龙的传人 五级关卡 阳城不局部图
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LLM发展到这个阶段，模型的上下文窗口已经成为了关键的掣肘。
模型的上下文窗口由许多token组成，它们是处理单词、图像、视频、音频、代码这些信息的基础构建。
模型的上下文窗口越大，它处理给定提示时能够接纳的信息就越多——这就使得它的输出更加连贯、相关和实用。
而这次，谷歌通过一系列机器学习的创新，大幅提升了1.5 Pro的上下文窗口容量，从Gemini 1.0的原始32,000 token，直接提升到了惊人的1,000,000 token。
这就意味着，1.5 Pro能够一次性处理海量信息——比如1小时的视频、11小时的音频、超过30,000行的代码库，或是超过700,000个单词。
甚至，谷歌曾经一度成功测试了高达10,000,000的token。
深入理解海量信息
脱胎换骨的Gemini 1.5 Pro，已经可以轻松地分析给定提示中的海量内容！
它能够洞察文档中的对话、事件和细节，展现出对复杂信息的深刻理解。
我们甩给它一份阿波罗11号任务到月球的402页飞行记录，它对于多复杂的信息，都能表现出深刻的理解。
让它从文件中列举出3个喜剧性的时刻，接下来，就是见证奇迹的时刻——
才过了30秒出头，答案就已经生成了！
接下来，看看它的多模态功能。
把这张图输入进去，问它：这是什么时刻？
它会回答，这是阿姆斯特朗迈上月球的一小步，也是人类的一大步。
这次，谷歌还新增了一个功能，允许开发者上传多个文件（比如PDF），并提出问题。
更大的上下文窗口，就让模型能够处理更多信息，从而让输出结果更加一致、相关且实用。
横跨各种不同媒介
与此同时，Gemini 1.5 Pro还能够在视频中展现出深度的理解和推理能力！
得益于Gemini的多模态能力，上传的视频会被拆分成数千个画面（不包括音频），以便执行复杂的推理和问题解决任务。
比如，输入这部44分钟的无声电影——Buster Keaton主演的经典之作《小神探夏洛克》。
模型不仅能够精准地捕捉到电影的各个情节和发展，还能洞察到极易被忽略的细微之处。
我们可以问它：找到一张纸从主角口袋中被拿出的瞬间，然后告诉我关于这个细节的信息。
令人惊喜的是，模型大约用了60秒左右就准确地找出，这个镜头是在电影的12:01，还描述出了相关细节。
高效处理更长代码
不仅如此，Gemini 1.5 Pro在处理长达超过100,000行的代码时，还具备极强的问题解决能力。
面对如此庞大的代码量，它不仅能够深入分析各个示例，提出实用的修改建议，还能详细解释代码的各个部分是如何协同工作的。
开发者可以直接上传新的代码库，利用这个模型快速熟悉、理解代码结构。
高效架构的秘密：MoEGemini 1.5的设计，基于的是谷歌在Transformer和混合专家（MoE）架构方面的前沿研究。
不同于传统的作为一个庞大的神经网络运行的Transformer，MoE模型由众多小型的「专家」神经网络组成。
这些模型可以根据不同的输入类型，学会仅激活最相关的专家网络路径。
这样的专门化，就使得模型效率大幅提升。
而谷歌通过Sparsely-Gated MoE、GShard-Transformer、Switch-Transformer、M4研究，早已成为深度学习领域中MoE技术的领航者。
Gemini 1.5的架构创新带来的，不仅仅是更迅速地掌握复杂任务、保持高质量输出，在训练和部署上也变得更加高效。
因此，团队才能以惊人的速度，不断迭代和推出更先进的Gemini版本。
性能比肩Ultra，大幅超越1.0 Pro在涵盖文本、代码、图像、音频和视频的综合性测试中，1.5 Pro在87%的基准测试上超越了1.0 Pro。
与1.0 Ultra在相同基准测试的比较中，1.5 Pro的表现也相差无几。
Gemini 1.5 Pro在扩大上下文窗口后，依然保持了高水平的性能。在「大海捞针 (NIAH)」测试中，它能够在长达100万token的文本块中，在99%的情况下，准确找出隐藏有特定信息的文本片段。
此外，Gemini 1.5 Pro展现了卓越的「上下文学习」能力，能够仅凭长提示中提供的信息掌握新技能，无需进一步细化调整。
这一能力在「从一本书学习机器翻译 (MTOB)」基准测试中得到了验证，该测试检验了模型学习从未接触过的信息的能力。
