有人做了一个"星际争霸"AI 对战测试（Brood War Bench），让当下主流大模型互相打即时战略，结果所有模型的水平都没超过新手。 《星际争霸：母巢之战》是 1998 年的经典即时战略游戏，也是 AI 研究的老朋友，2019 年 DeepMind 的 AlphaStar 就曾在这款游戏里击败职业选手。但那是专门训练的强化学习 AI。这次测试不同，它让通用大模型以 AI 智能体的形式直接上手操作，看看它们能不能自己建基地、造兵、打仗。 作者 Ben Swerdlow 原本只是做了一个"只能通过智能体操控"的星际争霸版本，拿来和朋友玩。没想到几个几乎没玩过星际的朋友表现还不错——他们说自己就下了句"去进攻"的命令，智能体就自己造了支小部队冲过去了。这让他好奇：如果完全让 AI 自己玩，能打到什么水平？ 答案是：很菜，但很有意思。 排名第一的 Codex Astra 打了 18 场全胜，但它最擅长的不是正面作战，而是"骚扰"：派一个采矿的工人（Probe）跑到对方基地捣乱。这招对 AI 对手特别好使，因为对面的智能体看到一个工人来了，会花几十秒思考该怎么办，期间什么都不干。而在正经的经济发展和大规模作战方面，Codex 反而比较弱，经常造一两个兵就往对面扔，而不是攒够兵力再出击。 Claude Fable 排第三，胜率 83.3%，是所有参赛模型里最"像在认真打游戏"的。它会老老实实发展经济、爬科技树，甚至在一局里造出了飞龙（Mutalisk），在另一局里研究到了圣堂武士科技。虽然有时候研发做了一堆，兵力没跟上，但至少在"试图理解游戏规则"这件事上，Fable 比谁都认真。 Grok 的表现最差。Grok 4.6 在一场 43 分钟的比赛里输出了超过 11000 个推理 token，却只发出了 6 批操作指令，全程没造过一个战斗单位。它本质上是把即时战略当成了回合制游戏，一直在想，忘了要动手。 这个测试揭示的核心问题是：当前大模型在需要持续观察、快速决策、多线程协调的实时环境中，还远远不够用。即使是表现最好的模型，一个会打"光子炮速推"（一种最基础的快攻战术）的人类新手就能赢下所有比赛。但反过来看，这些模型已经能理解建造、采矿、进攻的基本概念，只是在执行节奏和多任务协调上差得远。 测试的代码和对战平台已经开放，任何人都可以带自己的智能体上去打一局，地址是

4.女儿的男友出轨后让女儿伤心欲绝，熟母得知后决心要把女婿的精华全部榨干给女儿报仇，于是熟母将女婿喊来家里，不容女婿解释半句便用肥硕的肉臀骑在女婿的肉棒上，用严厉的语言斥责女婿的同时晃动肥臀让女婿无助哀嚎 ，而女婿在岳母肉臀的蹂躏下不断的射精，直至被榨的一滴不剩也没得到熟母的谅解。

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4个朋友吃个brunch，意面，汉堡🍔，焗饭，撒拉，奶油汤，ice cream，拿铁，澳白啥的加一起$30, 是的没有看错30，重点还没有小费，难怪这么多湾区的都说要赚完钱回上海养老得了😂

𝟒𝟓歲大叔半生都沉溺於科技業中 👨：懿懿雖然我沒什麼經驗但真的很想嘗試 👧：嘗試什麼 👨：你敢把自己交給我嗎 os：應該不會怎麼樣吧 ————————————— 進入後莫名的灼熱感 意識開始想掙扎清醒 但身體卻越來越享受這種不由自主的感覺 每一下都想讓他在快一點.. 第一次體驗到什麼叫身體有自己的想法

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