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CASE FILE / 机器人
早上醒来时,很早就可以访问@typesafeai,并且非常兴奋地尝试一下
早上醒来时,很早就可以访问@typesafeai,并且非常兴奋地尝试一下。今天早上上班前做了一个烹饪演示,其中typesafe在我的@threejs动作游戏中驱动了一位AI合作伙伴。可以看到右侧的日志实时跟踪人工智能决策。 Typesafe正在读取游戏状态并选择机器人的意图:何时参与、重组、生存或逃跑。 显然现在有点原始,但这就像是大约1小时的工作。我需要跑去上班,但天哪,我超级兴奋地在这个收件箱上再接再厉😄 今天早上大约10分钟的游
● ● ●CASE FILEGUIDE
Sam Enoka · @maybe_im_sam
案例拆解
早上醒来时,很早就可以访问@typesafeai,并且非常兴奋地尝试一下。今天早上上班前做了一个烹饪演示,其中typesafe在我的@threejs动作游戏中驱动了一位AI合作伙伴。可以看到右侧的日志实时跟踪人工智能决策。 Typesafe正在读取游戏状态并选择机器人的意图:何时参与、重组、生存或逃跑。 显然现在有点原始,但这就像是大约1小时的工作。我需要跑去上班,但天哪,我超级兴奋地在这个收件箱上再接再厉😄 今天早上大约10分钟的游戏测试总花费约为0.02美元。我们他妈的走吧😂
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原帖内容
Woke up with early access to @typesafeai and was super excited to try. Got a demo cooking before work this morning where typesafe drives an AI co-op partner in my @threejs action game. Can see the log on the right tracking the AI decision making in realtime. Typesafe is reading game state and choosing intent for the bot: When to engage, regroup, survive, or escape. Obviously a bit primitive right now but this is like ~1hr worth of work. I need to run to work, but holy shit super excited to build on this 😄 The total spend for about 10mins play testing this morning was about $0.02. Let's fucking go 😂
这个案例说明了什么?
- 把感知状态交给 JEV 做实时离散决策
- 用概率决定继续自主执行还是停下来
- 回看原帖里的仿真或真机演示