分类：科技 标签：人工智能、大模型、开源项目、科技前沿 天文观测，或许大概是最容易让普通人产生浪漫想象的一类科学。巨大的穹顶缓缓打开，镜筒转向几亿光年之外，一束从宇宙深处赶来的微光落到探测器上，向人类诉说着超新星、伽马暴或中子星合并的秘密。 然而，当浪漫落地为日常的望远镜操作时，往往只剩下琐碎与辛苦。 以国家天文台兴隆观测基地为例，冬夜漫长，值班人员需要彻夜守着望远镜和控制软件，紧盯目标位置、天气和设备状态，不断调整参数、排布任务。地球在转，目标在动，云层、湿度、风速、月光乃至机械和供电的变动，都在给观测工作增加不确定性。 对于需要捕捉瞬变事件（如超新星爆发）的科研团队来说，麻烦更远不止于熬夜。瞬变事件无法提前推算，且在爆发初期，亮度和光谱会快速变化，一些特征可能在几个小时或几天内便消失不见。科研团队发现得越早、跟得越快，留下的观测数据才越完整。 面对这些挑战，中国科学院国家天文台的科研团队今年在 AI 的协助下，做了一次全新的尝试。 01 自动望远镜发展了几十年，为什么还需要 Agent？ 望远镜自动化并不是大模型时代才出现的技术。简单来说，它经历了三个阶段：发现异常、分析异常和资源调度。 资源调度：目前的国际天文网络已经能将分布在全球各地的机器人望远镜当作一个整体运行。中央调度系统会根据目标可见性、天气和设备状况自动安排任务。 发现异常：以即将全面运行的维拉·鲁宾天文台（Vera C. Rubin Observatory）为例，其单晚发出的科学告警数量可达数百万条。 然而，新的矛盾随之诞生：候选数量随巡天能力迅速增长，但适合做后随观测的望远镜时间始终有限。 面对海量异常，到底值不值得跟踪、选哪一个、用哪台设备，判断的代价并没有同步下降。 为此，国家天文台相关团队自 2025 年起便开始引入 AI。例如，由银河系三维结构组与兴隆观测基地合作开发的星语望远镜（StarWhisper Telescope），便以大模型为基础，将观测计划、望远镜控制和数据处理整合进同一套 Agent 框架中。这项工作还入选了斯坦福大学发布的《AI Index Report 2026》科学章节。 不过，固定工作流在面对真实观测现场的动态参数（如波段选择、曝光时长、突发高价值目标）时，依然需要人工介入。要想让 Agent 在运行时自主选择工具、读取结果并决定下一步动作，就必须将其推向设备控制端。但随之而来的问题是：真实的科研望远镜根本经不起试错。 02 先造一台可以反复试错的仿真望远镜 国际主流的 10 米级地面光学望远镜，一个有效观测小时的运行成本高达数万元，且镜筒、转台、相机和传感器彼此联动，错误的控制指令可能带来巨大的设备风险。 为了解决这一难题，在 AI 工具的协助下，国家天文台科研团队先为 Agent 准备了一台仿真望远镜。 过去开发一套专业仿真系统，往往需要数月时间和数万元成本。而借助现代 AI 框架，团队在极短时间内便跑通了第一版仿真系统的数据链。 在这个仿真环境中： 数据链打通：系统收到超新星候选后，专业模型会判断其性质，天文程序计算可见性，天气与设备系统返回实时状态。 制定并模拟计划：Agent 读取这些返回结果，生成观测计划并通过 MCP（Model Context Protocol）调用仿真设备。 策略演练：面对“晚上同时出现多个候选、天气即将恶化”等复杂情况，仿真系统能够将各种调度策略提前演练多遍，从而加速现实中的科学决策。 03 让一颗候选成为一个观测对象 仿真解决了策略演练的问题，而真实瞬变链路则要解决效率问题。 国家天文台团队首先从发现端切入，通过跨波段光变基座模型将分散的观测点在时间上对齐，从而更早识别出处于爆发初期的候选。一旦候选出现，Agent 框架便会并行启动： 模型给出候选信息 程序计算可见性与天气状态 相关工具通过 MCP 接入系统 自动生成后随方案并通知科研人员 截至目前，这套 Agent 框架已经接入了「司天」探路者和原型机，并成功预警了多颗极早期超新星候选。 而这仅仅是个开始。我国面向时域天文学提出的大型分布式米级巡天望远镜阵列项目——「司天」工程（GOTTA），目前已入选联合国教科文组织「科学十年」认证计划。它计划构建覆盖全球的百余台宽视场光学望远镜。面对如此庞大的网络，如何调度设备、分配任务，必将是一件只有借助 Agent 才能完成的事情。 ...

