Zane/obsidian-notes
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zzzisfunnyboy
2026-04-01 00:58:24 +08:00
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commit 81a97f87c0
21 changed files with 390 additions and 230 deletions
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12
.gitignore vendored Normal file
View File

@@ -0,0 +1,12 @@
### Windows
# Windows thumbnail cache files
Thumbs.db
# Folder config file
[Dd]esktop.ini
# Recycle Bin used on file shares
$RECYCLE.BIN/
# Windows shortcuts
*.lnk

4
.obsidian/appearance.json vendored
View File

@@ -1,8 +1,8 @@
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}

136
.obsidian/workspace.json vendored
View File

@@ -4,31 +4,17 @@
"type": "split",
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"title": "新标签页"
}
}
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@@ -101,23 +87,23 @@
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@@ -127,35 +113,25 @@
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"title": "RoadMap 的反向链接列表"
"title": "归档-目录 的反向链接列表"
}
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"title": "RoadMap 的出链列表"
"title": "归档-目录 的出链列表"
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@@ -170,90 +146,90 @@
}
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"file": "性能优化/关于Unity加载优化，你可能遇到这些问题 - 知乎.md",
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"icon": "lucide-list",
"title": "关于Unity加载优化，你可能遇到这些问题 - 知乎 的大纲"
"title": "归档-目录 的大纲"
}
},
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"title": "Copilot"
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"title": "Calendar"
}
}
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]
}
],
"direction": "horizontal",
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},
"left-ribbon": {
"hiddenItems": {
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"canvas:新建白板": false,
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"graph:查看关系图谱": false,
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},
"active": "f2ac97a7addb8678",
"active": "a240fec474278e11",
"lastOpenFiles": [
"2Areas/游戏开发/索引.md",
"卡片数据库.base",
"InBox/v2ex_1196441_大模型变笨讨论.md",
"InBox/unity-csharp-patch.md",
"InBox/CLIProxyAPI.md",
"InBox/AutoHarness-论文解读.md",
"InBox/未看的帖子.md",
"InBox/测试笔记_共享转移_20250320.md",
"InBox/20260211-180200-VContainer-Unity-DI-文档笔记.md",
"InBox/介绍状态同步战斗玩法的设计和实现.md",
"2Areas/游戏开发/物理碰撞/物理碰撞算法.md",
"笔记数据库.base",
"InBox/网页总结_曹鑫博客_20250320.md",
"InBox/InBox-目录.md",
"2Areas/学习.md",
"2Areas/领域-目录.md",
"InBox/未命名.md",
"4Archives/归档-目录.md",
"4Archives/动态图集/动态图集-目录.md",
"4Archives/动态图集/动态图集.md",
"3Resources/游戏开发/性能优化/性能优化-面试.md",
"3Resources/游戏开发/性能优化/性能优化-方向.md",
"3Resources/游戏开发/性能优化/批量渲染 数字UI.md",
"3Resources/游戏开发/性能优化/黑马 SLG 游戏《三国：谋定天下》怎么用 Unity 技术实现高效地形渲染？.md",
"3Resources/游戏开发/性能优化/韩国Unity团队研发的demo分享—ProjectKaya.md",
"3Resources/游戏开发/性能优化/关于Unity加载优化，你可能遇到这些问题 - 知乎.md",
"skills/obsidian-markdown/SKILL.md",
"skills/obsidian-bases/SKILL.md",
"skills/json-canvas/SKILL.md",
"00-Home.md",
"skills/obsidian-markdown",
"skills/obsidian-bases",
"skills/json-canvas",
"skills",
"未命名.md",
"2Areas/游戏开发/pcei速度预估.md",
"2Areas/游戏开发/物理碰撞/物理碰撞算法.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/GPU蒙皮动画.md",
"2Areas/游戏开发/物理碰撞",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/GPU顶点动画.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/bindpose.md",
"1Project/GPU地形/Houdini PCG.md",
"1Project/GPU地形/GPU Driven Terrain 跟学与实现.md",
"渲染/软渲染/图片/9702b7cbafa93d6e3d0cd59e7cf37e31.png",
"渲染/软渲染/图片/86aa46af36c4c3b1f1efef2a1ccc6310.png",
"渲染/软渲染/图片/62ad22d3e981954fc083018fb850413a.png",
"渲染/软渲染/图片/23d61a2b7376ea3149d74d6bd4ea9430.png",
"2Areas/年度复盘/2025.md",
"1Project/ZYGame/州府前端流程.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/TODO转为Job组织数据.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/TODO将Time存进buffer中，做成不同的实例可以使用不同的动画时间.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/TODO不同动作存进Buffer中.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程/TODO 不同动作间的混合.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画.md",
"1Project/海量渲染战斗/GPU动画工程",
"1Project/海量渲染战斗/批量渲染gpu动画.md",
"1Project/海量渲染战斗/基于GPU蒙皮动画的Spine实现.md",
"1Project/海量渲染战斗/基于GPU动画和ComputeShader的大批量动画渲染Demo（一）之GPU顶点动画.md",
"1Project/ZYGame",
"1Project/GPU地形/ComputeShader生成无限世界地形.md",
"2Areas/游戏开发/fgui&ugui合批记录.md",
"1Project/图文合批/字体字形图片申请.md",
"1Project/图文合批/图文使用不同的Tex2DArr.md",
"1Project/UE",
"1Project/海量渲染战斗",
"1Project/GPU地形",
"wallhaven-rq75r7.jpg",
"1Project/构建新框架/管道模式/未命名.canvas",
"2Areas/如何记录笔记/P.A.R.A/Pasted image 20250614192838.png",

