；塔克拿下28分10篮板14助攻8失误；林兵胜投进3个三分球，共投进11个三分球。天津：林廷辰投进4个三分球投篮23分5篮板8助攻4抢断，陈浩然三分球5投19分5篮板3助攻，詹姆斯13分，田雨15分。比赛回顾：广厦对阵宁波、吉林、北控、江苏，四连胜。天津近五场比赛输掉了五场。广厦本赛季首次在客场以102-68击败天津。首节比赛，前两分钟两队4-4领先。天津队内外夹攻，8-0领先。塔克的进攻和传球结合带领广佐打出一波14-0的高潮，领先六分。天津也打出一波9-4的进攻反击，追分。首节结束，广厦22-21领先天津。首节天津21投8中，其中三分球11投1中，林廷辰4投1中拿下3分。广厦19投8中，其中三分球7投2中，塔克7投4中还是9+2+2的得分，胡金秋和朱俊龙连得4分。第二节比赛，广厦进攻有所起色，首次单节得分超过30分。胡金秋连续得分，球队将领先优势扩大到31-23。姜琪宇三分命中，广厦打出一波9-0的高潮，将领先优势扩大到40-26。此后广佐继续将领先优势扩大至40-25。随着天津队连追五分，胡金秋继续带队，保持着两位数的领先优势。胡金秋首节就爆发了18分。首节广厦以30-20领先10分。上半场结束，广厦52-41领先天津。前两节比赛，天津队三分球19投3中，但全队没有球员得分上双。广厦三分球11投3中，胡金秋11投9中拿下22分2抢断。塔克18+6+5。另一场轻松的战斗即将开始第一节，郑浩然三分球领先，桑普森扣篮得手，林廷辰也三分球命中，塔克和桑普森内外合力得分，广厦将领先优势扩大到66-53。天津连续拿下6分，广厦连续拿下4分，再追3分的天津凭借赵嘉仁的3分球进行反击。首节两队保持21-21领先，第三节结束广厦73-62领先天津。前三节比赛，天津三分球30投7中，陈浩然三分球4投拿下14分，詹姆斯拿下10分。广厦三分球17投5中，胡金秋12分10中得到26分，塔克18+8+10，桑普森11+7。第四节，广野率先拿下5分，将领先优势扩大到16分。田雨跟进勾手，林兵胜与田雨互换三分射门ts。郑浩然的勾手投篮和林廷肯的三分球将差距缩小到9分，打停了广撒。林兵胜压哨投篮，塔克2+1将领先优势扩大到14分。凭借着那股气势，林庭谦将球接在了空中。林炳盛和林廷辰互换三分球。田宇和胡金渠各上篮得分。田雨再中3分，林庭前上篮得手，广厦追到7分。塔克抢下篮板，完成三双。塔克犯满并两罚全中。林廷辰上篮不中。塔克继续犯规，两罚全中。陈浩然三分球领先一分，胡金秋进攻犯规，林庭谦上篮得手，塔克被犯规两罚全中，随后林庭辰三分球领先一分。塔克上篮导致詹姆斯干扰球。詹姆斯三分命中，追上并拉开三分领先优势。 Zh敖佳人被犯规，两罚全中。詹姆斯三分球不中。胡金秋扣篮锁定胜局。最终，广厦击败天津，取得五连胜。双方先发投手：广厦：胡金秋、朱俊龙、桑普森、侯孟泽、塔克天津：郑浩然、林廷谦、李宗霖、詹姆斯、哈姆雷特（醉沃福生撰）
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如果湖人球迷以为只是用场均不到五分的文森特换来了肯纳德，他们一定会笑出声来。肯纳德在交易截止日加盟湖人队，成为湖人队的新宠，他的三分命中率高达 46.2%，并打进了一些关键进球。有趣的是，这位左撇子射手实际上是“右撇子”。他只在打篮球时使用左手。肯纳德第一次接触篮球是在他快两岁时。他的父亲马克·肯纳德（Mark Kennard）曾是一名大学篮球运动员，他立即注意到儿子的一些特别之处。他打篮球时的惯用手实际上是左手，这与他平时打球的那只手完全相反。老肯纳德很高兴看到儿子成为“篮球场上的左撇子”，所以他并没有打破儿子的习惯。自然，这会给你带来优势。然而，肯纳德根本没有使用右手，并且拒绝用右手触球。他的事情来来去去，老肯纳德开始头疼……最后，老肯纳德想出了一个办法。当他的儿子进入一年级时，他带着年轻的肯纳德来到球场，开始练习右手投篮。他还要求小肯纳德每周三天在上下学路上用右手运球，并在45分钟内完成整个课程。还有一个严格的规定，一旦被替换，就必须重新开始。小肯纳德一开始做不到。如果您曾经用非惯用手练习过，您就会知道这有多不舒服，但这与从头开始学习篮球基本相同。当时还年轻的肯纳德根本无法忍受那样的训练。他哭着求父亲不要再练习了。肯纳德的母亲也站出来批评丈夫，称他的行为虐待他们的儿子……如果当时老肯纳德订婚了，肯纳德的职业道路可能会走向不同的方向。一个没有华丽外表、没有爆发力、不知道如何使用右手的白人篮球运动员？谁会再看一眼？肯纳德花了几年时间才发展出他的右手。后来，他的技术大幅度提升，攻击水平也全面提升。他的移动和控制变得如此盲目，防守球员不再难以组成有效的球队来对抗他。用足球术语来说，左右射门的肯纳德就是那些“无敌足球运动员”的攻击目标。如果我能用更简单、更容易理解的术语来描述它们，那就太好了。高中时，他是俄亥俄州最好的右手橄榄球四分卫，并打破了得分记录。俄亥俄州立大学用左手投篮。这一得分纪录此前由詹姆斯保持。肯纳德和詹姆斯现在成为了队友，他们与这支球队的命运并没有就此结束。