分类：AI动态 标签：具身智能、大模型、机器人、开源项目 在人工智能领域，当数字世界的 AI 已经开始频繁讨论“自进化”时，物理世界的机器人是否也能拥有类似的成长性？最近，具身智能创业公司乐享科技提出了一个颇具野心的概念：其 Aether（以太）大模型能够在部署和执行过程中持续更新，并将其概括为全球首个能“自进化”的具身智能模型。 “自进化”在机器人行业显然是一个需要被谨慎对待的判断。究竟是模型参数发生了变化，还是仅仅进行了临时的任务调整？近日，乐享科技通过一场户外烧烤直播，公开展示了搭载该模型的机器人如何应对环境变化与随机扰动，也让外界得以窥见其背后的技术逻辑。 01 从模仿动作到理解世界：打破 VLA 的局限 过去几年，具身智能最常见的技术路线是 VLA（视觉-语言-动作），即把视觉、语言和动作连接起来：机器人看到环境，接收任务，再输出动作。这种路线让机器人能够借助大规模数据学习人类的示范，但乐享科技团队认为，它存在一个根本限制：擅长回答“下一步应该做什么”，却未必真正理解“为什么要这样做”。 不懂因果：传统 VLA 接近于从已有数据中学习动作规律，但这并不等于理解动作与结果之间的因果关系。 物理世界的复杂性：接触力、摩擦、滑动、遮挡、物体形变以及目标临时变化，都会让同一个动作产生不同后果。画面上“看起来合理”与身体上“真的做得到”之间，依然存在巨大鸿沟。 为此，乐享科技并没有把重点继续放在单纯的动作预测上，而是将 Aether 模型构建为一个由世界状态、内部状态和能量状态耦合而成的动力系统（由能量驱动的状态转移，energy-driven state transition）。 在这个系统里，感知不再是被动接收画面，而是变成了带有“感知意图”的主动行为：为了继续行动，我还需要看到什么？当前视角能否消除不确定性？这种思路让机器人能够真正去理解行动的后果，从而为“自进化”奠定了前提。 02 真正的自进化：一套从预测、反馈到记忆的闭环机制 “自进化”不能只是一句口号。乐享科技的 Aether 模型是如何实现这一过程的呢？ 持续的偏差修正：机器人在行动前形成预测，执行后观察结果。如果现实与预期不符，系统会实时更新内部状态，判断原计划是否失效，并进行局部或全局的重新规划。 分层记忆与经验筛选：在线学习最大的风险是把偶然扰动当成规律。Aether 模型会先评估经验是否可靠、新颖且可泛化，再决定是否改变已有知识。系统采用分层记忆机制： 短期记忆：具体、依赖单一场景的状态，任务结束后清除。 长期记忆：经过反复验证的抽象规律，甚至可能影响模型权重。 软硬件解耦与“一脑多形”：目前，以太大模型已经在约五家不同机器人本体上积累经验，涉及双臂、双足和轮式形态。通过自主探索认知不同本体的性能差异与关节限位，模型完成了对本体的自我认知与适配。 简单来说，乐享科技所说的自进化，是一套综合的工程机制：主动获取信息 -> 根据预测误差调整行动 -> 筛选值得学习的经验 -> 沉淀规律并迁移至新身体。 03 具身智能的 Next Level 如果机器人真的能够自进化，它改变的将不仅是某一个应用场景，而是整个行业的发展逻辑。 过去的机器人更像是被训练好的执行机器，任务之外的经验很难沉淀，更换场景和身体也常常意味着“重新开始”。而乐享科技的探索表明，部署本身可以成为一个学习过程——机器人进入真实世界后，能够在一次次行动中校准对世界的理解，把可验证的经验逐渐转化为新的能力。 当然，对于“自进化”而言，泛化能力能跨越多大差异、学习可以持续多久、新能力能否稳定复现，依然需要更多长期的测试来验证。 但正如这场探索所展现的：衡量机器人的方式，或许将不再只有“它现在会做什么”，还要加上一句：“它做完之后学会了什么？” 这，或许就是具身智能真正的 next level。

