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无（仅一个视频链接https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1itdy0k.mp4，无法确切得知内容相关信息）

讨论总结

该讨论围绕在本地使用DeepSeek与Unity展开。其中有评论提供了DeepSeek本地版本在Unity Asset Store中的产品链接，还有人在探讨游戏开发中使用超小型轻量级LLM的情况，包括模型大小的选择、预算考虑等。此外，有人将无指令的DeepSeek类比为与自闭症患者交流的状况，也有对特定版本DeepSeek运行情况的交流，同时部分人表达了对LLMs在游戏领域更多应用的期待，整个讨论氛围较为积极，没有太多激烈的争论。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek有本地版本且以Unity Asset Store产品形式存在
    • 支持理由：评论者给出了具体的产品链接作为证据。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在游戏开发中考虑使用超小型轻量级LLM
    • 正方观点：可以在游戏里打开通讯窗口与飞行员聊天很神奇。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 不清楚具体多小的模型合适，如0.5b模型的效果
    • 没有明确的支持或反对理由，只是在探讨模型大小选择的疑惑。
  4. 🤔 671B版本的DeepSeek难以在消费级显卡和游戏中运行
    • 支持理由：671B模型对资源要求高，消费级显卡难以承载，游戏还会占用GPU资源。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 希望看到更多使用LLMs的游戏，认为1B就能达到目的
    • 支持理由：没有详细阐述，只是表达一种期待。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 The local version is available in the form of a [Unity Asset Store product](https://assetstore.unity.com/packages/tools/behavior - ai/chatlab - dialogue - builder - for - unity - 309315?aid = 1100ljTva) here.”
    • 亮点：直接给出DeepSeek本地版本的获取途径。
  2. “🤔 Amazing. I’m considering having a super small lightweight LLM in my UE - based Space ATC game, where you can open up a comms window and chat with the pilots :-)”
    • 亮点：描绘了在游戏中使用LLM的有趣场景。
  3. “👀 I’m just imagining going up to an autistic person, asking them a question, and then hearing a couple minutes of them thinking aloud.”
    • 亮点：用奇特的类比形容无指令的DeepSeek。
  4. “💥 The 671B model would barely run on a consumer card let alone inside a game that is also hogging up GPU resources.”
    • 亮点：清晰解释671B版本难以在游戏相关场景运行的原因。
  5. “😉 I really want to see more games using LLMs.”
    • 亮点：简洁表达对LLMs在游戏应用的期待。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点较少，只是在探讨模型大小选择等技术问题上有不同观点。可能的原因是话题主要围绕技术应用展开，大家更多是分享信息和经验，并没有太多对立的利益关系或者强烈的主观偏好。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同规模LLM模型在游戏中的实际表现和优化方式。
  • 潜在影响：如果LLMs在游戏中得到更广泛应用，可能会改变游戏的交互体验和开发模式。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek 在本地与 Unity 运行的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“DeepSeek 能在本地与 Unity 一起运行”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1itdy0k.mp4），获得了众多用户的点赞和评论。

讨论的焦点集中在 DeepSeek 不同版本的应用和效果上。有人指出本地版本可以在 Unity 资产商店中获取，也有人在考虑将超小轻量的 LLM 应用在基于 UE 的太空 ATC 游戏中，对于模型的大小展开了探讨。比如，有人好奇到底多小合适，是 1B 还是 0.5B。还有用户分享了相关的模型链接，如 https://huggingface.co/NousResearch/Hermes - 3 - Llama - 3.2 - 3B 以及 https://huggingface.co/NousResearch/Hermes - 3 - Llama - 3.1 - 8B 。

有人提到可以尝试 1.5B 的 DeepSeek，称其在闲聊或指令方面表现出色。也有人表示想象向自闭症患者提问并倾听他们长时间的思考。

在讨论中，存在一些共识。比如，大家都对在游戏中应用 LLMs 表现出了期待。同时，也有不同的声音。有人认为 671B 版本的模型难以在消费级显卡上运行，而量化模型和蒸馏模型的存在则提供了便利。

特别有见地的观点是，对于游戏开发者来说，需要权衡模型大小和性能，以在预算内达到最佳效果。这一观点丰富了讨论，让大家更深入地思考如何在实际应用中选择合适的模型。

总之，关于 DeepSeek 在本地与 Unity 运行的讨论展现了用户对于新技术应用的热情和深入思考，为相关领域的发展提供了有价值的参考。