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讨论总结
该讨论围绕DeepSeekR1 3D游戏展开,话题涉及游戏开发技术、代码情况、运行问题、与其他产品对比等多方面。有对游戏从零开始开发的赞赏,也有质疑其“100%从零开始”说法的声音,还有对游戏开发过程中使用的技术、代码复杂度、代码量的讨论。同时,也有关于视频录制软件推荐、模型比较等周边话题的讨论,整体氛围多元,既有技术探讨,也有不同观点的碰撞。
主要观点
- 👍 对DeepSeekR1 3D游戏从零开发表示赞赏
- 支持理由:游戏从零开发很厉害。
- 反对声音:有人认为依赖第三方库,称100%从零开始有夸大成分。
- 🔥 认为DeepSeekR1称100%从零开始开发有夸大成分
- 正方观点:代码量少且多数繁重工作由第三方库完成。
- 反方观点:有人指出代码中的ProceduralWorld是LLM编写并调用的类,Deepseek能评估库并给出起始点是不错的。
- 💡 不同模型在编写光线投射引擎能力上存在差异
- 解释:700亿参数以下模型大多失败,Phi - 4(140亿参数)是首个200亿参数以下通过测试的模型,不同模型的最终产品差异大。
- 💡 认为零代码编写能力没有吸引力,编辑现有代码库的能力才更重要
- 解释:大型语言模型代码编写能力虽看似在逐步提升,但零代码编写不是重点。
- 💡 o1付费使用能得到类似DeepSeek R1的结果
- 解释:模型发展迅速,o1很强大,gpt4o不行,YouTube上有o1制作3D游戏的示例。
金句与有趣评论
- “😂 It’s horrible I love it.”
- 亮点:表达出对游戏矛盾的情感,虽然觉得有糟糕之处但还是喜爱。
- “🤔 This is really impressive.”
- 亮点:直接表达对DeepSeekR1 3D游戏从零开始开发的正面感受。
- “👀 Just use OBS: https://obsproject.com/"
- 亮点:针对游戏相关的视频录制推荐工具。
- “🤔 To be fair, the length of the code doesn’t necessarily correlate to the complexity of the program.”
- 亮点:指出代码长度和程序复杂度不一定相关的观点。
- “👀 It can one shot a "3d game" in JS/three.js or any other major scripting language.”
- 亮点:描述DeepSeekR1构建3D游戏的能力。
情感分析
总体情感倾向较为复杂。有对DeepSeekR1 3D游戏的正面赞赏,如觉得游戏从零开发令人印象深刻;也有负面评价,如认为其成果不那么令人信服或者直接表示糟糕体验。主要分歧点在于对游戏是否真的100%从零开始开发、游戏的成果是否足够优秀等方面。可能的原因是大家对游戏开发的理解不同,以及对不同开发技术和工具的期望和评价标准存在差异。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会进一步探讨模型在游戏开发中的实际能力和限制,如代码生成能力、处理复杂任务的能力等。
- 潜在影响:对游戏开发领域可能会促使开发者重新审视模型在游戏开发中的作用,以及如何更好地利用模型进行开发;对人工智能领域可能会影响对不同模型能力的评估标准和发展方向的思考。
详细内容:
标题:关于 DeepSeekR1 3D 游戏开发的热门讨论
在 Reddit 上,一个关于 DeepSeekR1 3D 游戏“100%从无到有”开发的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注,评论数众多。讨论主要围绕游戏的开发语言、代码质量、是否真正“从零开始”以及与其他类似项目的比较等方面展开。
讨论焦点与观点分析: 有人认为这款游戏使用了大量第三方库,称其“100%从无到有”有些夸张。比如,有用户分享道:“这不过是将几行 SDK 调用拼凑在一起,不能称之为完全从零开始。”但也有人认为,即使借助了库,能将其整合并生成成果也有一定价值。比如有人说:“Deepseek 能根据需求评估所有库,知道调用什么,并给出起点,这能为人类节省不少研究时间。”
还有用户提到了自己的相关经历,比如有用户表示自己在 MATLAB 中从零开始构建渲染引擎,在不到 200 行代码中实现了地形生成、纹理映射、照明等功能。
对于是否应在 GitHub 上分享代码,大家也各抒己见。有人希望获取代码链接,有人则担心代码的质量和可维护性。
特别有见地的观点是,有人指出虽然代码长度不一定与程序的复杂性直接相关,但在制作完整游戏时,前期对库的研究选择对于未来开发至关重要。
总体而言,这次讨论展示了大家对于这款游戏开发的不同看法和深入思考。
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