分类：游戏 标签：动作游戏、TGS2026、SEGA、独立游戏 在 2026 东京电玩展（TGS 2026）上，由 GPTRACK50 开发、SEGA 负责全球发行的动作游戏《愚者不灭》（Stupid Never Dies）吸引了大量玩家的目光。作为曾参与《鬼泣》、《龙之信条》、《生化危机》等系列开发的小林裕幸创立 GPTRACK50 后的首部作品，该作将高速动作、随机成长、怪物变身以及黑色喜剧风格完美融合，官方更是直接将其定义为“爆速成长动作游戏”。 在本次展会现场，我们采访了 GPTRACK50 代表董事兼总裁小林裕幸，以及《Stupid Never Dies》总监佐佐木荣一郎。两位开发者深入探讨了本作的创作灵感、战斗系统、成长机制背后的开发理念。 核心设计：攻击就是最好的防御 抛弃传统防御，追求极致进攻 在谈到核心战斗机制时，制作人小林裕幸直言不讳地指出，本作取消了传统动作游戏常见的闪避和防御系统： “我们的核心想法一直都是：攻击就是最好的防御。与其防御，不如继续攻击。” 总监佐佐木荣一郎补充道，当主角戴维（Davey）受到攻击时，并不会像普通角色那样马上停止动作，而是通过夸张的受击动作表现出“忍着疼痛用拳头打回去”的执着。整个战斗形成了一个独特的循环： 不断攻击 -> 即使被打也继续攻击 -> 体力下降 -> 吃敌人恢复 -> 再继续攻击 没有锁定机制，适应 360 度四面合围 体验版中没有传统动作游戏常见的锁定功能，引发了不少玩家的热议。佐佐木解释称，这是为了让玩家享受“敌人的压力”： “随着迷宫深入，敌人会从 360 度不同方向甚至空中袭来。如果采用传统的硬锁定系统，反而会影响玩家快速转向和处理不同敌人的能力。我们希望玩家依靠方向输入和镜头操作自由应对。” 针对试玩版玩家反馈的锁定问题和操作手感，开发团队也进行了大量调整，全新的试玩版更新版本预计将在近日公开。 独特的角色与世界观设定 为什么主角是个僵尸？ 游戏标题《愚者不灭》结合了日语里“笨蛋就算死了也不会改变”的俚语，以及戴维作为僵尸“已经死过一次、不会再死”的双重含义。小林裕幸透露，最初的企划书只有 8 页，主人公从一开始就被设定为了僵尸。虽然经过团队重新设计，最终保留下来的也只有“僵尸主人公”这一核心设定。 恶搞、喜剧与电影级灵感 在谈到游戏的黑色幽默与喜剧元素时，小林表示团队参考了多部好莱坞作品： 动作风格：参考了《电锯人》里电次那种“即使被打倒也要继续向前攻击”的疯狂。 同伴关系：参考了《银河护卫队》与《自杀小队》中性格各异、碰撞不断但在关键时刻并肩作战的设定。 主角原型：参考了《海扁王》中生前平凡、有些没用但足够专一的普通人形象。 此外，针对玩家对女主角朱莉娅（Julia）的高人气，小林也给出了暗示：虽然朱莉娅在故事开场就已经死去并曾引发热议，但她会在故事中途以某种形式再次出现。 丰富的成长系统与形态变身 11 种形态与随机 Build 构筑 戴维可以通过“吃”来恢复生命，并从精英敌人身上夺取能力。游戏一共包含 11 种不同的形态（如力量极强的独眼巨人 Cyclops、擅长空中移动的鹰身人 Harpy 等），玩家可以装备其中两种形态进行组合。 形态组合策略：力量型负责强力输出 -> 速度型负责接近和撤离。 装备系统（OT Gear）：玩家可以在头部、左右臂和腿部四个部位装备不同的装置（如追踪导弹、巨剑等），配合随机掉落的稀有度系统，打造属于自己的专属 Build。 爆速成长与双重成长机制 本作被称为“爆速成长动作游戏”，是因为随着流程深入，玩家在有限的迷宫探索时间内，成长速度会呈指数级提升。游戏同时具备两套成长体系： ...