对于一本关于全球不足200人使用的Kalamang语的语法手册，模型能够学会将英语翻译成Kalamang，学习效果与人类学习相似。
谷歌的研究者成功地增强了模型处理长文本的能力，而且这种增强并没有影响到模型的其他功能。
虽然这项改进只用了Gemini 1.0 Ultra模型训练时间的一小部分，但1.5 Pro模型在31项性能测试中的17项上超过了1.0 Ultra模型。
与1.0 Pro模型相比，1.5 Pro在31项测试中的27项上，表现更佳。
细节表现如何？
分析和掌握复杂代码库
这款模型能够迅速吸收大型代码库，并解答复杂的问题，这一点非常引人注目。
例如，three.js是一个包含约10万行代码、示例和文档等的3D Javascript库。
借助这个代码库作为背景，系统能够帮助用户深入理解代码，并能够根据人们提出的高层次要求来修改复杂的示例。
比如：「展示一些代码，用于添加一个滑块控制动画速度。采用和其他演示相同的GUI风格。」
或者精确地指出需要修改的代码部分，以改变另一个示例中生成的地形的高度。
浏览庞大而陌生的代码库
并且，模型能够帮我们理解代码，或定位某个特定功能的实现位置。
在这个例子中，模型能够处理整个包含116个文件的JAX代码库（746k token），并协助用户找到实现自动微分反向传播的确切代码位置。
显然，在深入了解一个陌生的代码库或日常工作中使用的代码库时，长上下文处理能力的价值不言而喻。
许多Gemini团队成员已经发现，Gemini 1.5 Pro的长上下文处理功能，对于Gemini 代码库大有裨益。
长篇复杂文档的推理
同时，模型在分析长篇、复杂的文本文档方面也非常出色，例如雨果的五卷本小说《悲惨世界》（共1382页，含732,000个token）。
下面这个简单的实验，就展示了模型的多模态能力：粗略地画出一个场景，并询问「请看这幅图画中的事件发生在书的哪一页？」
模型就能给出准确的答案——1099页！
Kalamang语翻译
报告中一个特别引人注目的例子是关于Kalamang语的翻译。
卡拉曼语是新几内亚西部、印度尼西亚巴布亚东部不足200人使用的语言，几乎未在互联网上留下足迹。
Gemini Pro 1.5通过上下文学习掌握了Kalamang语的知识，其翻译质量可与使用相同材料学习的人相媲美。
在英语到卡拉曼语的翻译中，Gemini Pro 1.5的ChrF达到了58.3，大幅超过了以往最好的模型得分45.8 ChrF，并略高于MTOB论文报告的57.0 ChrF人类基准。
这一成就无疑带来了令人激动的可能性，提升稀有语言的翻译质量。
Gemini 1.5的诞生，意味着性能的阶段飞跃，标志着谷歌在研究和工程创新上，又迈出了登月般的一步。
接下来能跟Gemini 1.5硬刚的，大概就是GPT-5了。
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我有五件新买的羊绒毛衣挂在衣柜里。据我记忆，这些都是很划算的交易。自从寒冷的天气开始，人们就很难抗拒“100%纯羊毛、舒适、永恒、经典”这样的广告语。
然后社交网络 X 上的一条病毒式帖子改变了我的想法。Derek Guy 的发帖账号为 @dieworkwear，他在一系列 27 篇帖子中解释了一件售价 50 美元的羊绒衫和一件可能售价 5,000 美元的羊绒衫之间的区别。
当然，质量（柔软度、弹力、纱线长度、寿命）存在巨大差异，但盖伊还强调了快时尚对环境和动物福利造成的影响，快时尚指的是快速批量生产的低质量服装。
对一些人来说，盖伊代表了一种被称为“去影响者”的新型社交媒体人物。作为网络影响者文化的产物，这些社交媒体人物告诉他们的追随者不应该买什么。他们拒绝过度炒作的趋势和唯物主义。他们通常会提出这样的问题：“值得吗？”
算法一定注意到了我在盖伊的帖子上徘徊的时间，因为此后不久，我的提要就充满了敦促我成为一个更有责任感的消费者的帖子。Tanner Leatherstein 在他的 TikTok 和 Instagram 上拆解奢侈品包。他用丙酮和小刀片刮掉了 Michael Kors 包的饰面。“低品顶级谷物，”他低声嘀咕道。MissJodyTan 吹嘘说过去三年只买了六件衣服。
大约一年前，去影响力成为一种趋势，“当时人们对经济衰退和猖獗的消费主义有很多担忧”，在加州大学洛杉矶分校推广学院教授影响力营销的利亚·哈伯曼说。对于想要成为网红的人来说，建立追随者可能是一种有效的策略。“普通影响者可以通过消除影响力来引起大量关注和参与，”她说。“前提是建立在相反和违背常规的基础上。”
