※ 引述《tsubasawolfy (悠久の翼)》之銘言：
: 一樣是Vals AI弄得，就昨天用麥塊搞到Astra PTSD去種馬鈴薯的
: https://x.com/ValsAI/status/2100734613811609943?s=20
: 遊戲內時間165小時。現實時間2天
: 這時間看起來有加速? 還沒看到VOD
Astra 165 小時破完 Space Age 到底算快還是慢，不重要，真的。
推文有人提到，Factorio 這個測試本來就有自訂 Lua mod / MCP 介面，所以不能
直接拿 165 小時跟人類玩家比操作速度。
真的要比的話，測試介面、難度、能不能查資料、模型原本知道多少遊戲知識，都
會影響結果。
遊戲實驗真正有趣的地方，是另一件事：
AI可以玩非常長的任務，而且會把途中發生的事情整理成規則，帶到後面的行動。
像前一天那個 Minecraft 測試，Astra已經進 Nether、做出半自動 Blaze farm
，也拿到 Blaze Rod 跟 Ender Pearl。結果後來一隻 Creeper 把它放重要物資的
箱子跟床一起炸掉。
它接著在自己的筆記裡記了一條很強的規則，大意是：
重要物資不要再放在沒有防護的箱子。
到這裡都很合理。
後面幾個小時它的行為明顯變保守，大部分時間都在相對安全的地方種馬鈴薯
所以我覺得笑點不是「AI 被 Creeper 炸到 PTSD」。
比較有意思的是：
它真的從失敗中學到了東西，但是可能學太多了
人類玩家被 Creeper 炸過一次，大概會學到：「下次箱子蓋好一點。」
Agent 把同一次經驗泛化成：「高風險行動很危險，先避免。」
這差很多。
ARC Prize 最近分析 Astra 玩 ARC-AGI-3 時也有觀察到，它很擅長把陌生環境整理
成簡短的規則、物件、座標和下一步計畫。
能力大概也是為什麼現在的模型突然可以把遊戲玩這麼久。
但 Minecraft 這種有隨機事件、開放世界的遊戲，剛好也把另一個問題放大：
對AI來說，失敗到底應該變成多大的規則？
規則太弱，AI 會一直犯同樣的錯。
規則太強，就可能像這次一樣矯枉過正，開始偏離目標。
比較值得看的可能是：
這種 Agent 已經逐漸會在一輪任務中自己「累積經驗」了
但下一個問題變成，它有沒有能力判斷：
哪些經驗值得記一輩子，哪些其實只是衰小一次而已。

被炸到PTSD很萌啊(?)

不知道openai上下文跟學習度怎麼調的，gpt6遇到問題會變很固執 沒辦法用提示詞去修正，都有換對話窗才好解除

AI這些判斷都有獎勵跟懲罰機制 你說AI太狗 你就把破關當作最高分獎勵就好了

破關設太高我猜AI會開金手指作弊

老實說麥塊玩家完全不查資料要打通不是那麼簡單的一些機制你在生存模式自己一個人測試並不是很容易測出來

我麥塊都是配著wiki玩的XD

因為codex有實驗中的上下文交接

那個實驗關掉了

以後被人類害到，筆記：人類不可信，清空人類就安全了

https://reurl.cc/RR8dpz那個參數是從傳統的壓縮context改成製造新的記憶交給新的對話窗口然後允許跨視窗上下文查詢但是發現有bug就關掉了- An opt-in context management experiment that couldcause early stops or replies to older messages. We've disabled it. Our rough estimate is that 4-5kusers were affected by this experiment.

那這樣就回歸它們自傲的自動壓縮技術XD

這文AI味夠重，自己寫好嗎==

對一半，原稿是我寫的，但是分段編輯是AI，所以skill要修能指出哪一段很AI味？目前檢查沒發現越界

這篇文章看起來超像chatgpt文@@

"比較有意思的是" ai超愛用這種語法 前後對照比較呼應都會非常修辭技術的文體

這個之前有抓到，不過可能我給它的訓練資料太偏口播稿要解決模型把口述稿放進模板填句子格子的問題才行

最後4句我覺得滿ai的

這篇是AI文吧