Building games with AI 🎮 Fine-tuning models & exploring AI fortune-telling. Demos, devlogs & experiments. 寒山，也叫扣子｜AI 游戏与模型实验
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一个人的AI武侠梦·听雨别院
这次没动招式,只搭场景.网格测试场变成了一座雨中庭院:雨丝、涟漪、檐下滴水、薄雾、竹林风动,配上雨声.湿石板会反光,门匾上的"聽雨別院"是用图片生成的书法纹理.
五连击、跳跃和闪避跟上一版一样.
xitter.cf/coldmountainlab/status…
From a grid test map to a rainy wuxia courtyard, built with AI.
#AIGameDev #IndieDev #武侠
一个人的AI武侠梦.
上次用 Gemini 4 Argon 把"三势剑法"第一版跑通,周额度就见底了.这几天只好换 Codex 接着磨.
xitter.cf/coldmountainlab/status…
角色本来想用 Meshy 生成,结果没开订阅导不出来.干脆去社区淘了个现成的武士模型,用AI从头绑骨骼.
上一版整套连招挤在半秒里,快得像抽搐.这回把节奏一刀一刀拆开了:先蓄势,垫步出刀,砍中给一点卡肉停顿,收刀再接下一式.
终于能看清每一刀的起落,江湖不远了.
AI 刚宣称推翻了「指数时间假设」(ETH)，复杂度理论里立了 25 年的大猜想。
我直接把 Anthropic 的 Lean 仓库丢给 Grok Bot：
它在自己电脑上从零编译 15 万行证明，11 分钟跑完，打印公理，只有 Lean 三条标准公理，零 sorry。
这就是我现在读论文的方式 👇
它也告诉我哪些地方存疑：
· 纯理论，n 要大到 10^10000 级别才比暴力穷举快，对实际 SAT 求解没影响
· 跟 P vs NP 没有直接关系
· Lean 代码由 AI 写、AI 审，还没有人类审过
· 「无人类输入、1400 万 token」是 Anthropic 自述，仓库里证实不了
· OpenAI 前一天也独立宣称了类似结果
以前看到这种新闻，只能选择信或不信。
现在可以让 AI 去验证 AI：编译证明、查公理、对照定理陈述，再告诉我哪些是机器证实的，哪些只是声称。
原推：xitter.cf/__alpoge__/status/2114…
“The core algorithm was found on October 16 by an internal Claude research model with 14M output tokens and no human input. Anthropic researchers worked with Claude to improve the presentation, resulting in this paper.”
github.com/anthropics/formal…
Anthropic 在招股书里自己承认了: 今年前 9 个月,约 5%-7% 的营收来自"后来被认定违规"的客户.
我被封过号,不知道是其中的万分之几?
翻完 S-1,3 个点说清楚:
先收钱,查实了再封.8-9 月已经加大封禁力度,这块还会继续砍.连"被封的人换号回来"都写进去了.
上半年营收 163 亿美元,80% 按用量计费,近一半是通过亚马逊/谷歌/微软的云平台卖出去的.
和亚马逊,谷歌签了合计超 2200 亿美元的算力合同,不用也得付.
我的看法: 上市前它要给投资人一本干净合规的账单,宁可少赚这 5%-7%.
Anthropic's S-1: 5–7% of revenue came from customers later found violating its terms. I got banned once, so I might be part of that number.
一觉醒来gpt-6.1-terra发布。
今天准备尝试下推进3D武侠项目，看看它的屏幕理解能力（我的理解是computeuse）是否能达到丝滑的地步。
有没有推荐的思考等级呢？在线蹲个实测推进
中文区冲创作者收益,进度条涨得慢,我让AI对着 X 开源的算法代码查了一遍.
结论:认证曝光只能靠原创.回复和转发,推荐流根本不推给陌生人.
我自己就踩了这个坑.每天回复 50 多条,涨粉很快,但进度条一周才从 38 涨到 2.8K.
代码里能对上的几条:
1. 新原创只有发出后前 2 小时、前 200 次浏览有额外推流,早期点赞率越高越占优
2. 小号有一个"新帖扶持位":别人每刷一次推荐,X 会挑一条 5 万粉以下账号刚发的原创插进去,早期点赞率越高越容易被选中
3. 同一个人一次刷新里的第二条帖子,权重只剩第一条的六成左右,连发等于自己抢自己
4. "不感兴趣"扣 52 分,一个顶几十个赞
我的调整:回复照样做,用来涨粉;认证曝光的任务交给原创.原创挑受众在线的时候发,发完头一个小时留下来回评论,每条之间隔开几个小时.
这次的X的改动是 10 月 22 日.原帖的数字七成能在代码里找到,有几条找不到出处,所以别全信.
一个人的AI武侠梦.
