现今我们游戏使用屏可划分为三种:终端屏幕、电视屏以及PC屏,而终端设备不仅在工作中和生活中扮演了重要的角色,更占据了我们碎片化的时间。而根据《2014年1-3月中国移动游戏产业报告》显示,在App Store中国区畅销榜中,游戏产品的数量占比接近九成(89%),而应用类软件只占据11%。那么当当游戏遇见大数据后又会有怎样的不同呢?
UCloud高级架构师韩新亮在《手机游戏云服务平台》这一分享话题中指出社交属性现今对于游戏起到了决定性的作用,用户通过好友分享的一些内容可能会产生试玩的念头,从而也使一种增加用户粘性的手段。此外也可以通过大数据来发现游戏中哪一个关卡用户流失率较大,这样也能够提供给玩家一种更好的游戏体验。
以著名游戏公司EA举例,EA在全球范围拥有20亿的游戏玩家,每天生产的游戏数据就有50TB之多,若是想策划出提升玩家体验优化的设计前提,就需做好游戏数据化运营。
在游戏数据化运营的背后游戏厂商需要做好版本反馈及改进,玩法改善,同时进行评估及改进以及特征用户研究。在交互方面做好可用性支持以及市场环境与舆论的反馈,并提供用户分类以及VIP等服务,保障账号的安全。
大数据不仅能够提升游戏的体验性,在推广和运营方面也起到了很大助力。大数据可在游戏推广中为游戏厂商抓住传播细节,通过爬虫分析辨别核心视觉范围内,文字的核心内容,同时关联游戏内容,并在用户兴趣点最高的时刻向其展示相关的游戏,促进注册转化。在游戏运营方面帮助游戏商关注与玩家的沟通细节,通过大数据来分析用户关注的内容以及游戏下载的内容,了解更多的用户需求,进行精准的定位推送。
现今,紧靠游戏画面以及创新已经不足以在激烈的竞争中存活,而从最早的网游劲舞团中便可以看到这一趋势,大多用户在劲舞团中创建角色并不是去为了体验上下左右的‘快感’,而是为了感受到里面的社交属性,当然这是一种唯美的说法。
这样的特征同样在MMORPG游戏中得以体现,中国MMORPG用户的行为特征排在前四位的分别是练级、打造强化装备、做任务与探索和聊天结交朋友,其比例为44.7%、42.6%、40.6%和39.7%。
当下玩家玩的并不是游戏而是社交,理由其实很直白,再多的任务总有一天会玩腻,但拥有固定的社交圈子却很难离开。社交才是游戏生存之本这一定论也并非空穴来风,所以除了在前台坚持技术创新以外,更应加强后端的大数据分析,才能让游戏为企业与用户带来更多的价值。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。