分类：科技 标签：数据中心、人工智能、能源危机、云计算 随着人工智能（AI）与云计算技术的爆发式增长，全球各地的数据中心建设正进入前所未有的狂飙突进期。然而，这场算力盛宴的背后，是对电力资源的惊人吞噬。美国俄勒冈州最新发布的一份官方报告，将这一矛盾彻底摆在了台面上。 飙升的数字：当算力开始与居民抢电 根据俄勒冈州的统计报告显示，目前该州境内共有 111 个正在运营的数据中心，总建筑面积达到惊人的 2210 万平方英尺。 现状惊人：在 2025 年，这些数据中心的用电量已经占到了该州总用电量的 23%，这意味着全州近四分之一的电力都被服务器和冷却系统所消耗。 规模持续扩大：这股热潮丝毫没有冷却的迹象。目前该州还有 32 个数据中心正处于建设或规划阶段，未来将额外新增 690 万平方英尺的建筑面积。 未来预测：报告悲观地预测，到 2030 年，俄勒冈州数据中心的年能耗将飙升至接近 25TWh。届时，其电力需求占比将达到 31% 到 32% 之间，相当于全州 250 万户家庭的用电总和。 繁荣与现实的落差：高耗能与低就业 在这场轰轰烈烈的数字基建中，一个不可忽视的现实是：高额的资源投入，并未带来同比例的本地就业红利。 报告数据显示，这 111 个吞噬了全州近四分之一电力的大型数据中心，直接提供的就业岗位仅有 2630 个，在全州总人口中的占比仅为 0.06%。这种“极高用电、极低就业”的产业特征，引发了外界对于地方资源分配公平性的广泛讨论。 科技评论与展望 俄勒冈州的现状并非孤例，它正是全球 AI 浪潮下能源困境的一个缩影。从根本上看，数据中心 -> 巨量电力消耗 -> 电网压力剧增 -> 碳排放反弹，这一链路已经成为制约科技巨头进一步扩张的核心瓶颈。 如何在狂飙的算力需求与有限的地球资源之间找到平衡点？未来，无论是提高芯片能效比、优化液冷散热技术，还是推动数据中心向新能源丰富、气候寒冷的地区迁移（例如推进绿电直供），都将成为整个科技行业亟需解答的时代命题。

分类：科技 标签：英伟达、RISC-V、GPU、开源硬件 说起英伟达（NVIDIA）的 GPU，大家脑海中浮现的往往是强大的图形渲染能力、庞大的 CUDA 核心矩阵，以及如今撑起人工智能浪潮的 Tensor Core。然而鲜为人知的是，在这些显眼的计算单元背后，还隐藏着一支庞大的“幕后军团”——数量惊人的 RISC-V 核心。 从私有架构走向开源：过渡的必然选择 在全面拥抱 RISC-V 之前，英伟达长期依赖自研的私有微控制器架构，名为 Falcon（FAst Logic CONtroller）。 Falcon 最早可以追溯到 2005 年随 G98 芯片引入的时代。随着时间推移，其应用规模呈爆发式增长：到了 2016 年，单个 GPU 芯片内集成的不同 Falcon 引擎就超过了 15 个。在十多年的时间里，英伟达生产的芯片中累计使用了约 30 亿个 Falcon 核心。 这些核心虽然不直接参与图形渲染，但在 GPU 的日常运转中扮演着关键角色，具体负责的任务包括： 视频编解码 电源管理 安全引擎控制 然而，早期的 Falcon 架构属于 32 位核心，且缺乏现代处理器标配的数据缓存。随着芯片复杂度的急剧飙升，Falcon 逐渐显得力不从心。为了寻找更强大的替代方案，英伟达在评估了 Arm、MIPS 等主流商业架构后，最终将目光投向了开放、灵活且生态蓬勃的开源指令集架构 —— RISC-V。 庞大的幕后规模：每个 GPU 包含 10 到 40 个核心 这一转变带来了惊人的硬件规模。根据英伟达在 2024 年公布的数据，单在这一年里，其出货的 GPU 产品中就共计使用了超过 10 亿个 RISC-V 核心。 具体到每一块显卡或加速卡上，根据型号和复杂度的不同，每个 GPU 内部集成了 10 到 40 个 RISC-V 核心。它们作为微控制器分散在芯片的各个角落，默默无闻地执行着各种底层辅助与管理任务，确保庞大的 GPU 计算集群能够稳定、高效、安全地运行。 ...

