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第664章 N-S方程问世的曙光(1/2)

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第664章N-S方程问世的曙光

直播间的人数在激增,除了华国范围内,YouTube有科技类博主在转播这场直播。

马斯克人在NASA,也发了推特,说群星和神国是不可思议的想法,比他过去对人工智慧时代游戏模式的构想还要更惊艳。

彼得·蒂尔则在和自己身边助手聊到这个构想的时候表达了对这种新型民主投票的赞赏。

「阿美莉卡的投票也不应该是一人一票,应该按照纳税金额来做改动。」

「公平本身就是幻觉,压根就不存在公平,一人一票在现代环境下本身就是最大的不公平。」

「看看现在的阿美莉卡,我们依然沉迷于18世纪的农业时代民主。

这在逻辑上是荒谬的,一个通过逃税和福利维生的流民,与一个为每年投入数亿美金研发经费、支撑起数万个就业岗位的创造者,在决定文明走向时竟然拥有同等的权重?这本质上是对进步的惩罚。」

「群星的构想很粗糙,但它背后所蕴含的本质才是真正的回归。投票权本来就不应该是什么天赋人权,这玩意应该是利益共担。」

「凭什么普通民众能因为存在就拥有权力?应该是投入了才有权力。如果阿美莉卡的投票权能按照纳税金额、或者说按照对社会的贡献度来加权,我们就不会在那些愚蠢的福利帐单上争论几十年。」

「更妙的是,这种设计解决了当代西方世界最大的弊端,身份政治凌驾于理性之上。

「」

简单解释一下,这是指选民们基于情绪投票,团结度会远比基于逻辑更高。

比如德意志的绿党,他们的诉求很简单,我就要炸毁发电厂,管你会引发怎样的后果。

这种单一维度的情绪,能迅速像病毒一样感染选民。

而那些试图讨论核能稳定性、俄国天然气套利成本、或者是工业电价竞争力的理性派,在选票箱前是溃败的。

逻辑是昂贵的,愤怒是廉价且高效的。

在一人一票的博弈中,基于理性的长远利益投票需要阅读详细的研究报告,基于身份和情绪投票只需要听一个口号。

越无脑的口号,越容易得到支持,选民们才不管能不能实现。

至于选上之后实现不了怎么办,无脑把责任推给反对者不就好了,反正会选他们的人也不在乎。

选民们也知道他们做不到,很多人选他们单纯为了恶心和他们持对立面观点的人。

这就导致了灾难性的后果,身份政治完全绑架了理性决策。

「当华国已经在通过这样的方式探索未来世界的社会治理制度,我们为什么没有跟上?」对彼得·蒂尔这样极端的社达分子,他敏锐捕捉到了群星表面上对普通人友好,实际上对他这种有钱人才是最友好的。

在阿波罗科技现场,对话还在继续,全球的目光都聚焦在这里。

在外界的有识之士们看来,这已经不是简单的游戏了。

它背后有太多可以探讨的地方。

Pony继续说道,「然后就是围绕这两种模式的定价规则,神国的定价很单一,我们给个体的定价是一百万词元消耗20rb,那么神国的所有者可以自由定价,初期免费,后期收费,从0到无限,定价的自由度归你所有。」

「包括内部的货币体系,充值系统,这些都是被允许的。」

「以DNF为例,我们用太初复制了一个DNF,它的充值和过去没有区别,我们可以给它定价是0,不需要各位为词元,也就是DNF世界的运转付费,它和过去没有区别。」

「以魔兽世界为例,魔兽世界是点卡付费,搬到太初之后,它也依然可以跟过去一样,算一下成本,然后设置一个合理的价格。」

「群星的定价规则就是根据词元消耗,每天进行计算当天消耗的词元数,按照过去用户在群星世界所花费的权重占比,进行汇总计算,按照占比来付费。」

「在群星里,权力不只是选票,它是一张每天结算的帐单。如果你在一个群星世界里拥有10%的权重,那么今天这个世界产生的所有运行费用,你就要承担10%。

,「这种设计是为了解决一个本质问题,防止穷人投票,富人买单,也防止富人垄断,不思进取。」

「如果你不想付怎么办,你可以选择转让,昨天消耗了一百万rb,按照比例,你要支付10万rb,你觉得这个价格太昂贵,你可以挂在交易市场,别人来为你支付,然后权重也会随之发生变化。」

「也就是说,权重是在不断变化的,我们通过这样的方式提高群星世界诞生超级个体的门槛。」

「让权重处于高频流动状态。你想要主导一个世界?可以,只要你能源源不断地支付对应的巨额成本。一旦你的现金流断裂,市场会瞬间把你吃掉。这保证了群星世界永远属于那些愿意持续投入的人,而不是某个一劳永逸的霸主。」

「如果你不支付,那么由天庭来为你支付对应的消耗费用。天庭是太初的官方机构,当你累积欠费达到你总投入的30%时,你在群星世界的前期积累会清零,也就是所谓的斩杀线。」

「这就像是现实中的强制平仓。」Pony总结道,「我们不希望看到所谓的僵尸领主出现。你要么有能力管理世界,要么有能力通过你所影响的群星世界持续变现,否则,斩杀线会帮你体面地离开。」

林燃补充道:「刚才Pony没有提到的一点,盈利模式还包括了世界复制,一个开放式的世界是有上限的,它可能只能容纳一万个玩家,其他玩家想要来玩怎么办?你们可以选择复制世界,单纯复制成本要比开发低得多,由主世界的玩家来对复制世界进行定价,前期按照时长来收费。」