哈伯曼说，在发展了粉丝基础后，去影响力者可以利用影响力的共同收入来源：品牌合作伙伴关系。
Andrea Cheong 是一位在 Instagram 和 TikTok 上拥有超过 39 万粉丝的去影响力人士，她闯入商店并从货架上拿下商品，展示如何寻找缝线、衬里和材料标签。她最近的帖子包括与Klarna Bank AB甚至TK Maxx（TJ Maxx 的英国版）的品牌合作伙伴关系。
至于盖伊，他似乎热衷于阻止鲁莽的消费主义。他说，在线营销加剧了这个问题，因为购物者在购买前无法近距离看到商品。它削弱了人们比较服装和衡量质量的能力。“他们在购买之前无法触摸它。他们正在购买羊绒的理念。他们想要便宜的奢侈品。这就是我们如何得到一件价值 75 美元的羊绒毛衣的原因，”他说。
他拒绝使用“去影响力”一词，并表示他不打算阻止所有毛衣购买。他明白，大多数购物者可能会受到储蓄的驱动，甚至超越环境问题。“我个人在消费方面没有问题。人们需要工作，”他说。
“我试图向人们展示如何在二手市场上买到一件好毛衣，”盖伊说道，并推荐了 eBay 等平台。“花 50 美元就能让你看起来很漂亮，同时还能买到高品质的商品。”
使用ChatGPT制作一个AI鸡尾酒调酒师
明年，OpenAI Inc. 将开设一家数字商店，任何人都可以分发根据用户特定需求定制的 ChatGPT 版本。过去一个月我一直在测试聊天机器人创建工具，最终明确需求是制作一个推荐鸡尾酒配方的工具。
OpenAI 的 GPT 编辑器本身很大程度上就是一个聊天机器人。我用给我的聊天机器人定义了一些规则，同时设置一个选项卡让我切换设置，例如聊天机器人是否应该能够浏览网页。
给聊天机器人选择了一个名字“鸡尾酒调酒师”，并设置了一条欢迎信息：“激发魔力，一次一杯！” 在机器人中添加了向用户显示的示例提示，例如“今天喝什么？” “什么是很棒的不含酒精的饮料？” 我指示聊天机器人以适当的语气与用户进行交流，并建议建议饮料的种类。
最终弄清楚了如何创建一些相当复杂的规则。除了建议奇特的饮料配方之外，真正的考验是饮料的质量如何。机器人并不总是遵守我设定的规则，而且它似乎暗示着数量不寻常的蓝色、奶油状的鸡尾酒，并含有可食用的闪光和棉花糖等装饰物。
我储备了各种原料——椰子奶油、蓝橙酒、苏打水，甚至还有亮片和棉花糖——然后拿出我的鸡尾酒调酒器。
虽然这些食谱听起来不错（或者至少很有趣），但大多数味道都很糟糕。正如我在 ChatGPT 等大型语言模型的其他一些应用中发现的那样，Cocktail Unicorn 擅长 自信地模仿制作饮料的步骤，但并不真正了解成分的正确比例，特别是对于含有酒精的饮料。
我尝试的第一个是果味独角兽朗姆酒鸡尾酒，其中包括百香果利口酒、朗姆酒和酸橙汁。尽管“鸡尾酒工具”向我介绍了如何用勺子背面创造出渐变效果，以便在玻璃杯中分层不同颜色的液体，但这种饮料最终看起来像洗碗水，尝起来像止咳糖浆。
一款以光明节为主题的饮料，一种类似的蓝色闪闪发光的朗姆潘趣酒，也很糟糕。朗姆酒、蓝柑橘、椰子奶油和菠萝汁的组合听起来很吸引人，但尝起来就像含糖的奶油泥。
其中有一个亮点：一种名为“日出独角兽汽水”的非酒精饮料，由葡萄柚汁、橙汁、石榴糖浆、汽水和可食用微光混合而成。我在上面放了棉花糖，然后给了我的孩子们。他们根据无酒精鸡尾酒评分为 9.5 分（满分 10 分）。人工智能是不是很神奇？
一个公司的创始人，对每个具体业务的理解大概率都是不如下属的，为什么投资人却无比重视创始人本身的特质和素质呢？原因之一是创始人能够提供两个只有 TA 才能提供的价值：远见和信仰。而这两个东西，才是一个公司真正的价值所在，因为它们才是最 distinctive 的，真正独特的东西。
什么是远见（Vision）？就是看到尚未发生但大概率会发生的那个未来，知道世界正在往什么方向演化，以及演化的速度如何。
什么是信仰（Belief）？就是无条件的相信，在考验面前，在困难面前，风雨无阻。
唐僧之所以是唐僧，不仅因为他知道我要去西天取经，这就是他看到的那个未来。更在于他无比的坚定，即使这一路上有无数的妖怪都想吃了他。孙悟空可以没有，但唐僧不能没有，因为没有唐僧，孙悟空即使有，也早就放弃了取经回花果山找紫霞去了。
让我们举两个例子，当然，无论举多少例子，都是极小概率的幸存者偏差，因为创业成功本身就是小概率事件。创业需要运气，但也绝对不是仅有运气就可以成功的。最后我们再来讨论幸存者偏差的问题。