分类：数码 标签：iPhone、苹果、数码圈、手机销量 作为每年数码圈的重头戏，苹果 iPhone 系列的销量表现总是备受瞩目。根据数码博主 @RD观测 的最新爆料，全新的 iPhone 18 Pro 系列在国内市场迎来了“开门红”，首销当日表现异常强劲。 首销日战报：销量同比大增 30% 数据显示，iPhone 18 Pro 系列在国内市场的首销日销量（Sell out）大约在 32.28 万台左右。这一数字相比去年的 iPhone 17 Pro 系列实现了显著增长，达到了后者的约 130%。 在具体的机型选择上，大尺寸的高端型号依然是消费者的首选： iPhone 18 Pro：占总首销量的比例约为 44.5% -> 约 14.36 万台 iPhone 18 Pro Max：占总首销量的比例约为 55.5% -> 约 17.92 万台 从数据来看，虽然标准 Pro 系列依然拥有一批忠实拥趸，但屏幕更大、续航更强且配置拉满的 Pro Max 依然牢牢占据了过半的份额，成为最受市场欢迎的机型。 强悍配置驱动消费升级 iPhone 18 Pro 系列之所以能取得如此亮眼的开售表现，与其全面升级的硬件实力密不可分。作为苹果首发搭载 2 纳米制程工艺 A20 Pro 芯片的机型，该系列在性能和能效比上均创下了 iPhone 历史新高。 此外，这一代产品在外观与影像上也迎来了多项实用改进： 外观形态：配备了面积更小的灵动岛，视觉观感更加精致。 影像系统：搭载了全新 4800 万像素融合式主摄，并加入了备受期待的可变光圈技术 -> 带来更具质感的拍摄体验。 市场反馈：各大电商平台的首发数据同样印证了其火爆程度，例如京东在开售 1 小时内便实现全国数万用户签收新机，淘宝闪购等渠道的销售额也较上一代实现了翻倍增长。 博客编辑点评 从 iPhone 18 Pro 系列的首销表现来看，即便面对激烈的市场竞争，苹果在高端旗舰手机领域的统治力依然不可小觑。更先进的 2 纳米芯片、更成熟的影像系统以及稳步升级的交互体验，依然是吸引国内消费者进行换机潮的核心动力。后续该系列的整体生命周期表现如何，我们将持续保持关注。

分类：科技 标签：苹果、iPhone 18 Pro、AI大模型、芯片 随着端侧人工智能技术的飞速发展，智能手机正在成为运行大型语言模型的重要前沿阵地。苹果在最新一代硬件中展现出了强悍的端侧 AI 爆发力，通过全新的 A20 Pro 芯片与硬件升级，让手机本地运行超大参数模型成为现实。 A20 Pro：双 16 核神经网络引擎的算力飞跃 作为 Apple Silicon 发展史上的里程碑，苹果 A20 Pro 芯片首次搭载了双 16 核神经网络引擎。这套专为处理高强度人工智能运算负载打造的架构，在性能表现上彻底超越了以往的所有移动端 SoC。 在实际硬件配置方面，iPhone 18 Pro 以及 iPhone 18 Pro Max 均配备了 12GB、96 位位宽的 LPDDR5X 内存。相比上一代产品，内存速度和带宽实现了质的飞跃，其统一内存带宽可达 115.2GB/s。强大的神经网络引擎在处理特定 AI 任务时的峰值吞吐性能，甚至直接超越了芯片内部的 7 核 GPU。 实测表现：本地驾驭 270 亿参数模型速度翻倍 得益于硬件层面的全面升级，iPhone 18 Pro 的端侧 AI 性能迎来了跨越式提升。海外数码达人亚历安・格龙丁（Adrien Grondin）通过在 iPhone 18 Pro 上运行 Bonsai-27B 模型，直观展示了这一代芯片的惊人实力。 测试结果显示，iPhone 18 Pro 在本地离线运行 270 亿参数大模型时，模型生成词元（token）的速度达到了 iPhone 17 Pro 的两倍，整体运行过程行云流水，完全没有出现降速或严重卡顿。 内存与量化的权衡：端侧 AI 的现实挑战 尽管 iPhone 18 Pro 能够轻松驾驭 270 亿参数的庞大体量，但在实际体验中，用户和开发者依然需要面临一些技术上的取舍。 ...