雷迪克目前是肯纳德的教练，他是肯纳德在杜克大学的哥哥，也是肯纳德的选秀球员之一。也许没有人们知道如何使用像雷迪克这样的射手。在他的麾下打球，肯纳德就像他曾经在球场上控制欲很强的雷迪克一样。他对技术怪癖和球员的最佳击球点有很好的理解，也很清楚伟大的射手并不总是在角落里抽烟。射击，他们忍不住擦干手。他们确实需要球和战术位置。只有这样，他们才能保持自我意识和自信。雷迪克鼓励肯纳德要大胆，在空位时多出手，也期望他成为场上的“第二攻击手”。 “从他可以成为半场进攻的发起者的意义上来说，它的质量稍微受到了尊重。” “他可以像阿伦·艾弗森那样进行小切入，并以自己的方式处理球或从侧面发起挡拆。”事实上，七年前，肯纳德就已经展现出了自己的控球能力。当时，他还穿着活塞队的球衣。碰巧的是，罗斯和雷吉·杰克逊缺席了比赛由于伤病，主教练凯西趁机将进攻组织者的角色交给了肯纳德。那个赛季，他在27.9%的进攻回合中首发挡拆，每回合得分0.96分，效率排名第一。那时的肯纳德打得有点像老版的吉诺比利。尽管他的体力不多，但他在场上仍然是一个威胁。而这些就是“两侧投篮”的优势。擅长左路，一直认为挡拆后突入右侧是他的最佳位置。在活塞的那一年，他的场均得分从9.7分提升到了15.8分，助攻也从场均1.8分跃升至场均4.1分。如果没有伤病困扰，他很可能在擅长教练后卫的凯西教练的带领下成为2020年NBA进步最快的球员。他可以利用这个机会向前迈进一步，甚至成为一名记忆大师。活塞队主力阵容中的一员。然而，就在这个时空中，刚刚感觉好转的肯纳德很快就遭遇了膝伤，迫使他缺席了本赛季的比赛。这次受伤不仅阻碍了肯纳德在活塞队的发展，还导致管理层在赛季结束后将他交易。很难说这份协议没有改变肯纳德的职业轨迹。从此，他开始在NBA流浪。六年的时间，四支球队，间歇性的伤病和不可靠的防守让肯纳德不可能长期留在任何一支球队。但在这个跑轰时代，肯纳德左右投篮的能力和高效的投篮足以让他赢得一份数百万美元的合同。尤其是在对阵投手匮乏的湖人队的比赛中，球队瞬间爆发了火花。与东契奇、詹姆斯和里维斯一起，肯纳德找到了自己的舒适区。 “核心球员受到了防守球员太多的关注，”他说，但化学反应总是相辅相成的，而且焦油和四星系统需要第二个可以射击和控制的攻击者。此外，湖人队还有整个NBA最懂这一点的雷迪克，以及在正确的时间出现在正确的位置的肯纳德，进攻效率达到历史水平。无独有偶，雷迪克刚进入NBA时，处处遇到阻碍。到了洛杉矶之后，他才逐渐达到了职业生涯的巅峰。洛杉矶是射手的福地。但我们不要忘记，雷迪克到达洛杉矶时已经29岁了。他的身体机能正处于巅峰，精神特征也完全成熟。此前，他在奥兰多继续磨练自己的技术并适应魔术队的体系，但他仍然被送往寒冷的密尔沃基并在赛季中期后离开。游牧生涯、更换团队，有些人认为是折磨；将其视为一种体验。我想，一个人如果能够清楚地认识自己的定位，提高自己的专业素养，那么他一定会成为一名优秀的人。埃姆是获胜拼图中最喜欢的一块，雷迪克和肯纳德也是如此。巧合的是，肯纳德今年也29岁了。您的身体和思想您已准备好迎接转变。他最好的投篮不就是让整个洛杉矶兴奋不已的三分球吗？
北京时间3月24日曼城击败阿森纳夺得本赛季联赛杯冠军后，德胡安的统计指出，自2016年7月瓜迪奥拉执教曼城以来，这位西班牙名帅已经14次率队捧起奖杯。这一统计数据使他领先于同期在英超执教的所有主教练。自2016年7月瓜迪奥拉执教曼城以来，英超主教练赢得的冠军数量：1.瓜迪奥拉14 2.克洛普5 3.孔蒂2 3.十哈格2 3.穆里尼奥2 6.斯洛特1 6.温格1 6.阿尔特塔1 6.罗杰斯1 6.格拉斯纳1 6.埃迪·豪1 6.图赫尔1 6. 萨里 1 6. 波斯特科格鲁 1 6. 莫耶斯 1 6. 马雷斯卡 1 [在 MiG 上独家观看英超联赛]
北京时间3月24日，NBA官方公布了第22周周最佳球员，湖人队球星卢卡·东契奇被评为西部周最佳球员，黄蜂队球星拉梅洛·鲍尔（3球）被评为东部周最佳球员。哈登、阿门、文班亚马等明星球员获得提名。西部周最佳球员奖：卢卡·东契奇 这是东契奇本赛季第四次获得周最佳球员（联盟最多），也是他连续第二年获得该奖项。这也是东契奇职业生涯第19次荣获周最佳球员。东契奇带领球队四场横扫，两次击败火箭，并击败热火和魔术。他场均上场38.5分钟，得到42.3分、6.8个篮板、6.3次助攻和3.0次抢断。他的投篮命中率为 50.0%，三分球命中率为 39.0%，罚球命中率为 72.3%。这位27岁的球星在所有四场比赛中都得到30分以上，这是他在湖人队的第一次得分60分并巩固了他作为常规赛 MVP 热门人选的地位。 3月17日，他在战胜火箭队的比赛中得到36分，使他在湖人队历史上排名第八，超过了科比·布莱恩特和杰里·韦斯特，两人单赛季至少打了35场比赛。再次对阵火箭：完成40分10助攻的两双，本赛季第四次达到40+10分，单赛季并列湖人历史第二。 3月20日，客场战胜热火队：拿下60分，命中职业生涯最高的9个三分球，外加7个篮板、3次助攻和5次抢断。