5
1Project/外包/Project_城堡/QA.md
View File

@@ -1,5 +0,0 @@
- 参考表的内容
- 地图格子该长什么样，需要什么图标显示吗
- 世界事件对应的实现需要策划案
- 政务系统
- 人力怎么来，需要怎么做

27
1Project/外包/Project_城堡/_城堡.md
View File

@@ -1,13 +1,16 @@
### 养成界面
- 需要重写SlotViewModel，这中间处理建筑的各种状态（升级中，普通，空闲无建筑）
- 区域选择界面
- 建筑背包
- 生产详情
- 建筑详情页面
- 背包
- 英雄
- 兵种
- 地图地板
### 地图
- 程序自动拼接不同区域
- 区域中不同节点
- 建筑
- 升级
- 缺少表现
- 消耗变化
- 建造
- 只有入口
- 招募兵种
- 军事区的新面板
- 资源背包
- 新面板
- 总览
- 背包
- 产出总览

0
1Project/外包/Project_城堡/事件系统.md
View File

1
1Project/外包/Project_城堡/兵种系统.md
View File

@@ -1 +0,0 @@
- 每个兵种允许装备最多一种武器和两种通用饰品

36
1Project/外包/Project_城堡/地图系统.md
View File

@@ -1,36 +0,0 @@
# 地图性质说明
- 鏖战：
- 通常是战场性质的地图。战场重视的是人力、装备资源、战略地区，主要的交互方式是创建军队参与战斗。战斗本身有一定收益，但随着次数增加收益降低，如果支持的军队获胜，还会得到更高收益
- 幻影：
- 幻境地图。游戏内的地块被区分为多种多样的区域，不同的区域有不同类型的怪物，也会获得不同类型的收益
- 天灾：
- 世界上会不定期生成天灾军，击败后得到一定数值的天灾点。天灾军越强荣誉点越强。可以在地图中央使用天灾点购买道具
- 轻灵：
- 地图分为自由、神秘、宝藏3个区域。自由区每隔一段时间回血。神秘区有额外战利品加成。宝藏区可以得到神器碎片和神级角色信物
- 秩序：
- 地图内有一个完整的秩序，有商人区、魔物区和平民区，可以实现招募、打金、交易等一系列行为
- 神庙：
- 地图核心位置有一个宗教神庙，包含一个信仰的神明。可以选择信奉神明驱逐异端，也可以选择信奉恶魔驱逐信徒
- 瘟疫：
- 开始是正常的，后来会有瘟疫恶鬼不断出现，可以携带特定装备大幅降低恶鬼生命，或者清理一片区域的恶鬼。灵魂和圣女在这个世界有额外加成
# 需要的功能
- A\*寻路
- 格子地图
- 编辑器：地图大小，地图图片，事件自定义，CommandBuffer定义格子，点击生成方块
- 模式：自动战斗，回合制
- 进入地图需要迷雾系统
- 鼠标悬停地图点位需要提示
- 怪物说明
- 战斗次数
- 点位奖励等级
- 奖励类型
# 事件
- [[战斗系统]]
- 暗雷战斗和地块战斗的战斗时间，概率分别为5%和10%。