一个比较遥远的例子，张一鸣在创立字节跳动的时候，只有一个远见，就是推荐比搜索好。让机器把一个用户想要的信息推给她，比让她每天自己去搜索要更符合人性。所以这就是一个尚未发生但大概率会发生的那个未来，世界正在向这个方向演化。
但问题是，推荐系统在 2012 年还是非常小众的技术，当时机器学习和后来的深度学习远远不像 2016 年 AlphaGo 之后那样风靡全球。所以当时整个中国懂这项技术的人才非常少。如何才能找到他们呢？找到孙悟空呢？
当时做了非常多的尝试，我只举两个比较有趣的例子。第一，当时一鸣找来了宿华，也就是现任快手的创始人之一。宿华之前在谷歌工作，他所在的张栋的团队是当时国内极少数懂推荐系统的团队，因为当时只有谷歌这样的公司在研究这样的技术。当一鸣的团队听完宿华给他们讲推荐系统时惊为天人，后来一鸣想给 5% 的股份让宿华加入字节，但宿华没同意。后来宿华加入了程一笑创建的快手并成为大股东，帮助快手完成了技术上的飞跃，才超过了一众短视频平台，有了今天的地位。第二，当时有一本即将出版的书，是项亮写的《推荐系统实践》。一鸣在看了文稿之后又力邀项亮加入，但还是被拒绝了，毕竟当时的字节实在太小了。
而我们知道，今天的字节跳动已经是国内甚至全世界最懂推荐系统的公司了，抖音和 TikTok 的大杀四方就是证据。这一切都始于一个远见，和更重要的，一个在困难面前，风雨无阻的信念。
第二个例子，是我真正写这篇文章的目的，就是 OpenAI，因为对 AI 这个领域来说，一切才刚刚开始。
OpenAI 的创始人 Sam 的远见是什么？就是 AGI，通用人工智能。他对 AGI 的定义是，第一，在大多数任务上 AI 的表现都超越人类；第二，可以创造出新的知识，帮助人类进步。
Sam 是这么想的，也是这么做的。让我们从一篇著名的论文聊起。
2017 年，在咱们微博中反复出现的论文 Attention is all you need 横空出世。之前人们在处理自然语言模型 NLP 时，都用 RNN – 循环神经网络，然后再加入注意力机制 – Attention Mechanism。所谓注意力机制，就是让 AI 拥有理解上下文的能力。比如苹果手机的“果”，和苹果的“果”，是拥有不同含义的，前一个和微软更接近，后一个和香蕉更接近（所以我建议我的好友在创业时一定要取名为香蕉，都决定创业了，怎么能不相信玄学呢？）。在注意力机制诞生之前，AI 无法区分这两个“果”的含义。
但 RNN + Attention，会让整个模型的处理速度变得非常非常慢，因为 RNN 是一个词一个词处理的。所以这篇论文就说，我们不要 RNN，只要 Attention，于是就有了题目：Attention is all you need！而这个没有 RNN 只有 Attention 的自然语言模型就是 Transformer – 变形金刚。论文的作者都来自谷歌，他们后来全部去创业了，心疼谷歌一秒，毕竟写出这样的论文，投资人早就把他们家都给拆了。
这个只有 Attention 的模型不再是一个词一个词的处理，而是一个序列一个序列的处理，可以并行计算，所以计算速度大大加快，一下子让训练大模型，超大模型，巨大模型，超巨大模型 …… 成为了可能。
于是 OpenAI 在一年之内开发出了第一代 GPT，Generative Pre-Training 生成式预训练。不用管什么是预训练，关键在于生成式。
GPT 的目标只有一个，就是预测下一个单词。比如输入 i love，它就会输出 Murph，然后自己再把 Murph 当做输入，继续输出下一个单词，比如 Me，然后是 too，然后是 We all are！所以后来大火的 GPT-3 和 ChatGPT 都可以生成大段大段的文字，就像和我们在对话一样。
当然，这篇文章不是写 OpenAI 的发展史哈，写这个 ChatGPT 比我厉害多了。而是要讲远见和信仰的故事。远见已经讲了，创始人 Sam 的远见就是 AGI，通用人工智能。那么信仰呢？信仰只有在考验和困难面前才能彰显力量。考验马上就来了。
看到 GPT 之后，谷歌的人又不淡定了，爆肝两个月做了一个比 GPT 大四倍，拥有 3.4 亿个参数的大模型，就是著名的 BERT，几乎在所有表现上碾压了 GPT。一方面是模型更大，数据量更多，另一方面，是 BERT 用了一个更简单的训练方法，也就是完形填空式的方法。比如输入是 i love Murph. ____, too. We all Are！然后输出是 Me；