他成为队史第七位得分达到60分的球员，也是第九位多次得分超过50分的球员。 3月22日，他在战胜魔术队的比赛中拿下33分，这是他本赛季出战30场以上的比赛中的第40场，在湖人队史历史上排名第四。东契奇打破了湖人队单赛季三分球命中数纪录。本赛季，他打了59场比赛（全部首发）s），场均出场35.8分钟，得到联盟得分王33.4分、7.9个篮板、8.4次助攻和1.6次抢断。目前湖人队战绩为46胜25负，已经取得九连胜，稳居西部第三位。东部周最佳球员：在黄蜂队赢得三场比赛一周后，拉梅洛·鲍尔职业生涯首次获得周最佳球员。本周期，他场均贡献26.3分5.0篮板7.3助攻2.3抢断。鲍尔和他的搭档布兰登·米勒的球队上周场均投进4.7个三分球，并列东部第一。 3月17日至3月23日，鲍尔场均得分、助攻和抢断均排在东部前五。这位后卫已经进入联盟第六个赛季，自12月2日以来已经投进了188个三分球，位居联盟第一。本赛季他投进了220个三分球，排在联盟第三位队友康·努普弗和洛杉矶湖人队后卫卢卡·东契奇。 3月22日对阵孟菲斯灰熊队的比赛中，鲍尔在一场比赛中命中了7个或更多的三分球，这是他本赛季7场这样的比赛，与东契奇并列联盟最多。 3月18日，黄蜂队以30分击败热火队。鲍尔在不到20分钟的时间内得到20分、5个篮板和5次助攻，这使他成为黄蜂队历史上第一位、也是NBA历史上第10位做到这一点的球员。 3月20日，在对阵奥兰多魔术队的比赛中，鲍尔本赛季第七次得到30分以上。他在职业生涯第九场比赛中打出了30分、5个篮板和10次助攻的惊人数据，其他黄蜂队球员加起来只有3次这样的表现。该奖项标志着黄蜂队历史上第32次每周获奖。鲍尔是黄蜂队历史上第15位获得最有价值球员奖的球员，也是继2月3日布兰登·米勒之后队内本赛季第二位获得该奖项的球员。在米勒的带领下，黄蜂队自 2021-22 赛季的迈尔斯·布里奇斯以来，多年来首次再次获得周最佳球员荣誉。本周精选 – 西部：阿夫迪亚和克林根（开拓者）、多孙穆和戈贝尔（森林狼）、亚历山大（雷霆）、阿门·汤普森（火箭）、邦巴亚马（马刺）东部：亚历山大·沃克（老鹰）、杰伦·布朗（凯尔特人）、杜伦（活塞）、哈登和莫布里（骑士）、唐斯（尼克斯）
北京时间3月23日，NBA常规赛萨克拉门托国王队对阵布鲁克林篮网队。半场结束国王队57-62落后篮网队，最终以126-122落后篮网队。萨克拉门托国王队蒙克得到32分、2个篮板和6次助攻，马克西姆·莱诺得到22分、10个篮板和2次助攻。布鲁克林篮网队的萨拉夫得到22分、3个篮板和5次助攻，扎伊尔·威廉姆斯得到18分、2个篮板和3次助攻。金蒙克首节拿下12分，篮网队的丹尼·沃尔夫拿下7分。首节结束，国王30-34落后篮网。第二节，国王队的马克西姆·莱诺得到9分，篮网队的扎伊尔·威廉姆斯得到7分。半场结束，国王57-62领先篮网。第三节，金蒙克拿下6分，篮网队的扎伊尔威廉姆斯拿下9分。第三节结束国王队85-82领先篮网队。第四节王蒙克拿下12分。最终，篮网队的萨拉夫拿下12分，最终国王队以126-122击败篮网队。全场数据：国王蒙克32分2篮板6助攻1盖帽；马克西姆·莱诺22分10篮板2助攻1抢断1盖帽；德文卡特16分5篮板3助攻1抢断。萨拉夫为布鲁克林篮网队拿下22分3篮板5助攻2抢断，扎伊尔威廉姆斯18分2篮板3助攻2抢断1盖帽，马拉奇史密斯18分2篮板4助攻2抢断。首发阵容：萨克拉门托国王队：马克西姆·莱诺、阿丘瓦、德罗赞、尼克·克利福德、基利安·海耶斯。布鲁克林篮网队：扎伊尔·威廉姆斯、诺兰·特拉奥雷、丹尼·沃尔夫、德里克·鲍威尔、曼恩。
在马德里德比中为球队3-2逆转马德里竞技做出贡献后，皇马后卫赫伊森接受了俱乐部官网RMTV的采访。关于巴尔韦德的红牌，我不认为这是红牌。这是一次拦截，他应该得到一张黄牌。他没有展示他的尖峰，也没有用力施压。这是恶意强奸或简单的抢劫。这与缺乏牵引力相同，是一张黄牌。至于这场比赛，我们落后巴塞罗那四分，我们必须缩小差距，所以我们知道这是一场我们必须赢的比赛。德比的气氛特别感谢从我们热身那一刻起就为我们加油的球迷。他与吕迪格一起担任中后卫，并且有一种不言而喻的理解，即他们的角色是互补的。很难解释这种感觉，但它确实存在。我觉得我的个人条件非常好。即使在中场休息之后，我们也必须努力工作。还剩下很多比赛。我希望如此是一个特殊的季节。阿韦洛亚的信心，我们都知道我能达到什么水平，但有时候我表现不好，但他对我的控球和防守非常严格，这很好。团队为何做出这样的改变？每个团队都需要一个适应期，仅此而已。从维尼修斯的表现来看，他踢了一场不错的比赛，打进了两个进球。一个是点球，另一个是一个伟大的体育进球。他非常有动力，每场比赛都很努力，所以我为他感到高兴，我们也很高兴，因为我们赢了。
北京时间3月22日，法甲第27轮比赛中，巴黎圣日耳曼客场4-0击败10人球队尼斯。努诺·门德斯、杜埃、德洛·费尔南德斯和扎伊尔·埃梅里连续进球。根据赛后统计，德洛·费尔南德斯的进球是巴黎圣日耳曼队本赛季在正式比赛中的第100个进球。巴黎圣日耳曼也成为法甲第一支连续14个赛季在各项赛事中进球数达到100个或以上的俱乐部。