- 选择奖励
- 仪式：献祭物品可以进入独立的小地图
- 拜访：拜访一位未解锁的随机名人

20
1Project/外包/Project_城堡/城堡-目录.md
View File

@@ -1,20 +0,0 @@
---
tags:
- 城堡
- 外包
- 目录
- MOC
---
- [[_城堡]]
- [[QA]]
- [[事件系统]]
- [[兵种系统]]
- [[地图系统]]
- [[城堡政务系统]]
- [[家园界面]]
- [[属性系统]]
- [[战斗系统]]
- [[抽卡系统]]
- [[背包系统]]

25
1Project/外包/Project_城堡/城堡政务系统.md
View File

@@ -1,25 +0,0 @@
# 建筑工厂
- 仅仅作为功能的开放
- 有条件限制，需要条件系统
- 解锁后，部分建筑需要消耗资源才可以建造
- 未解锁，仅仅显示名称，并被解锁条件遮盖
- 初始拥有农场
# 工厂经营
- 食物消耗
- 规则
- 任何建筑开始工作时(农场除外)，每个人力 消耗每秒0.1单位粮食
- 城堡随着时间消耗粮食,每位居民，每隔60s需要消耗1单位粮食
- 当粮食为0时，出现部分居民无法获得粮食，这部分居民拒绝交税。
- 粮食每消耗少消耗1单位，居民缴纳的金币-1
- 居民每消耗1单位粮食，缴纳1金币
# 事件
- 当玩家在城堡界面中 && “政务处理” 开启时
- 按照一定的速率生成随机事件
- 事件
- 随机
- 只要城堡满足该数据
- 条件
- 需要特定条件满足后触发，且仅触发一次

4
1Project/外包/Project_城堡/家园界面.md
View File

@@ -1,4 +0,0 @@
- 区分区域，不同的区域都有市中心
- 建筑背包
- 建筑空地
- 建造

8
1Project/外包/Project_城堡/属性系统.md
View File

@@ -1,8 +0,0 @@
- 兵种属性/装备属性：
- 力量
- 防御
- 生命
- 运气
- 技能
- 神性
- 信念

3
1Project/外包/Project_城堡/战斗系统.md
View File

@@ -1,3 +0,0 @@
- 回合制
- 规则
- 按照速度排序出手顺序

3
1Project/外包/Project_城堡/抽卡系统.md
View File

@@ -1,3 +0,0 @@
- 概率和内容需要配置
- 内容
- 材料

23
1Project/外包/Project_城堡/背包系统.md
View File

@@ -1,23 +0,0 @@
# 道具类型
- 材料
- 食物
- 消耗品
- 装备
- 灵珠
- 特殊道具
**需要一批材料、食物、消耗品的预设**
# 字段
- Id
- uId
- ItemType
- 材料
- 食物
- 消耗品
- userType
- 装备
- [[属性系统]]
- 灵珠
- 特殊道具