上次用 Gemini 4 Argon 把"三势剑法"第一版跑通,周额度就见底了.这几天只好换 Codex 接着磨.
xitter.cf/coldmountainlab/status…
角色本来想用 Meshy 生成,结果没开订阅导不出来.干脆去社区淘了个现成的武士模型,用AI从头绑骨骼.
上一版整套连招挤在半秒里,快得像抽搐.这回把节奏一刀一刀拆开了:先蓄势,垫步出刀,砍中给一点卡肉停顿,收刀再接下一式.
终于能看清每一刀的起落,江湖不远了.
寒山的周末实验室
用 Gemini 4 Argon high + Unity MCP,在 Unity 6 里全自动重构了一套中国武侠「三势剑法」动作系统 ⚔️
完整技术栈 & 模型管线:
🤖 AI 驱动
Gemini 4 Argon high(Google Antigravity)+ Unity MCP 闭环:编辑器热编译、自动测试、实机录屏
🧍 3D 与动作
· Blender 4.2 Python 生成 68 骨骼国风剑客 + 八面汉剑 FBX
· 开源剑术动捕库 Simple-Sekiro,Humanoid 重定向
· KayKit CC0 庭院资产
🗡️ 动作架构
· 劈 / 立 / 戳 三势 + 识破切手技
· Windup / Active / Recovery 三阶段帧状态机
· Input Buffer 预输入 + Hitstop 顿帧
✨ 物理与视觉
· 实时剑尖轨迹 Ribbon 刀光
· 胡克定律弹簧木人桩
· 黑神话 / 只狼风极简无框 HUD
附 Unity 6 编辑器 28 连击实机录屏 👇
#Gemini4 #Unity6 #AICoding
记录下这轮具体改了什么:
骨骼:重做了绑定和蒙皮权重.挨个修了膝盖反向弯曲、脚底打滑、急停踮脚,还有剑柄脱手的问题.
手感:重新对齐了命中判定和刀光(视频没录声音,本地也把挥剑音效卡上帧了).连招不能无脑乱按,得卡派生窗口;挥空也不会触发卡肉.顺手加了短按小跳、土狼时间(离边宽限)和落地输入缓冲.
画面:调了角色材质、环境反射和打光.现在刀光严格挂在剑刃轨迹上,突刺的闪光直接从剑尖发出来.
测试场:平地、斜坡、台阶、贴墙挨个跑了一遍.
手指穿模和衣服拉伸还得再精修,先发出来留个档.
模型署名:RONIN by dj256 (CC BY 4.0)
sketchfab.com/3d-models/roni…
自己重做了骨骼绑定、权重、武器握持和 Unity 动画适配,目前仅用于个人动作原型测试.
相信大家都被 Codex 的过度设计吓到过！
看到 OpenCode 的 AGENTS.md 里有一条特别实在的规则：
遇到那些几乎不会发生的极端情况，别自己偷偷加一堆复杂代码。
先告诉用户：这种情况具体会怎样翻车、发生概率有多低、加了之后代码会复杂多少，然后让用户决定要不要加。
不要为了理论上的“绝对安全”，默默把项目搞得越来越重。
现在 AI 写代码特别容易过度工程化，这条规则算是直接掐住了这个痛点。
我还想补充一条：别乱写测试用例！
This is such a banger rule in @opencode's AGENTS.md
"Before adding complexity for a speculative or vanishingly unlikely race or security edge case, explain the concrete failure mode, likelihood, and complexity cost to the user and get their buy-in. Do not silently expand scope for theoretical robustness."
Cold Mountain｜AI Games retweeted
OpenCode 的 AGENTS.md 值得拥有，专治 Codex 的过度设计，茫茫多的防御性代码，一坨坨几乎根本不会发生的极端边界。
不仅仅是这一点，整个文件的内容都值得一看 ，style guide 一节写的很好，我已经用于我大部分 agent 的默认提示词了
github.com/anomalyco/opencod…
“Before adding complexity for a speculative or vanishingly unlikely race or security edge case, explain the concrete failure mode, likelihood, and complexity cost to the user and get their buy-in. Do not silently expand scope for theoretical robustness.”
让 AI 翻译一下：
“在为推测性的、或者几乎不可能发生的竞态条件/安全边界情况增加复杂度之前，先向用户讲清楚：具体会出什么问题、发生的概率有多大、以及增加这些复杂度的成本，并得到用户的明确同意。不要为了理论上的健壮性，就悄悄把范围扩大。”
非常贴切
This is such a banger rule in @opencode's AGENTS.md
"Before adding complexity for a speculative or vanishingly unlikely race or security edge case, explain the concrete failure mode, likelihood, and complexity cost to the user and get their buy-in. Do not silently expand scope for theoretical robustness."