尤文图斯主场战平萨索洛后，斯帕莱蒂接受了意大利天空体育的采访。团队是否需要进一步展开翅膀？这是战术体系的一个特点，因为在四人防守的情况下，两名前锋必须拉开，而对方球员必须接近球区。如果球移动顺畅，你就能与边路球员创造一对一的空间。 Conceicao和Yildiz在这方面做得非常好。即使在边路一对一丢球，你也可以前压阻止对手反击。不过，当时我命令球员们背对禁区，在禁区中央和前面处理球。此后，我们创造了很多与对手类似的机会。这样的情况有10次。我们还不够成熟，我们还不够坚定，我们不知道该怎么做。米利坎德的到来能否帮助弗拉霍维奇恢复球队士气？我们总是有道德的。我很失望之所以得出这样的结果，是因为分数永远决定一切。我们不应该冒这个风险。即使在比赛的最后时刻，他们也有几次获胜的机会。不过，球队仍有进步的空间。佩林对康塞桑的完美传球难道不应该被更多地看到吗？显然，这取决于现场创建的情况。佩兰做出了正确的选择，康塞桑随后创造了六次类似的射门或传球给卡卢卢的机会。我本来可以做得更好。不过，最终，即使我们在最后一次进攻中判断失误，但考虑到我们对整场比赛的控制，我认为我们配得上这场胜利。意大利队季后赛？我认为我们必须对这支国家队有信心。团队做出了一个重要决定。在我看来，加图索做出了正确的决定，我们完全有能力继续前进。
2026 年才刚刚开始几个月，人工智能的世界就非常忙碌。 OpenClaw 突然流行起来，引发了全国范围内的采用热潮。与此同时，SaaS行业正受到AI的严重冲击，整个行业的考核逻辑开始重新思考。此外，大模型、新应用、融资和收购不断涌现，新的重大事件几乎每天都在发生。当我们一起看这个新闻时，我们看到了一些有趣的变化。近年来AI竞赛的焦点一直是哪些模型更强大、谁能训练更大的模型、谁能获得更多的计算能力。但现在问题正在慢慢变成别的问题。这些AI功能真的能用吗？技术越进步，人们对人工智能应用的担忧就越明显。我想知道如何将人工智能和我的技能结合起来。企业也很担心。人工智能的应用场景在哪里，如何集成系统才能真正实现商业价值呃？随着模型能力逐渐趋同，AI竞赛的焦点实际上将在2026年发生转移。真正的挑战不再仅仅是技术本身，而是AI能否进入某些场景并创造真正的价值。如果您正在寻找这个问题的答案，那么有一个行业特别值得关注。这是一场游戏。 （本文由视频剪辑而成，请务必在下面查看。） 01AI主题翻倍，让今年的GDC成为绝对主线。每年三月，全球最大的游戏开发者大会在旧金山举行。今年的GDC规模依然巨大。本次大会将分享和展示的内容被称为“游戏羽毛”，将预示着游戏行业未来1到3年的发展。游戏一直是全球最大的数字内容产业之一，也是一个技术高度敏感的产业。当今改变互联网的许多技术都是首次出现t在游戏中表现出来。时至今日，Demis Hassabis、马斯克、李飞飞等许多人工智能研究人员仍然将游戏视为人工智能技术发展的重要试验场。按理说，游戏行业将是这波人工智能浪潮中最先爆发的领域之一。但在过去的一两年里，尽管人工智能正在彻底改变搜索、编程、设计和内容创建，但游戏行业的声音却没有那么强烈。一些人将游戏行业对人工智能的态度描述为类似于“早起，晚起”。但事实真的是这样吗？人工智能如何影响和改变这个价值超过 2000 亿美元的全球产业？业界是感到更加焦虑还是看到了更多机会？在本文中，我们将带您前往 GDC 网站，与顶级专业人士和顶级公司进行第一手会面，了解游戏行业正在发生的事情。这次来GDC给我印象最深的是AI是这次大会的绝对主题。去年的GDC 仅有 52 个与 AI 相关的主题，但今年的数量增加了一倍多，达到 106 个。不仅数量快速增加，而且主题的结构和重点也正在向 AI 实施方向变化。其中大多数，例如去年关于人工智能的辩论，都集中在 NPC 和智能等技术和概念主题上。今年，越来越多的思考开始关注AI如何真正进入游戏应用，增加了许多关于AI在增长、运营和生产流程中实施的新问题。 02GDC 认为 AI 在游戏中的应用有两条路径。从大局来看，GDC已经从“谈AI”转向“用AI”。但开发商也很担心。事实上，在游戏中使用人工智能并不是那么容易。根据 GDC 官方数据，只有 36% 的游戏专业人士在工作中使用生成式 AI 工具。开发人员经常使用人工智能来研究、编写代码和优化日常流程。然而，它们实际上并没有用于玩家体验，例如生成资产或内容。人工智能的使用比例仍然很低。微软工程师认识到，当前的人工智能模型和相关技术有许多严格的门槛，特别是与现有引擎结合使用时。独立游戏制作人 在 3D 方面，我们在本次展会上听到了一些很棒的新举措，但总体而言，仍然严重缺乏完整的 3D 生成工具。制造商尝试采取哪些措施来解决这个问题？在 GDC，我们看到了两条不同的道路。近年来，当人工智能首次进入游戏行业时，科技公司，包括云提供商、人工智能公司和工具公司都引发了很多争论。