5
2Areas/游戏开发/物理碰撞/物理碰撞算法.md
View File

@@ -1,4 +1,9 @@
# AABB
## SAP算法
这是一种先用扫描线扫描单条轴有无碰撞的快筛算法
- 假设一个2D项目
- 如果xa(min,max)与xb(min,max)在x轴没有交集，那么y就无再扫描，直接排除
- y轴也是同理
# SAT 分离轴定理

215
InBox/AutoHarness-论文解读.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,215 @@
# AutoHarness 深度解读
> 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2016839356833341880
> 收藏时间：2026-03-25
## 一句话总结
用小模型（Gemini-2.5-Flash）自动写一段"规则检查代码"包裹在 LLM 外面，让它不再犯"非法操作"的低级错误，结果小模型+代码 > 大模型裸跑。
---
## 这篇论文到底在解决什么问题？
### LLM 做 Agent 时的尴尬现实
你可能已经知道，现在很多人在用 LLM 做 agent——让模型去完成一些需要"行动"的任务，而不是简单地回答问题。比如让 LLM 下棋、玩游戏、操控机器人等。
**问题来了：LLM 经常做出"非法操作"。**
论文举了一个非常生动的例子：在 Kaggle GameArena 的国际象棋比赛中，Gemini-2.5-Flash 78% 的失败不是因为下棋策略差，而是因为走了不符合规则的棋。比如让马走直线、让兵倒着走之类的。
这就好比你请了一个非常聪明的人来帮你下棋，他对棋局分析得头头是道，但就是经常把棋子摆到不合法的位置上。
### 为什么会这样？
LLM 本质上是一个文本生成模型。它"知道"国际象棋的规则（因为训练数据里有大量棋谱），但它没有一个硬编码的规则引擎来确保输出的每一步都合法。它的"知道"是概率性的、模糊的，不是精确的。
### 现有解决方案及其问题
| 方案 | 怎么做 | 问题 |
|------|--------|------|
| Fine-tuning | 用大量合法游戏轨迹去微调模型 | 成本极高；可能降低模型在其他任务上的能力 |
| 手写 Harness | 人工为每个游戏写一个规则检查器 | 费时费力，每换一个游戏就要重写 |
**这篇论文的创新点是：让 LLM 自己写这个规则检查器。**
---
## 核心概念：什么是 "Harness"？
### Harness 的直觉理解
"Harness" 这个词在英文里是"挽具/马具"的意思，用来控制和约束马的行为方向。在这篇论文里，Harness 就是包裹在 LLM 外面的一层"安全壳"，确保 LLM 输出的动作是合法的。
用工程的话说，这就是一个 wrapper / middleware / interceptor：
```
传统做法：
用户请求 → LLM → 输出动作（可能非法）→ 环境报错
加了 Harness 之后：
用户请求 → LLM → Harness检查 → 合法? → 执行
↓ 不合法
告诉LLM"这步不行" → LLM重新生成 → 再检查...
```
### 三种 Harness 变体
论文提出了三种不同"约束力度"的 harness：
#### ① Harness-as-Action-Verifier（动作验证器）— 论文主要聚焦的方案
```python
while True:
action = LLM.generate(observation) # LLM 提出一个动作
if code_harness.is_legal_action(obs, action): # 代码检查是否合法
break # 合法就执行
else:
# 不合法，告诉 LLM 这步不行，让它重新想
observation += f"\n警告：{action} 是非法操作，请重新选择"
return action
```
类比：就像你写代码时 IDE 的实时语法检查——你写了不合法的代码，红线提示你改。
#### ② Harness-as-Action-Filter（动作过滤器）
```python
legal_actions = code_harness.propose_action(obs) # 代码先列出所有合法动作
best_action = LLM.rank(legal_actions) # LLM 从中选最好的
return best_action
```
类比：就像下拉菜单——用户只能从合法选项中选，不可能输入非法值。
#### ③ Harness-as-Policy（代码即策略）— 最激进的方案
```python
action = code_harness.propose_action(obs) # 完全由代码决定动作
return action # 根本不需要 LLM
```
类比：你直接写了一个规则引擎/算法来玩游戏，LLM 只在"开发阶段"用来写这个算法。运行时零 LLM 调用，零成本。
---
## 核心方法：怎么让 LLM 自动写出 Harness？
这是论文最核心的技术贡献。如果你熟悉 GRPO，你可以把这个过程理解为：用环境反馈来优化代码，而不是优化模型权重。
### 整体流程
```
1. 初始化：LLM 写一版 harness 代码（propose_action + is_legal_action）
2. 测试：用这个代码在游戏环境里跑 rollout
