chatgpt4角色扮演 角色扮演42

本文目录一览：

• 1、狂欢印钞机游戏攻略
• 2、有没有类似glow但是更自由的
• 3、750W80万毫安是多少度电?
• 4、角色大模型,更像栩栩如生的人
• 5、LLM角色扮演论文浅析

狂欢印钞机游戏攻略

年，在《以IP构建为核心的游戏生产方式》演讲中，刘伟谈到了对游戏工业化的理解。他认为，构建游戏产品生产线需要经过标准化、工具化、自动化、平台化和智能化五个阶段，每个阶段都有明确的生产管线，使用相同的生成工具进行统一的标准化生产，最后能够大规模、稳定地生产高质量的游戏产品。

沿着海岸扩展城市沙滩，亲手打造华丽滨海景观。飞机坪系统带你跨越国度，把东京、巴黎等着名小镇搬回家。施放灾难，主宰城市大灾变；重建家园，获取知名地标素材。游戏亮点精致画面：游戏内灯红酒绿，车水马龙，和现实中的城市建筑很相似，让你仿佛置身在真实的城市中一般。

有没有类似glow但是更自由的

类似glow但是更自由的是Claude。这个软件的定位其实更类似chatGPT，不过文笔真的强，想让它扮演需要一些魔法，网上可以搜到，也可以加入专门的群。优点就是描写非常优美细腻，智商高，自由度高，偶尔也可以让它做点别的事情。缺点就是在国内玩需要一些操作，比如科学上网，比如工作区。

Bard是Google推出的AI对话平台，同样支持自然语言交互，并且可以在一定程度上根据用户的输入进行学习。Jasper是一款AI写作助手，可以帮助用户撰写文章、故事等文本内容，同时也支持与用户进行对话式的交互。

类似glow但是更自由的如下：ChatGPT，非常智能的虚拟社交软件，可以带来全新的交友体验，能随时在几秒内回复用户，还可以创建自己的头像。PersonAI，提供了多种参与话题和不同的故事模式，能问它任何知识问题，还可以创建一个虚拟的AI角色，谈论任何想谈论的事情。

750W80万毫安是多少度电?

换算为度电(kWh)，750瓦时除以1000，即0.75度电。因此，750W，80万毫安的电流运行1小时为0.75度电。

w一天需要18度电左右。电功率为750w，即750W=0.75KW，750瓦一小时0.75度电，一天就是0.75x24=18度电。千瓦时就是平时所说的“度”，是电功的单位，符号：kW·h，计算公式为功率乘以时间。表示一件功率为一千瓦的电器在使用一小时之后所消耗的能量。对于日常来说，1千瓦时即1度。

w一小时用电是7度电。对于这个问题，要从电功率和电能的关系来解电功率是描述电器在单位时间内消耗的能量，单位是瓦特。电能是电功率与时间的乘积，表示在一段时间内使用的总电量，单位是瓦时。这个单位常常也被称为度。在这个问题中，电功率为750W，时间为一小时。

由于1千瓦1小时就是1度电，750W=0.75千瓦，所以0.75千瓦×1小时=0.75度电 。如果是2千瓦电器，每小时耗电就是2千瓦×1小时=2度电 。

w一小时0.75度电。根据题意，电器电功率为750W，即0.75KW，用电时长为一小时，即1h，根据公式：用电量=用电功率*用电时长，即0.75KW*1h=0.75KW·h=0.75千瓦时，千瓦时就是平时所说的“度”，是电功的单位，符号：kW·h，计算公式为功率乘以时间。

w的电器一个小时能用0.75度电。现在的家用电器普遍进入寻常百姓人家，什么机械的，自动的，智能的等等，样式越来越漂亮，功能越来越先进。购买的家用电器越来越多，每个家庭的用电量也在不断攀升。为了节约能源，减少耗电量，我们在购买电器时尽量购买小功率电器，本着够用就好。

角色大模型,更像栩栩如生的人

1、在技术报告的背景下，角色大模型与通用大模型相比，更注重让模型“像栩栩如生的人”，不仅具备深厚的角色知识，保持一致的对话风格，还能生动演绎角色的魅力，为用户提供充满新鲜感和情感价值的互动体验。

2、然而，角色大模型的研究并非单纯的智商竞赛，它更强调的是像人一样的交互与情感共鸣。RoleEval和CharacterEval作为关键的评测工具，为评估模型在角色扮演场景中的真实性和共情力提供了标准。Baichuan-NPC在角色扮演领域独树一帜，成为了中文领域的佼佼者。

3、最后，好奇心占了上风，他们走进建设，发现，它实际上是一个废弃的蜡像馆栩栩如生的蜡像惊人的。没想到，这些蜡像，从原来的杀手哥哥的手，他们收集尸体不请自来的客人，做出一个蜡像的音乐。

LLM角色扮演论文浅析

这些论文总结了大模型在角色扮演领域的研究进展，从训练框架、数据构建、评估方法到具体应用案例，展示了大模型在角色创造与交互中的潜力和挑战。

角色扮演是大模型应用中关键能力，主要通过两种方法实现：直接使用提示调用GPT接口或微调特定模型。直接使用方法需精细构造提示，成本较高，而微调方法则需高质量指令数据。RoleLLM为此设计了解决方案，包括角色扮演指令微调数据集构造、模型、数据集与评估等。

论文概要：本文提出了一种基于slot-filling任务的统一鲁棒性评估框架，系统地评估语言模型在不同输入扰动场景下的对话理解能力。

**罪恶克星 - 法律大模型**：融合法律问答与审计助手功能，提升法律服务效率。1 **Personalized LLM 领域研究助理**：专注于个性化大语言模型领域的研究助手。1 **古文诗词专家助手 - 诗墨**：基于大模型探索古文诗词，提供知识输出与角色扮演。

可使用HuggingFace Transformers进行推理。对于Qwen-72B-Chat-Int4模型，可以使用vLLM和类Transformers接口进行推理，或使用vLLM和类OpenAI接口进行推理。相关论文和资源包括使用通义千问Qwen-72B-Chat模型进行考研阅读理解题测试，以及阿里巴巴开源国内最大参数规模大语言模型Qwen-72B发布，对AI落地有积极影响。