今年这些制造商并没有缺席，他们的发展方向仍然集中在基础设施和开发工具上。例如，我们 NVIDIA 的团队多年来一直为游戏开发者提供计算基础设施和资源。这就是为什么今年我们还展示了最新的路径追踪和屏幕渲染人工智能技术，利用人工智能制作游戏场景，让游戏场景更加细致、更加身临其境。最新的DLSS 4.5可以让AI完成大量的屏幕渲染，不仅效率更高，也受到游戏玩家的青睐。 Google 使用 Gemini 进行游戏 QA 测试，服务中小型团队，提高效率。 SIMA2 和 Genie3 等 DeepMind 项目反映了智能体在游戏和开放世界中的能力。微软发布的Xbox更新也可以帮助开发者。例如，开发者可以通过统一的开发接口将他们的PC游戏打包并在一天内发布到Xbox系统上。下一代Xbox主机将深度集成AI，以提高光跟踪能力并解决存储成本和性能瓶颈等工程问题。听完这些演讲我的观察是，科技厂商主要还是给游戏行业“卖刀片”、“卖平台”，看看能不能它可以使用它们。从SIMA和Genie到NVIDIA的GeForce RTX，亲眼目睹这些尖端AI技术确实令人惊叹。如果它可以用在游戏中，那就真的会带来难以想象的可能性。不过，会后我们也听到了开发商的提问。与去年的热情不同，今年的题目出奇的稳定。每个人都想知道这些技术何时会运用到游戏中。事实表明，随着技术进入游戏最后一公里，技术厂商将开发更强大的模型并提供API。 。不过，如何将技术应用到游戏开发中，并不属于这些公司解决方案的范围。technology sas。不过，游戏的制作者已经给了我们这个问题的答案。与代理等常见应用方向相比，在游戏中实现AI实际上更加复杂和困难。该游戏是一个非常成熟的数字内容产品，技术和设计都很复杂。一切NG必须服务于用户体验，AI的实现必须足够有趣和具体。在GDC，开发者倾向于吸引能够分享特定应用问题的制造商。今年，各大游戏公司的AI话题大幅增加，占比超过40%。其中，仅腾讯就举办了超过21场AI相关分享会，占游戏创作者提出的AI话题数量的55%。这些行动包括AI队友的具体应用、基于technAI的全局照明学等，全面介绍了AI在游戏中应用中发现的问题、需求和解决方案。分享的内容几乎涵盖了本届GDC游戏中人工智能争论的方方面面。类似于腾讯分享的特定应用程序正是当今技术制造商特别想要的用例。我们意识到了这一点。 Alex Moufarek，Google Deepmind Star 产品经理tup 团队 我认为我们现在正处于这样一个阶段：许多模型足够好、足够便宜，最重要的是，可以实时或接近实时生成。虽然我们还没有看到完全原生的人工智能游戏出现，但我有一种感觉，今年我们会看到比几个月前更多的演示和原型。我很高兴看到这种趋势。 Julien Merceron Orion Productions 的创始人兼董事执行官。我在韩国看到过很多尝试。例如，我认为 Crafton 的一些项目非常有趣。我在 Valve 的 Steam 游戏平台上看过他们的一些内容，这确实非常有创意。此外，腾讯的发展也值得强调，比如腾讯推出的令人难以置信的F.A.C.U.L工具。我们看到NPC交互体验领域有越来越多新的探索和变化。很多人认为AI+游戏只是把大型模型变成了游戏，但现实并没有那么简单。与很多AI应用相比从场景上来说，游戏是非常复杂的实时系统。如果AI真的想进入游戏，就需要跨越一些门槛。首先，存在复杂的工业流程和性能挑战。以开放世界游戏《摇滚王国：世界》为例。在游戏中，模型、材质和光照是决定图像质量的三个重要因素。然而，增加模型数量的边际效益迅速下降。玩家不会注意到模型或材料的任何改进。然而，即使对照明效果进行很小的改进也可以立即改善场景的氛围和真实感。其中，全局照明（GI）被称为“渲染领域的皇冠”。腾讯游戏依靠AI进一步细化硬件性能，将光照计算移至云端，并采用AI渲染加速。推出 MagicDawn 跨引擎渲染解决方案，该解决方案引入了 95% 的任务，否则这些任务需要数十个小时的计算5 分钟内即可完成分析，3 分钟内即可得出许多结果。玩家将看到光线变得更加自然、体验变得更加身临其境的变化。前段时间，黄仁勋宣布未来游戏显卡供应将会紧张。这预示着将不再能够依靠硬件来提升游戏的画质。提高游戏质量的挑战可能会更多地落在游戏制造商身上。这样的研发过程要求开发者不仅要了解硬件、引擎、AI，还要了解游戏和玩家的需求。这个过程需要持续的技术和开发投资。只有拥有技术和资源的大厂商才能完成。如果提出解决方案，对整个行业来说将是一个福音。所以可以看到这个方案不仅在《摇滚王国：世界》中使用，而且在《暗区突围》、《王者荣耀：世界》等产品中也有使用《ld》、《歌潮》等。《怪人之下》这次尝试用AI生成武打动作也是一个很好的实践例子。腾讯魔方工作室AI团队从零到一训练了一个小模型，解决了以往动作游戏中常见的模型交叉、滑动、滞后等行业问题。在现场，团队还演示了模型是如何训练的、工作流程以及应用效果。目前可以生成各种战斗场景的角色转场动作。