3. 评估：记录哪些动作被判为非法，收集错误信息
4. 反馈：把错误信息喂给 LLM（Critic 模块整理错误）
5. 优化：LLM 基于错误反馈生成改进版代码（Refiner 模块）
6. 重复 2-5，直到合法率达到 100% 或超时
```
### 和 GRPO 的对比
| 维度 | GRPO | AutoHarness |
|------|------|-------------|
| 优化的对象 | 模型权重 θ | 代码文本（程序） |
| 搜索空间 | 参数空间（连续） | 程序空间（离散） |
| 反馈信号 | reward（标量） | 执行反馈（错误日志+reward） |
| 优化方法 | 梯度下降 | LLM 当"突变算子"改代码 |
| 探索策略 | 采样多个 response 对比 | Thompson sampling 做 tree search |
| 类比 | 调参让模型更好 | 让 AI 写更好的代码 |
**关键区别**：GRPO 改的是模型内部的权重，AutoHarness 改的是模型外部的代码。一个改"大脑"，一个改"工具"。
### Tree Search + Thompson Sampling
#### 为什么要用 Tree Search？
简单的迭代优化（写代码 → 测试 → 改代码 → 测试…）有个问题：容易陷入局部最优。比如 LLM 沿着一个思路改了 5 版代码，发现这个方向走不通了，但已经回不去了。
Tree search 的思路是：同时维护多个版本的代码，像一棵树一样分叉发展。
```
初始代码 v0
/ \
v1a v1b ← 两个不同的改进方向
/ \ |
v2a v2b v2c ← 继续分叉
|
v3a ← 这个方向成功了！合法率100%
```
#### Thompson Sampling 是什么？
你面对这棵树上的多个节点，每次迭代应该选哪个节点来继续优化？这就是经典的 exploration-exploitation（探索-利用）问题：
- **利用（Exploitation）**：选当前表现最好的代码版本继续改进
- **探索（Exploration）**：试试那些还没被充分优化的代码版本，也许潜力更大
Thompson sampling 是一种概率性的选择策略：
```
对每个节点：
1. 根据它历史的"合法率"数据，建一个概率分布（Beta 分布）
2. 从这个分布中随机采样一个值
3. 选采样值最高的节点来优化
效果：表现好的节点被选中的概率更高（利用），
但表现差的节点也有机会被选中（探索）
```
工程类比：这和你做 A/B testing 时的 Multi-Armed Bandit 问题几乎一模一样。Thompson sampling 就是一种 bandit 算法。
### Critic 和 Refiner 的分工
**Critic（批评者）**：
- 输入：rollout 中失败的步骤（最多 5 个）
- 工作：整理和归纳各种错误类型
- 输出：结构化的错误摘要
- 类比：Code Review 时给你提 bug 的同事
**Refiner（优化者）**：
- 输入：当前代码 + Critic 的错误摘要
- 工作：基于反馈生成改进版代码
- 输出：新版本的 harness 代码
- 类比：你根据 code review 意见改代码
一个关键细节：如果 `is_legal_action()` 返回 True 但环境说动作非法（漏判），则两个函数都要改；如果 `is_legal_action()` 返回 False 且动作确实非法（检查器工作正常，只是 `propose_action` 提出了错误动作），则只改 `propose_action()`。这个区分很重要，避免了"改了不该改的代码"。
---
## 实验结果解读
### 训练效率：多快能学会？
- 平均 **14.5 次迭代**就能学会（即 LLM 改代码 14.5 次）
- **19/32 个游戏**不到 10 次就搞定了
- 最难学的游戏：GermanWhist（43次）、Chess（64次）、Othello（62次）
直觉理解：简单游戏（如猜数字、骰子）规则简单，几次就能写对检查器；复杂游戏（如国际象棋）规则多样（王车易位、吃过路兵等），需要更多轮迭代。
最终结果：**全部 145 个游戏都达到了 100% 合法动作率。**
### 双人游戏：小模型+Harness vs 大模型
| 对阵 | 我们的方法胜率 | 对手胜率 |
|------|--------------|----------|
| Flash+Harness vs Gemini-2.5-Pro | **56.3%** | 38.2% |
| Flash+Harness vs Flash（原始） | **64.8%** | — |
这意味着什么？**一个小模型（Flash）配上自动生成的规则检查代码，可以打败一个大几倍的模型（Pro）。**
---
## 核心启示
1. **"代码即策略"可能是 LLM Agent 的终局形态** — 让 LLM 写代码，然后运行时零 LLM 调用
2. **小模型+好代码 > 大模型裸跑** — 这打破了"模型越大越好"的迷信
3. **Program Synthesis + RL 的结合** — 这可能是下一代 AI 系统的核心范式
---
## 标签
#论文解读 #AutoHarness #LLM #Agent #ProgramSynthesis #GRPO #强化学习