「在前期复制世界的玩家是没有投票权的,一旦当复制世界的玩家总消费达到了世界创建和世界运行的成本时,比如说你创建世界花了五百万,然后每天运行的成本是五万,它运行五十天,玩家总消费达到了七百五十万,那么复制世界的玩家会自动加入到主世界的投票权重中来,主世界的变更,复制世界的玩家也可以根据花费来参与投票。」

「对主世界的玩家来说,你们想赚钱,那就可以定高价,差价就是主世界玩家的共同收益,如果你们想要不给复制世界玩家投票权,那么你们就要制定低到他们永远不可能追上的价格。」

「当然世界构建的时候,你也可以构建大家不产生交互,就类似于刚才Pony提到的DNF世界,大家都各自打副本,打PK,不会产生大规模交互,玩家之间的重叠是很少的,这样容纳上限就很高。」

「这就看大家在世界晋升的时候的设计了。」

「我们希望的是构建一个生态,我们不会下场,但我们要保证太初这个体系的活力,这是我们精心构建的体系。」

他咧嘴笑了笑:「大家能深刻体会到,治理一个世界的难度,哪怕它是虚拟的。」

「键盘侠治国,没问题,想改规则,也可以,在太初,一切皆有可能。」

Pony补充道:「另外我想提醒一下大家,太初会是腾讯未来五十年的基石,珍惜各位构建的世界,珍惜各位的权重,一个蓬勃发展的世界,它在不远的将来,未必就不能成为第二世界。」

「无论是脑机接口还是VR技术,这些作为虚拟世界的前置技术,都已经在逐渐成熟。

「」

「未来当虚拟世界技术成熟后,世界的晋升会发生。」

「这是必然,不是可能。」

「只是时间问题。」

「然后我还要提醒一点,就是和过去其他公司推出的视频制作AI不同,太初是要版权的,大家不能使用已有版权内容,比如说迪士尼、星战、战锤的世界都不能用,哪怕你说你自己是同人创作。」

林燃坐在旁边点头。

「大家应该能感受到,从深红到虹再到太初,我们围绕著人工智慧的构建是一条线下来的。」

「从最开始的语言模型,到虚拟人物,再到现在的世界构建,它底层技术叠代了无数轮,但在应用层,贯彻了同一套原则。

「在深红阶段,我们解决的是信息的壁垒,这是意志映射的第一步我思即我知,你提供想法,我们提供答案。

到了虹,我们解决的是交互的孤独。

纯粹的逻辑是冰冷的,人类需要情感的镜像,这是意志映射的第二步我愿即我见。你内心的情感映射,我们帮你创造出来。

今天的太初,是意志映射的终极阶段:我言即我造。

我们抹掉了所有的中间商,你提供一个意图,太初提供整个宇宙。」

「从二维的角度,到了这个地步,人类和上帝已经没有本质区别了。」

「我的观点和Pony一样,各位要珍惜各位投入巨大精力的世界,我不是为我们的产品站台,到了我们这个阶段,已经不需要通过这样的方式来宣传产品了。」

「和友商们的人工智慧比起来,太初遥遥领先,是真正意义上独一无二的产品。」

「我只是站在时代巨变路口,给各位的忠告,你的投票权本身,也许远比各位现在想像的要更珍贵。」

「越是热门世界,越是如此。」

「回到前面的话题,我们已经进一步攻克了vibedg的门槛,连大型3D游戏这种级别项目的门槛都已经攻克了。」

「3D游戏要求数以亿计的像素和逻辑指令在每一帧都绝对一致。当友商的生成式AI还在做演示Deo,做独立小游戏的时候,我们的领先至少是两代。」

「也许是本质的差距。」

坐在旁边的Pony想到了腾讯内部工程师们测试太初时的震惊,所有人都说不可能。按照他们内部的判断,vibedg大致能分成三个阶段。

当前的碎片化阶段,可以用Cursor写简单的脚本,用ReplitAgent搭建Web应用,或者用Midjourney生成素材。

但ai只能处理点,不能处理线。

它能写一段战斗逻辑,不能处理一个拥有10万行代码、涉及复杂内存管理的3D引擎架构,它会因为上下文遗忘迅速把项目变成垃圾。

下一个阶段是架构涌现阶段,当技术突破了长上下文推理与形式化验证的深度结合后,ai能够像资深架构师一样,理解代码库之间的深层耦合。

它不再是猜下一段代码,而是通过模拟运行来推演最优解。

此时,一个人带一群ai确实可以做出类似《原神》规模的单机版雏形,但成本极高,依然需要大量的人工微调。

而太初已经是第三个阶段了,ai不再是编写代码来模拟物理,而是它本身就理解物理。

而且太初消耗的Token数,远远低于他们的预计。

太初得益于两方面的技术突破,一方面是林燃从数学角度解决了一致性困境,另外一方面就是得益于NS方程有解了。

构建3D世界也好,2D世界也好,你都要面对现实中最难处理的逻辑之一,流体动力学。

无论是大气环流、水流波动,还是烟雾弥散,它们的本质都是N—S方程。

在传统游戏开发中,用的是模拟,也就是通过各种简化算法去骗过人眼,需要通过CF

D来求解N—S方程。

当前像英伟达的Mod或者是Deepd的相关工作,都是用物理信息神经网络来简化解NS方程的步骤。

AI通过深度学习记住N—S方程的特征,充当了N—S方程的代理模型。

最终实现以比传统求解器快100到1000倍的速度,预测出符合物理定律的流体运动。

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