显而易见，完形填空比生成式的预测下一个单词要容易的多。所以即使是同样大的模型，同样多的数据，BERT 的训练效果也要比 GPT 好的多。由于碾压级别的表现，BERT 的论文引用量是 GPT 的十倍。
OpenAI 蒙了，被人碾压了，怎么办？抄，还是不抄？这是一个问题。
但别忘了，OpenAI 的远见是做 AGI – 通用人工智能。而 AGI 必须是生成式的，会做完形填空的 AI 能通往 AGI 吗？
（这里要解释下哈，BERT 和 GPT 都是预训练模型，也就是说训练的方法和最终的应用可以是不同的。如果要具体讨论，就不可避免的要加入很多例如 embedding 这样 “书呆子” 才会懂的词汇。不要误解哈，“书呆子” 是这个时代最值钱的人。这里我们只需要知道，如果模型训练时的目标和最终的应用是一样的，那么效果当然会好的多。所以用生成式的任务训练出来的 GPT，当然在生成式的应用上就会效果更好）
所以在 BERT 大火（论文引用量是 GPT 的十倍）的情况下，坚持做生成式模型就成了考验，因为训练一个生成式的模型，它真的很难。面对巨大的不确定性，OpenAI 怎么办？加大投入！收集更多的数据，做更大的模型，期待大力可以出奇迹。
于是就有了后来大火的 GPT-3 和 ChatGPT，那个可以帮我们写论文，写代码，进行多轮对话，能完成各种各样只要是以文字为输出载体的任务的神奇 AI，是当前人类对于 AGI 最大胆的一次尝试。有人估算光训练 GPT-3 就花了 1200-1500 万美金。而在拿到微软 100 亿美金的投资之后，Sam 又可以继续自己改变世界的使命了。
事后来看，这似乎是势所必然的，毕竟砸了这么多钱进去，大力出奇迹。但在事前，没人知道生成式 AI 这条路能否超越 BERT，能否进步到今天这个样子。毕竟如果这么简单就可以判断，那么做出 ChatGPT 的就不是 OpenAI 这家创业公司，而是那些市值万亿美金的大公司们了。毕竟让 OpenAI 这家创业公司砸 1500 万美金需要的勇气和让苹果、谷歌砸 1500 万美金所需要的勇气是完全不同的。
在不确定性面前，是创始人需要做出那个充满了信仰力量的一跃，因为 TA 想实现 TA 所看到的那个未来。这是最让我喜爱 OpenAI 和 Sam 的地方。
本来还想写三件事：
第一，远见到底是如何产生的？因为曾教授说的「没有远见就没有战略」，是我最喜欢的有关战略的一句论述，所以研究战略，关键在于研究如何产生远见，如何看到那个尚未发生但未来大概率会发生的未来。
第二，即使举再多的例子，也不过是极小概率的幸存者偏差。即使拥有了远见和信仰，就能成功吗？这是一个人生哲学的问题，我很想聊一聊呢。
第三，Sam 的另一个远见是多轮对话式的生成式 AI 一定会代替 Google 搜索这种产品形态，我 120% 赞同，哈哈，但要讲清楚为什么还要从商业模式和用户价值这两个维度做深入的讨论。
转发微博. https://weibo.com/u/3978383590
不明确的内容？
移民进入条件
市民退出条件
房屋升级条件
为啥KS3好玩？KS3的精髓总结。
整理KS3,LJ,KS4的共同点和不同点。
优先级高的内容？
非常规小成本推广方式。
日常收集所看到的各种推广方式。国内外各种渠道都要看。先偏重海外去做。
抓住合适时机才出手，低价，热度，梭哈一把。
“看到其他人的想法，转发过来。”
做游戏跟做主播一个样子。
这是一个流量时代。所有的内容都是为了流量服务的，包括最牛掰的算力也要臣服于流量。
那么做游戏和玩游戏，其实都是同一个道理，那就是提供内容。
其实歌手和创作歌手的类比差不多。 既然明白自己的定位，再去做独立游戏就有目标了。
要抓住的还是流量扶植， 在流量曝光的面前，其他的什么都不值一提。
那么先把自己定位成一个创作型网红，然后蹭别的游戏的流量热点，这样慢慢积累经验，积累的是怎么抓住机会的经验。进而你也明白游戏世界的各种界限，找到一个夹缝，然后种一个种子，接着开枝散叶。
那些真正能在全球范围内都取得成功的独立游戏，有没有什么共同的特点呢？
主要有三个。
第一就是它当然得是一个传统意义上的好游戏，这一点凌驾于发行时间和其他任何因素之上，第一点本身就自成一个话题（比如5000年历史有争议，在这里就强调5000年引起话题。），但我觉得除了仅仅成为一个“好游戏”以外，如今的游戏应既有“新”又有“独特”的元素，无论是从重塑现有游戏品类的角度，还是从即将爆火的品类角度来说，要在如今的一片混乱中脱颖而出需要很多的努力；