分类：科技 标签：人工智能、大模型、开源项目、科技前沿 天文观测，或许是让普通人产生浪漫想象的最美科学。巨大的穹顶缓缓打开，镜筒转向几亿光年之外，一束跨越时空的微光落在探测器上，向人类诉说着宇宙深处的超新星爆发、伽马暴或是中子星合并。 然而，当浪漫的星空观测落到日常运维时，却是一地鸡碎的琐碎与辛苦。 以国家天文台兴隆观测基地为例，冬夜漫长，值班人员需要彻夜守候望远镜与控制软件，紧盯目标位置、天气、设备状态，频繁调参并排布任务。地球在转，目标在动，云层、湿度、风速、月光乃至机械和供电状况，都在不断考验着值班人员的神经。 这还只是常规观测。面对超新星、伽马暴这类无法提前推算的瞬变事件，麻烦才真正开始。超新星爆发早期的亮度和光谱变化极快，特征往往在几小时或几天内便会消失。科研团队发现得越早、跟得越快，留下的观测数据才越完整。 中国科学院国家天文台高级工程师、兴隆观测基地天文组负责人郑捷将这种情况形容为「天上掉馅饼」。但要首先「看到馅饼掉下来」，并在一夜之间打乱既定排班、评估目标是否在可观测区、协调设备调用，往往需要在极短时间内完成复杂的决策。 今年，国家天文台科研团队借助千问办公的 Agent Harness，尝试了一条全新的破局之路。他们用不到 3 天、千元左右的成本，搭出了一套科研级望远镜仿真环境。 01. 自动望远镜发展数十年，为何还需要 Agent？ 望远镜自动化并非大模型时代的产物。回顾过去，它大致经历了三个阶段：发现异常、分析异常和资源调度。 资源调度：最成熟的环节。如 Las Cumbres Observatory 将全球 7 个站点的 27 台机器人望远镜作为整体运行，中央调度系统根据可见性、天气等自动安排任务，每小时重新计算。 发现异常：巡天能力爆发。如 Vera C. Rubin Observatory 在一个晚上即可发出约 80 万条科学告警，未来最高可达每夜 700 万条。 然而，随之而来的新问题是：候选数量激增，适合做后随观测的望远镜时间却始终有限。 面对海量异常，到底选哪一个跟踪、在有限时间里用哪台设备跟踪，判断的代价极其高昂。 为此，国家天文台自 2025 年起便开始引入 AI。由银河系三维结构组与兴隆观测基地合作开发的“星语望远镜” StarWhisper Telescope 以大模型为基础，将观测计划、设备控制和数据处理整合进同一套 Agent 框架，并入选了斯坦福大学《AI Index Report 2026》报告的 Science 章节。 但现实中的真实观测现场充满了动态变量：波段、曝光时间、天气、设备状态以及突发高价值目标，传统固定工作流很难应对自如。当团队试图让 Agent 深入设备端时，却遇到了无法绕过的死胡同：真实望远镜极其昂贵且经不起频繁试错。 02. 先造一台可以反复试错的仿真望远镜 国际主流 10 米级地面光学望远镜一个有效观测小时的运行成本高达数万元，且任何错误的控制都可能带来巨大的设备风险。 在千问办公的协助下，国家天文台科研团队率先为 Agent 打造了一台仿真望远镜。过去开发一套专业仿真系统往往需要数月时间和数万元成本，而千问办公将这一过程压缩到了 3 天左右。 这套仿真系统不仅跑通了从超新星候选判定、可见性计算、天气与设备状态读取，到通过 MCP（Model Context Protocol）调用仿真设备获取数据的完整数据链，还允许团队把同一批目标和天气变化交给不同调度策略进行反复演练。 设备故障、多目标竞争等现实中难以重复制造的极端情况，都可以在仿真中提前演练，从而大大加速现实中的科学决策。 03. 让一颗候选成为一个观测对象 仿真解决了策略演练，真实瞬变链路则解决了“在机会出现时如何更高效”的问题。 ...