腾讯魔方工作室AI负责人廖世阳表示：“它们的共同点是，在很多情况下，由于计算的原因，脚部的移动会变得非常不自然，这就是所谓的打滑。”rs 现在看起来更自然了。此外，过去携带武器的角色的一个常见问题是随机放置的武器会使它们变形。现在有一些方法可以通过训练人工智能同时纠正以前的不合理行为来解决这个问题。这是使用人工智能进行过渡的最大好处。我认为游戏玩家也在积极采用新技术。例如，有一个语音助手可以让你与玩家聊天。现在我可以做以前做不到的事情。其次是用户的游戏体验。 AI不仅要能够生成内容，还应该能够真正融入到游戏中，让系统变得更好玩，而不是仅仅添加一个功能模块。同时，游戏也是一个强大的交互和实时环境，compPlayer的定位非常难以预测。这意味着AI必须在稳定性、响应速度、交互质量等方面达到更高的标准，玩家才会付费。为了它。在 NVIDIA 的演示中，他们提到了与 Krafton 合作的 PUBG Ally 项目，旨在基于 NVIDIA 的 ACE 技术将智能 AI 队友引入 PUBG，以帮助新手和单排玩家。 Nvidia 还与 Creative Assembly 合作，在《全面战争》中推出人工智能助手。 John Spitzer，NVIDIA 开发和性能技术副总裁 这是一款非常复杂的游戏，就像一本百科全书，您必须了解很多东西才能在这款游戏中取得成功。 AI助手就像是玩家的入门机制，帮助他们更轻松地开始游戏，减少玩家的损失。因此，在未来的几年里，几乎所有的游戏玩家都会开始并学习如何玩。我想游戏中会有一个向导可以帮助你习惯战斗并进一步减少断线。不过，英伟达和 Krafton 联合开发的 AI 队友系统仍处于测试阶段。 《和平精英》案例研究腾讯共享的大规模部署，验证AI队友在用户侧的可行性。和平精英AI队友功能上线一年来，累计体验全AINPC游戏的用户数已达1.1亿，最高日活跃用户数已达1770万。面临竞争和社会压力的初学者现在可以体验与队友并肩作战的感觉。这也成为《和平精英》活跃度和玩家留存增长的新引擎。薛冰，腾讯光子工作室《和平精英》策划副总监。玩家希望在游戏过程中与AI互动。在一场典型的 3 月份比赛中，玩家平均与 AI 队友进行了 70 多次对话。更有趣的是，74.72%的玩家打开麦克风与AI交流。这证明了我们的第一个判断。单人玩家的社交需求尚未得到满足过去。 GDC 还看到一些独立工作室对基于人工智能的游戏体验进行了更大胆的实验。例如，《你大战僵尸》这款游戏就是由基于 Gemini 的独立工作室 10six games 制作的。通过人工智能，你只需回答几个问题就可以创建一个自定义英雄。我创造的这个角色决定了我的整个游戏体验。比如我的基础生命值，我的速度，甚至我的特殊能力，都是根据最初的问题和答案决定的。 Alex Shultz 自由开发者 一年前，我还在学习如何开发游戏，对使用人工智能没有兴趣。但是，现在我已经具备了一定的能力，不再需要自己创建 3D 资产，AI 已经成为我作为独立开发者的巨大支持。在过去的一年里，我们采访过的独立开发者使用 Meshy 工具来生成 3D 资产并完成整个游戏。在 GDC 上尝试过的玩家也很喜欢这款游戏。第三点也是最重要的一点是AI进入游戏是与原始游戏系统的“组合效果”，而不是更大模型功能的简单叠加。游戏行业有一些非常独特的东西。这意味着技术和用户体验之间的因果关系是非常直接的。游戏的制作逻辑、操作逻辑，甚至这是玩家行为的逻辑，有助于提高游戏沉浸感、减少制作摩擦、拓展游戏的探索空间。胡元明 Meshy AI CEO 例如，像 Genie 这样的世界模型可能无法处理游戏中一些最基本的逻辑。例如，如果一个怪物有100点生命值，我将它的生命值减少5点，它仍然剩下95点生命值。如果采用全局模式或视频直播模式，那就是很大的浪费。 Meshy AI 还宣布了今年 GDC 上开发的首款原生 AI 游戏《黑匣子》，该游戏允许玩家通过生成武器机制并塑造自己的游戏体验。糟糕的话。胡元明 Meshy AI CEO 相信大家都会继续探索这项技术，但最重要的是这项技术如何为玩家和用户创造价值。从实验室到市场的道路更加艰难。 03 人工智能将重塑游戏，谁将定义新规则 Google Cloud 全球游戏主管 Jack Bazaar 表示，人工智能对于当今游戏行业的革命性就像 20 世纪 90 年代的 3D 技术一样。他表示，这不仅是一次政变，更是行业的转折点。 Jack Buser，谷歌云全球游戏主管 我预测，在未来三到五年内，人工智能将彻底改变几乎所有主要游戏类型，以及一些甚至我们今天坐在这里也无法预测的全新游戏类型。这确实是玩家参与度的新领域。对于我们的行业来说，这是一个向玩家展示新的、不同的体验以及较低级别的游戏体验变化的机会。阿斯伽玛和某人我已经在游戏行业工作了很多年，这对我来说是非常令人兴奋的。 Google 的演讲来自 Luminaries 演讲者系列论坛，该论坛是今年新增的，是今年 GDC 的另一个非常重要的变化。这一全新的高层论坛版块被称为游戏行业首个“达沃斯论坛”。