第二就是它不能太想当然，因为面向不同的文化制作游戏，其实就相当于面向非玩家制作游戏，那些对游戏并不熟悉的人，他们会用不一样的角度来看待那些我们所熟知的东西。比方说，在我们看来，很多东西，用户界面设计以及笼统的信息传递还有其他的一些设置，我们都认为是理所应当的，因为这些在游戏领域里已经不是新鲜事物了，同理，我们对于文化也是这样的不是吗？因为我们日常生活在自己的文化里，所以很多事情我们并不会仔细思考。因此，我们需要主动地去避免自己太过想当然，需要预估玩家能接收和处理的信息量。
最后一点，我们现在讨论的是那些在全球获得成功的独立游戏有什么共同点，有一个共同特点其实是这些游戏通常在本土也能成功。我知道我这么说听起来有点多此一举，但我觉得很重要的是这些游戏，它们先是优秀的本土游戏，后面才成为成功的海外游戏不是吗？通常情况下游戏开发者也知道这一点。我们去开发这样的游戏时，很容易会迷失自我，想要取悦所有人。所以我们必须牢记，要先做好自己擅长的事情，再在此基础上继续发展。
质量真的就是关键。
第一点那就是这个游戏需要在视觉上或玩法上有创新，要和其他游戏不一样。可以是引入了一个新的游戏循环，或者是以全新的方式组合不同的游戏类型，必须既有独创性又要对玩家来说是熟悉的，要找到最好的平衡点，因为要是创新过头了的话，那也会带来问题。 有一个很好的案例，是Curve Games发行的《人类一败涂地》。全世界的人都在玩，其中就包括中国的玩家。这个游戏火遍了全世界，它从各个角度来说都很好地实现了以上提到的重点。将骨骼贴图这种高超的技术融合在了创新的游戏风格里，也就是多玩家密室逃脱游戏。直到今天，也还没有游戏能与之媲美，所以它仍然有着独特的地位，我认为这就是它成功的关键。
第二点就是，可以更有战略性，在西方也是如此。触及未被服务到的用户就有机会成功，我的意思是，要关注那些人们有需求的游戏类型和游戏。今天正好帕斯亚科技也在场，他们的游戏就是很好的例子。比如说《波西亚时光》就几乎是发展、创新和变革了我们此前在《星露谷物语》和《丰收之月》里所看到的元素。
如果能够找到那些人们真正喜欢的游戏，这样的游戏并不多，然后在此基础上做一些创新，你们应该也知道该如何完善一个产品。比如《波西亚时光》就是3D的，这让它上了一个层次，这真的能满足那些对更多内容极其渴求的玩家。
找好玩法创新性和熟悉性的平衡这点非常有意思,哪个中国独立游戏让你印象最深刻呢？
那些让我印象最深刻的中国游戏，就是那些真正有创新性的游戏，我很喜欢的一个游戏是多益网络的《枪火重生》，这个游戏融合了两个不同的类型，将第一人称射击游戏和Roguelike游戏玩法结合了起来。他们加入了游戏进程设定，这正是人们所熟悉的，这些类型人们都玩过，玩过Roguelike游戏，玩过射击游戏，也玩过有进程设定的游戏，但是这个游戏将这些元素以独特的方式组合在一起.
然后另外一个例子，还是《波西亚时光》，也是在一些旧有元素的基础上进行创新，尝试去进行发展，这就是我想推荐的两个工作室，这两个工作室的风格也是截然不同，第一个也是我很喜欢的多人合作射击Roguelike游戏，我和朋友玩了有一百个小时以上，另外一个《波西亚时光》则是比较轻松的休闲模拟游戏。
中国玩家和海外玩家，在游戏偏好方面有什么不同？
中国玩家在选择游戏时有一些偏好或习惯，西方国家的玩家也表现出现了一些类似偏好，但在中国玩家中更为明显。以中国文化元素为主题的游戏确实会更受中国玩家的关注，基于中国神话的电子游戏已经流行了一段时间，描述中国现代现实或描述特定人群亚文化的游戏受中国文学、电影或电视剧启发的游戏，或任何其他我们觉得熟悉的东西，都有助于创造一种更沉浸式的氛围。
中国游戏玩家选择游戏时，他们会更全面地考虑并期望游戏能全方面满足他们的需求。随着游戏变得越来越多，中国玩家不再是游戏收藏家 ，不再一股脑地收藏新游戏，建立一个拥有各种游戏的游戏库，他们变得越来越谨慎和苛刻。中国玩家往往希望游戏画面优质，有优美的音乐，精彩的故事，当然玩法也要有趣。他们也希望游戏时间更长，重复可玩性高，这样他们会觉得钱花得值。（我确实也发现了你提到的那个差异，即中国玩家可能更关心叙事部分或重复可玩性，这一点真的至关重要，他们会考虑这个游戏是否值得他们所花的钱，但是对于独立游戏开发者来说，因为规模小，人少，他们难以顾及重复可玩性。）