分类：游戏 标签：动作游戏、独立游戏、SEGA、TGS2026 在 2026 东京电玩展（TGS 2026）上，由 GPTRACK50 开发、SEGA 负责全球发行的动作游戏《愚者不灭》（Stupid Never Dies）吸引了无数玩家的目光。这款作品是曾参与《鬼泣》、《生化危机》等系列开发的小林裕幸创立 GPTRACK50 后的首部大作。官方将其定义为“爆速成长动作游戏”，将高速动作、随机成长、怪物变身以及黑色喜剧风格完美融合。 在展会现场，我们有幸采访到了 GPTRACK50 代表董事兼总裁小林裕幸，以及《Stupid Never Dies》总监佐佐木荣一郎。他们详细分享了这款新作从灵感碰撞、核心战斗设计到“用进攻代替防守”的幕后故事。 创作灵感：从黑色幽默到“最弱僵尸”的逆袭 谈到游戏的恶搞与喜剧元素，小林裕幸表示，主角戴维（Davey）的动作设计参考了《电锯人》中电次那种“被打也要继续向前进攻”的特质。而在喜剧氛围上，则借鉴了好莱坞电影《银河护卫队》、DC《自杀小队》以及《海扁王》中“一群性格各异甚至有些废柴的同伴并肩作战”的荒诞感。 对于玩家常联想到的电影《温暖的尸体》，小林坦言自己非常喜欢，但团队其他核心成员在构思初期其实并未看过这部作品。为了避免桥段重复，团队最后甚至让所有成员都补看了这部电影。 关于独特的英文标题《Stupid Never Dies》，总监佐佐木荣一郎解释，主角戴维生前是个毫无打架经验的普通年轻人，但为了追寻死去的少女朱莉娅，他愿意去挑战远超自己实力的怪物。结合日语“笨蛋就算死了也不会改变”的俚语，以及戴维本就是“不会再死一次的僵尸”这一双重设定，最终诞生了这个既搞笑又贴切的名字。 核心战斗：攻击就是最好的防御 《Stupid Never Dies》最引人注目的大胆取舍，莫过于取消了传统动作游戏常见的硬锁定、闪避和防御系统。 没有锁定，拥抱全方位压力：随着迷宫深入，敌人会从 360 度甚至空中袭来。开发团队认为传统的硬锁定会限制玩家快速应对多目标的速度感，因此鼓励玩家依靠自由的方向输入与视角操作来突围。 吃肉循环与残暴进攻：游戏没有防守，玩家需要通过“攻击 -> 即使被打也继续进攻 -> 体力下降 -> 吃掉敌人核心恢复 -> 再次攻击”的循环来战斗。即使受到重击，戴维也会顶着变形的身体进行反击。 11种形态与武器构建（Build）：玩家可以变身为狼人、鹰身人（Harpy）、独眼巨人（Cyclops）等形态，每种形态的手感与优缺点极其分明。玩家可以利用“力量型 + 速度型”或“远程 + 近战”来进行自由组合。此外，通过身体四个部位（头部、双臂、腿部）装备的 OT Gear，进一步拓展了游戏的策略深度。 开发近况与试玩版优化 在谈到试玩版上线后的玩家反馈时，开发团队表示他们已经注意到了诸如“缺乏锁定机制”以及“部分形态攻击判定”等核心意见。针对试玩版的更新优化补丁预计将于近日上线，调整后的版本将带给玩家更流畅的上手体验。 随着发售日 2026 年 10 月 22 日的临近，小林裕幸透露目前的开发工作已经基本结束，团队成员甚至已经开始休假，接下来的重心将全面转向全球宣传与市场推广。 写在最后 对于成立不久的 GPTRACK50 来说，《Stupid Never Dies》不仅是一张全新的名片，更是一次对传统动作游戏边界的勇敢试探。无论是老派街机感与现代高速动作的结合，还是独特的“吃怪成长”与黑色幽默，都让这款作品充满期待。 如果你对这款融合了爽快感与策略性的“爆速成长动作游戏”感兴趣，不妨关注近期即将更新的试玩版，并在 10 月 22 日亲自进入这个疯狂的僵尸异世界一探究竟！

