由于全球经济下行、加之前两年疫情推动游戏行业快速增长，近两年全球游戏产业规模整体回落。data.ai 的《2024移动市场报告》显示，2023年全球手游玩家总支出达到1073.1亿美元，同比下降21.9亿美元。不过，作为头部品类的消除类手游营收依然坚挺，2023年全球内购流水达到101亿美元，
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迈入2024年，我们发现，超休厂商的自救之路上开始出现了一种新思路，相较于以往加重度玩法做出变现点，今年有几款游戏纯靠休闲玩法，突破以往流水上限。如今年年初我们的选题《一个解绳子的游戏，怎么就迅速千万月流水了?》中，来自Rollic的「TwistedTangle」，最近30天流水已经突破280万美元，约合2015万人民币。这一新方向体现了超休厂商在面对新环境下顽强的生命力这些新品的思路，希望能够给开发者有价值的参考。
目前最头部的产品依然是Playrix早在2013年就已经上线的「Township」，最近30天流水还能达到2900万美元;此外还有VizorApps的「KlondikeAdventures」，月流水维持在919万美元上下。data.ai数据显示，2023年模拟经营类游戏市场总规模达到15亿美元，最头部产品依然是上线超过10年的「Township」|图片来源:data.ai出海厂商虽然近两年也有一度冲击高位的新品，但都后劲不足。写在最后总体来说，「梦幻魔法屋」相比「Klondike」和「菲菲大冒险」最大的卖点是魔法这个背景设定，更利于吸量，同时在这种设定下，调整了模拟经营和开图的比例，给模拟经营这样一个比较沉闷的市场一点点新感受。
巨鲸也难以在一片有限的海域里无限生长。这很像腾讯游戏当下的处境——在一个用户数量逼近天花板、存量竞争日益加剧的市场里要努力在巨大体量的基础上做出新的成绩。“你能想象抖音小游戏去快手买量吗?但微信可以。
网易和暴雪，官宣“复婚”了。距离《魔兽世界》的停服过去400多天，网易游戏的一条微博登上了热搜:“我们很荣幸能与暴雪娱乐再次携手，将暴雪游戏重新带回国服。姜洋并不害怕竞争有多激烈，在他看来，游戏工作室门槛高不高，能否生存下去，更多取决于工作室负责人对游戏的理解和对客户需求的满足，“不能踏踏实实做事，不能满足客户需求，得不到客户认可的，迟早会退出”。
如今电子产品发展非常迅速，但经常有人会回忆起当年红极一时的设备，比如MP3、DVD、随身听等等。下一个被淘汰的电子产品是什么”话题引起了大家的关注和讨论。你认为下一个被淘汰掉的电子产品是什么？
3月28日晚，小米汽车SU7正式发布，标准版及创始版21.59万元，Pro24.59万元，Max及创始版29.99万元，全系开启预订。根据小米汽车官方最新发布的报告，小米SU7开启预订后仅仅4分钟，大定就已经突破1万，然后只用了7分钟就拿到了2万大定！创始版不支持选装配置，订金不可退，下订即锁单，限量5000台。
今年的独游黑马，来得实在是太快了。2022年9-10月，他们在Steam上架了《SuperKill-BOI9000》《福西法地牢》的demo。之所以想到异步自走棋，是因为他们当时玩了挺久《SuperAutoPets》，有了些想法:在市面上常见的同步自走棋游戏里，玩家不能只顾着自己发育得盯着对手的builds，以及倒计时，更有PvP竞技味儿，但也更紧张;但在《SuperAutoPets》这种异步游戏里，玩家能按自己的节奏走，虽然竞技刺激感少了些，但不用等对手，也不会被倒计时催促，是一种更放松的自走棋体验。
一则关于女子在租住民宿发现多个隐藏空间的视频引发了国内多家媒体的关注。这位女士在入住民宿时，意外发现卧室里的镜子竟然隐藏着一个空间，足以容纳一人。消费者在挑选民宿时，不应仅依赖平台上的美照应结合以往消费者的真实图片和评论，做出更为明智的选择，避免陷入不必要的麻烦。
对于人工智能领域，马斯克一直持积极的态度，在近日的访谈中，马斯克预测，人工智能可能在明年或2026年之前超过最聪明的人类。马斯克的激进观点，遭到了一些人的反对，当地时间4月10日AI初创公司GeometricIntelligence的CEO加里马库斯称，愿意赌一百万美元，来证明马斯克的预言错误。
【新智元导读】一家来自纽约的初创公司HumeAI发布了一款标榜为「第一个具有情商的对话式人工智能」的共情语音接口，并表示其能够从用户那里检测到53种不同的情绪。AI的下一个重大突破是理解情感吗?HumeAI表示是的。但这不过泛泛谈，当AI真的有了情感之后，如何用伦理、用法律去约束，人类还有很长的路要去探索。
NextChat是一个多功能的AI聊天服务平台，支持与领先的大型语言模型（LLMs）兼容，允许用户轻松部署团队范围内的AI辅助工具。它提供了一个优雅的用户界面，集中管理所有数据，并提供统计追踪团队AI使用情况的功能。此外，它还包括反馈分析工具，帮助用户聆听并分析其受众。NextChat支持OpenAI和Gemini模型，是一个面向所有人的AI基础设施，旨在提供个性化的AI聊天服务。
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