但对于西方玩家来说，如果游戏并不是在各个方面都令人满意，但在某些方面表现突出，他们很可能仍觉得这个游戏超值，然后忽视游戏的缺陷。如果这些缺陷对游戏整体影响不大，我认为开发者不应该太在意这些差异。如果这些差异阻碍了他们的创作，一个可行的方法是添加更多符合不同地区玩家习惯的功能，进而扩大受众基础，提升你的创作。
什么样的中国相关主题或内容对海外玩家和开发者尤其有吸引力呢？
还在努力了解哪些中国文化元素能在西方甚至全球引起共鸣。
我认为西方对中国文化的看法有点不一致。中国文化并没有真正处于媒体或音乐、电影或游戏的最前沿。实际上，与这些媒介相比，游戏对中国文化的推广作用更大，这个变化非常快。我认为Steam是最好的平台之一。我看到很多，甚至可以说是大部分的中国游戏都在上面发行，我们开始看到具有强烈中国文化色彩的游戏。
真正流行起来，当然最重要的原因是它们本身是非常精彩的游戏，还有个原因是人们也开始更加习惯中国文化，并发现它的魅力。中国开发者应该继续创造自己热爱的游戏，尤其是和中国文化有关的游戏，我认为电子游戏是真正向前推进的媒介之一。
回到什么是成功的游戏这个问题，人们寻求的往往是真实的故事、真实的世界、真实的角色，我们真的要好好利用这一点，这是如此丰富的灵感来源，它很可能会催生出一些激动人心的项目。所以我不会斩钉截铁地告诉别人，说这就是你应该关注的地方，我只是觉得我们需要多看多想市场会展示真正能引起玩家共鸣的东西。
我真的很好奇从西方玩家的角度更感兴趣的具体是什么呢？比如主题，有中国特色的主题，比如修仙？
我喜欢对于修仙、历史或战争这样的主题。中国文化中有很多相关的魔法或玄幻元素，如果我是一名中国的开发者，我绝对会倾向于挖掘这些元素。有一款游戏，名字我忘了，很受欢迎，主角是猴子吧。
对于中国独立游戏的海外推广和发行，性价比最高的方法有哪些？在价格方面，有哪些是需要关注的？
我认为非常重要的一点是要有本地合作伙伴的支持，无论是与本地发行商或者是与海外公关公司，他们能提供的信息和资源可能是意想不到的。特别是首次在海外发行时，你在向媒体和达人推自己游戏的时候可能会受挫，公关公司和他们的跨文化沟通技能可以起到极大的作用。
在管理海外游戏社区的时候，例如，运营一个Discord频道或推特账户，或者在Youtube和 Reddit上发布内容来吸引订阅，这和在中国的社交媒体运营是完全不同的打法，有着不同的流量打法和推送规则，这些很难独自梳理，所以有当地合作伙伴是有优势的，和当地发行商合作能极大地减轻负担。之所以这样说不是因为我们本身也做发行，是因为发行商除了资金之外，还能完成本地化、测试、移植的工作。
发行商通常有更高的市场推广预算，更广泛的发行渠道和更可靠的法务支持，对于小的开发团队来说，要发行适配主流主机厂的游戏如索尼、微软和任天堂，需要有特定的资质和发行商合同，有时候满足这些合同里面的部分要求是非常累人的，所以如果发行商伙伴能够在其名下发行这款游戏，也能带来好处，发行一款游戏的工作量可能是巨大的，没有合作方或者本地合作方，很容易就跑偏了，且达不到预期效果。
游戏一经发行，其实只是个开始，开发团队总是需要随时待命做一些紧急修复和提供其他支持。经常看到开发者在游戏发行后比发行前还要忙的状况，所以发行和开发是非常不同的业务，需要的技能组合也不同。让专业的人做专业的事，而不是任何时候都事必躬亲。
至于定价，一定是基于游戏的整体品质，并预留折扣的余地，因为这些是最大的卖点。市场调研是较为重要的，看看类似游戏的价格是多少，并且在你的理想价位和市场对于该类游戏的预期价格之间找到平衡，归根到底就是要做市场分析。
在市场推广中，达人推广的预算占比有多少呢？
不同的游戏情况会有所不同。有的游戏是很适合直播的，但有的游戏可能是剧情向的，如果主播可能会把游戏内容剧透给玩家，那可能销售就会比较惨淡。所以这取决于游戏品类，比如《糖豆人》《人类一败涂地》这是都是非常适合直播的，而且能吸引到大量的观众，同时玩家也会想自己上手去玩。
但是对于叙事类游戏来说或者故事很丰满的游戏，如果主播在观众面前做了剧透，他们可能就不会再想买这款游戏了，所以这就是我的观点。也许对于《糖豆人》和《人类一败涂地》来说，占比能超过50%，没错吧，或者更高。
市场推广预算的多少比例会用在意见领袖或者直播上？
我不是最适合回答这个问题的人，我是做战略的，也不怎么做推广，但是我知道这种类型的游戏，多数的市场预算，可以说50%都是用在达人上。如果你发行的游戏是围绕多人对战的话，正如之前所说，玩家会非常喜欢看主播玩，然后自己也会玩，你能获得主播和玩家的双向反馈，所以50%的投入是合理的。