分类：游戏 标签：Steam、射击游戏、独立游戏、游戏开发 作为今年最受瞩目的多人射击游戏新星，《战狗》自 9 月 10 日登陆 Steam 平台以来，仅用短短 5 天时间销量便突破 200 万份，最高同时在线人数更是超过 34 万。然而，这款现象级作品背后的开发商 Bulkhead 在此之前却经历了一场几乎将他们推向绝境的生存危机。 濒临解散：从持续裁员到爆款逆袭 据 Bulkhead 首席执行官 Joe Brammer 透露，在《战狗》大获成功之前，工作室已经连续六年陷入每年裁员 20% 的困境。在项目发售前，团队原本测算游戏至少需要卖出 40 万份才能勉强维持生存，而为了保住所有人的工作，这个数字必须达到 60 万份。面对巨大的生存压力，Brammer 甚至曾劝导员工如果有更好的机会可以随时离开。 但好在市场的热烈反响彻底扭转了局面。首日超 100 万份的销量不仅让工作室度过了危机，也让许多年轻员工获得了丰厚的回报。Brammer 表示，这次成功带来的分红甚至足够让部分员工付清房子的首付。 独特的“反向宣传”与坦诚沟通 除了亮眼的销量，《战狗》在宣发阶段也展现出了极具个性的风格。在游戏上线前后，开发团队发布了一则名为《不要购买战狗的十个理由》的整活视频，毫不避讳地指出游戏的各项不足。面对处于抢先体验阶段可能带来的不佳游戏体验，开发团队甚至大方建议玩家先观望或直接退款，等后续优化完善后再行购买。 这种不加掩饰的透明沟通，不仅拉近了开发商与玩家的距离，也让 Bulkhead 赢得了“真诚做游戏”的良好口碑。 备受争议的招聘标准与高强度加班 虽然在对待玩家时足够坦诚，但 Bulkhead 在招聘和工作制度上也同样直言不讳。Brammer 坦然承认，工作室在项目冲刺阶段要求员工加班是常态，甚至在过去三个月里，许多员工将工作的优先级完全置于生活之上。 为了筛选出能够适应这种节奏的团队成员，Bulkhead 会要求求职者先进行 12 到 18 个月的远程合作，双方确认契合后才会转为线下办公。更有甚者，工作室还会主动浏览应聘者的社交媒体，以此判断对方是否对加班持有强烈抗拒情绪。 海外游戏行业的“加班文化”一直是热议焦点，对此 Brammer 并不回避。他强调，虽然公司要求员工付出高强度努力，但也会通过股份持有和大额奖金等方式予以丰厚回报。 结语 随着《战狗》的持续火爆，Bulkhead 终于迎来了喘息的机会。为了让连续高强度运转的团队得到休整，工作室决定暂时放缓主机版的开发计划，将相关日程延期至 2028 年，并安排全体员工在 12 月享受一整月的超长假期。对于游戏行业而言，“加班”与“回报”的平衡始终是一个复杂的话题，而 Bulkhead 这种将一切摆在台面上的“坦诚”模式，能否在未来持续奏效，仍有待时间的检验。