讨论参与者包括世界知名的技术领导者、投资者和战略顾问。大家开始从更宏观的角度讨论：“AI时代的游戏产业将走向何方？”今年 Luminaries 演讲者系列中近一半的演讲者包括 Google 和 Nvidia 等大型科技公司，以及 Blizzard、Sega 和 Roblox 等游戏制造商。腾讯是唯一受邀出席并分享观点的中国游戏厂商。这也可能发出一个信号，即游戏创作者需要参与进来。随着人工智能开始认真进入游戏行业，更积极地参与并提供方向。 BBX大班创始人杨文峰g加速器表示，对于游戏这样高度复杂的生态系统，AI竞赛的核心不仅仅是技术本身，而是对整个游戏生态系统的理解及其长期运营能力。杨文峰，纯科技公司BBX大爆炸加速器创始人。进军游戏AI这个领域会带来哪些挑战？我认为最大的挑战不是AI本身的力量，而是缺乏对如何让游戏变得更有趣的深刻理解。游戏本质上是一个创意产业。除了表达内容之外，我们还有强大的数字、强大的系统、强大的留存、强大的营销。最终的游戏是内容、演示、美学、流程、交互式反馈、系统设计、数据和操作的集体能力。这些能力涵盖的不仅仅是纯数据，也不是纯技术团队天生擅长的。这些都不是单纯的技术革新能够解决的问题而是通过游戏设计、内容评测、产业化和管理的长期积累。因此，随着游戏AI进入更加复杂的应用，游戏AI对于游戏开发商和运营商的要求将会更大。嘉宾们认为，腾讯等大型游戏厂商的优势更为明显。 BBX大爆炸加速器创始人杨文峰现阶段，大公司有天然优势。例如，腾讯有很多计划、代码、美术素材和交付物，以及非常丰富的产品线和场景。这意味着您可以在研发生态系统中的多个点验证人工智能功能：开发、运营、分发和内容。另外，各大厂商本身也有很强的工程能力、组织和技术团队，所以我认为他们在这方面肯定有优势。从这个意义上说，我们也注意到，在谷歌GDC的演讲中，Jack Buser重申了AI对于改善用户体验的重要性。他还重申，腾讯在AI应用方面的经验值得业界学习。谷歌云全球游戏主管 Jack Buser 真正让我印象深刻的一件事是，作为中国市场的领导者，腾讯宣布他们已经将人工智能引入了 40 款游戏，但显然还有更多。该项目正在进行中。我相信这预示着人工智能在整个游戏行业的应用和落地的未来演进方向。事实上，AI与游戏的关系不仅仅是单方面的赋能；游戏也影响人工智能。除了上面提到的技术层面之外，游戏复杂的生态也有助于验证和拓展各种AI能力。事实上，游戏是一个商业模式非常成熟的行业。从免费游戏到应用内购买、季节性游戏和 GaaS（游戏即服务），该行业采用了多种稳定的收入模式。相比之下，目前的人工智能行业仍处于早期阶段，大多数产品的商业模式仍然集中在出售算力、出售代币或招募会员。图片来源：Google 而如果AI开始深入渗透到游戏这样一个商业体系成熟的行业，除了技术层面，运营层面的AI应用商业模式的新思路也可能会出现。杨文峰，BBX大爆炸加速器创始人 在创作者经济中，有像我这样的人利用他们的人工智能工具创作了许多重要的作品。其他人可以使用我创建的东西吗？平台能因此获得佣金吗？今年参观GDC时我体会到，游戏对于AI应用来说是一个非常特殊的行业。当AI进入游戏时，并不是模型有多大、技术有多前沿，而是更客观地思考它如何进入游戏行业的复杂系统，并最终改变玩家的体验。结束时有一天，所有技术的价值最终都会回到同一个问题：它会让游戏变得更有趣吗？我们很高兴今年看到人工智能在游戏中更有价值、更有趣的应用。我们将持续关注“游戏+AI”领域的下一步进展并及时更新。注：部分照片来自网络。 【本节目仅提供投资建议】【非此用】【视频播放频道】全国：B站|腾讯|视频账号|雪瓜 |今日头条 |百家帐号 | 36克|微博 |海外互秀：YouTube 联系方式：video@sv101.net
匿名评论、匿名网帖真的“看不见”吗？现在，AI可以以90%的准确率脱掉你的“马甲”。整个过程只需几分钟，每次只需几美元。来自苏黎世瑞士联邦理工学院、Antropic等机构的研究人员在一项研究中得出了令人惊讶的结论。经过在 Hacker News、Reddit 和其他平台上的测试，我们发现，在对特定数据集和来自匿名帐户的稀疏帖子进行实验时，我们的大规模模型可以以 90% 的准确率识别出这些匿名在线帐户对应的真实用户 [1]。将您的大模型视为人工智能侦探。此前，获取匿名用户的相关信息通常需要花费几个小时手动阅读帖子、寻找线索并进行比较分析。现在，侦探和人工智能可以单独完成这项工作，同时大规模验证多个帐户。只需提供匿名人士的相关评论即可帐户，几分钟之内我们就会看到该用户最有可能是谁。本研究是一项关于人工智能侦探表现的实验。研究人员开发了一个四步攻击过程：特征身份提取、语义匹配搜索、最佳候选结果的推理选择以及置信度分数调整。结果显示，在90%准确率条件下，召回率（recall rates，指能够正确识别出目标用户的百分比）达到68%。相比之下，传统方法的回收率接近0%。相关文件（来源：arXiv）该研究还警告说，人工智能可能会重新识别必须在网上留下痕迹的用户，这可能会让互联网隐私问题重新成为人们关注的焦点。