从开发者的角度，如何考量成本效益？对独立开发团队来说，性价比最高的管理海外宣发推广的方法是什么？
如果是小团队，就与发行商合作。这能即刻解决面临的多数问题，当然你的盈利会少一些，但是你的收入会更有保障，也对团队的稳定性有帮助，所以我认为这是最快的一种方式。
此外，对于小开发团队来说，要善于经营自己的玩家群体，发行商多数时候只会做市场推广和一次性的前期推流，在这之后，自己的玩家社区还需要自己去经营，这其实是很重要的市场推广策略，在发行下一款游戏的时候可以考虑，经营好了我们的玩家社区，才能形成正向的循环。所以特别是对于中国的开发团队来说，他们对社区经营可能不太上心。
看看Steam和Discord上的中国游戏的评论区就知道了，多数都是玩家在交流，开发团队一点回应都没有，也就是说，开发团队没有经营自己的社区，这是个巨大的错误，社区经营是必须的，你必须参与进玩家社区中并持续坚持和玩家互动，一旦形成了正向循环，玩家就会期待你的下一款游戏，因为他们将跟随你开发的作品走，所以必须要在这方面投入时间。
现在回想一下，我们10年前制作第一款游戏的时候，我自己承担了多数市场推广的工作，我花了60%的时间做开发，40%的时间跟社区互动，这真的帮了我很多。关于这个问题其实还有一点，中国的一些小开发团队，可能因为语言或者是时差的原因，跟自己的玩家进行交互不是很现实，也就是之前所讲的，社区经营。
为海外玩家开发游戏时，有没有一些坑是需要避免的。高瞰，有没有什么经验可以分享？
说到避免踩坑的话，我觉得其中一点是关于信息的呈现方式，我需要再次回溯时代举例。我之前在国内还没去加拿大的时候，我会浏览网页，那时互联网正兴起，有像搜狐这样的网站，我也不知道现在是否还活跃，但是我觉得以下要说趋势还是存在的。这个网站首页上密密麻麻地充斥着各种链接，对吧，但是在西方国家的网站或者交互界面上不会出现这种情况，所以我觉得这可能跟在中国的生活方式有关。
不光如此，更多的差异还是在对表层信息的处理上，也就是在简练与复杂的信息处理差异上。因为在西方的设计理念中，表层信息较为简练，而在中国喜欢表层信息做得复杂，而且在中国这样比较有卖点。然而，在海外发行的时候，要避免踩这个坑，苹果手机在中国的成功也能佐证这一点。在中国，人们对于表层简练，内在复杂的呈现方式是可以接受的，但是如果把这一套逻辑调换一下，我不认为西方能够接受表层复杂的呈现方式。所以不妨考虑把复杂性隐藏起来，如果海外发行是你的一个目标。
Jarvis能不能分享一下开发游戏的时候要避免踩什么样的坑？
在西方销售游戏的时候，中国开发团队做得还不够的一件事，是游戏资源的本地化，像Steam这样的平台就非常非常适用于全球玩家，我们可以为游戏设计多样的资源，我这里所指的资源，是诸如logo横幅，名称之类的，一定要做本地化，面向不同的客户，调用不同的资源。
比如在英国发行游戏，最扫兴的一种情况，就是玩家看到游戏里都是中文，他们会自然而然地认为这不是为他们开发的游戏，因为这几乎意味着，玩家要学中文，看懂汉字，才能玩这个游戏。我看到过很多这样的例子，游戏有中文的logo但他们投入时间和财力把游戏本地化，做成英文的版本，就是这样的一些事情。
编辑一个游戏视频玩法，发布在”头条”，”抖音”里面.
一个吸引眼球的标题，比如”外国人都被惊呆的国风游戏”，”印度人惊讶受不了”，“台湾人眼中的古中华游戏”
在视频下方，附上Youtube格式的海外各种惊叹、点赞和评论。
模拟第三者的点赞评论，拉高眼球。
同理可以反之，类似方法和内容，发表在Youtube上.
Colin说过，怎样评估当前投入是否为资产？可以看未来10年，如果投入可以带来长远的增长，则为资产，否则为浪费。
乔布斯在1992年回答MIT学生的问题。学生问在苹果学到的最重要事情是什么，乔布斯思考良久，回答如下：
「我不确定这是我在苹果学到的，但这是基于我在苹果时掌握的数据中学到的。这一点就是，我现在对人（people）的看法更长远。换句话说，当我看到有些事做得不对时，我的第一反应不是去指正（fix it），而是说，我们正在打造一支团队，这个团队要在未来的十年做一些伟大的事情，而不仅仅是在明年做。所以，我需要做的，是帮助把事情办砸的人能够学到东西，而不是去把问题解决。这样做有时候会痛苦，因为我第一本能还是想去解决问题。但对于人的看法更长远，是我在苹果所做的最大改变。」
划重点：做一个重大的决策的时候，可以拉长时间进行看，从十年来判断是否正确。