29
InBox/CLIProxyAPI.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,29 @@
# CLIProxyAPI
**GitHub**: https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI
**添加时间**: 2026-03-24
**提醒时间**: 2026-03-25 10:00
**标签**: #代理 #CLI #工具
---
## 项目简介
(待补充 - 明天落实时填写)
## 主要功能
(待补充)
## 安装使用
(待补充)
## 备注
- 用户要求：无风险的情况下落实
- 提醒已设置：明天（3月25日）10:00
---
**原始链接**: https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI

36
InBox/v2ex_1196441_大模型变笨讨论.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,36 @@
# 大家有没有感觉最近大模型变笨了
**来源**: https://www.v2ex.com/t/1196441#reply25
**保存时间**: 2026-03-24
**标签**: #AI #大模型 #讨论
---
## 帖子摘要
楼主提问：大家有没有感觉最近大模型变笨了？
主要讨论点：
- 用户感觉 GPT-4、Claude 等大模型最近回复质量下降
- 有人认为是心理作用或期望值提高
- 也有人提到可能是模型更新导致的风格变化
- 讨论涉及多个主流大模型：GPT-4、Claude、Gemini 等
---
## 关键回复观点
1. **心理作用论**: 用多了之后对模型能力边界更清楚，所以感觉"变笨"
2. **模型更新论**: OpenAI 等厂商确实会调整模型，可能影响某些任务的表现
3. **任务复杂度**: 随着使用深入，提出的问题更难，模型显得力不从心
4. **对比效应**: 新模型出来后，旧模型相对显得弱了
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## 个人思考
(待补充)
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**原始链接**: https://www.v2ex.com/t/1196441#reply25

8
InBox/未命名.md
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@@ -1,8 +0,0 @@
- 需要验证Editor preview
- 需要验证战斗
- 需要验证地图
- 需要验证行军线
- 前端表现
- android
- 性能分析

20
InBox/测试笔记_共享转移_20250320.md Normal file
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title: 测试笔记 - 共享目录转移
date: 2026-03-20
tags: [测试, 共享目录]
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# 测试笔记
这是一篇测试笔记，用于验证共享目录转移流程。
## 创建信息
- 创建时间: 2026-03-20 03:01
- 来源: Mac mini 共享目录
- 目标: zanepc Obsidian InBox
## 测试内容
如果这篇笔记能成功转移到 zanepc 的 Obsidian 中，说明流程配置正确。
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*自动创建用于测试共享目录转移*