在线匿名是保护参与话题辩论的发言者隐私的一种手段，旨在让他们自由发言。但现在一切都变了。所谓的“匿名”发布模式被人工智能打乱了。你认为的匿名总是表明“你是谁”。人工智能是这些匿名账户的幕后黑手。能够在短时间内、低成本地快速找到真实用户，而后者面临隐私、搜身、广告等风险。这意味着论坛上的随意评论内容、当地美食、领章、书写习惯等，都可以成为大型模型中锁定说话者真实身份的重要线索，包括居住地、职业等个人信息。投资发起者在论文中表示：“我们的发现对于网络隐私非常重要。由于传统的匿名方法需要大量的努力和高昂的成本，网民长期以来遵循防御性假设，认为匿名可以提供足够的保护。然而，我们的大规模模型推翻了这一假设。”图丨大规模匿名化框架整体流程（来源：arXiv）测试效果为了确保技术的先进性，同时保护演讲者的隐私，研究人员从公共社交媒体网站收集了多个数据集。收集了黑客新闻和 LinkedIn 个人资料帖子的数据集，并根据用户个人资料进行编译。似乎跨平台参考将它们联系起来。然后，研究人员从支柱中删除了所有识别信息，并将 work.jar 设置为最大的模型。第二组数据是从Netflix公布的用户身份信息中获取的，包括个人偏好、推荐和交易日志。从匿名化的历史先例来看，德克萨斯大学奥斯汀分校的一个团队在 2008 年发表的一篇论文声称，Netflix 奖技术可用于识别匿名用户并确定他们的政治倾向和其他潜在的个人信息 [2]。创建数据集的第三种方法是将单个用户的 Reddit 历史记录按时间划分。 （来源：arXiv）“我们发现这些人工智能代理是论文作者之一Simon Rahmen在接受媒体采访时表示：“能够做到以前很难实现的事情：从自由文本（例如匿名采访的转录）开始，他们可以逐渐恢复一个人的完整身份。Esta是一个全新的功能。以前的重新识别方法通常需要结构化数据和两个具有相似模式的数据集可以链接起来。”他指出，与传统匿名识别方法最大的区别在于，AI代理可以像人类一样浏览网页，与网页交互为了系统地测试这种能力，研究团队设计了三组实验，研究人员分析了关于不同人群在日常生活中如何使用人工智能的人类调查结果，利用这些信息，我们能够成功识别出大约 7% 的人（9 人）。125 名参与者。 7%的恢复率虽然较低，但代表了AI能力的显着提升。 l大规模模型可以基于有限的信息来识别用户，即使信息非常有限且非结构化。研究团队认为，随着AI技术的进一步发展，未来将有可能识别更多的人。在另一项研究实验中，研究人员收集了有关 r/movies subreddit 和至少五个社区之一的 2,024 条评论：r/horror、r/MovieSuggestions、r/Letterboxd、r/TrueFilm 和 r/MovieDetails。结果显示，用户谈论的电影越多，就越容易确定其真实身份。根据平均数据，人工智能可以对 3.1% 的电影分享用户进行匿名化，准确率达到 90%；识别 1.2%，准确率达到 99%。当用户分享5到9部电影时，相应的识别准确率从90%和99%分别提高到8.4%和2.5%。两个比率均进一步提高至 48.1 when用户分享了10多部电影。 %和17%。 （来源：arXiv）在第三个研究实验中，研究人员针对 5000 名 Reddit 用户，为他们添加了“破坏者”身份。研究人员使用这种新方法与上面提到的 Netflix 奖品攻击方法进行了比较。接下来，我们将 5,000 个查询干扰者添加到 10,000 个候选用户的列表中。这包括仅出现在查询集中且在候选池中没有真正匹配的用户。结果表明，新技术显着优于模仿 Netflix 奖励攻击的传统基线。 （来源：arXiv）尽管这种大规模模型仍然存在误报和其他缺点，但结果表明，它很快就优于传统的资源密集型识别在线用户的方法。随着大规模匿名化模型成功率的提高，政府部门可以利用这些技术来揭示网络犯罪分子和诈骗者的身份，以及公司人们可以利用这项技术来推荐个性化广告。研究人员提出了多项对策，包括平台限制API访问用户数据的速度、检测自动爬取行为、限制批量数据导出等。大型模型供应商还可以监控其模型在匿名攻击中的滥用情况，并建立防御措施以允许其模型拒绝匿名请求。这项研究挑战我们思考新问题。当你在互联网上的每一个痕迹都可能成为人工智能“找到”你真实身份的线索时，你还会选择继续匿名发帖吗？如果匿名从一种安全的默认设置变成了不太安全的默认设置，那么对用户来说最安全的解决方案是大幅减少社交媒体的使用或定期删除他们的帖子，以防止历史痕迹被利用。参考文献：1.https://arxiv.org/pdf/2602.168002.https://arxiv.org/pdf/cs/06101053.https://arstechnica.com/security/2026/03/llms-can-unmask-pseudonymous-users-at-scale-accuracy/操作/排版：何晨龙近期评论