模型架構的八卦，YOUTUBE和Yahoo名人娛樂都在討論

【嚴正聲明】眉蓁有抄，我真沒抄！

真金不怕火煉。高閔琳論文「超高原創性，經科學檢驗，並無複製貼上或抄襲」。

＃經科學嚴格檢驗 ＃超高原創哪來複製抄襲

感謝我眾多同學及好友們關心，稍早使用國內外學術界慣用的論文剽竊檢驗系統（https://www.turnitin.com/），排除引用資料後；閔琳的論文相似度比對結果出來了。

相似度結果是9%。

這個數據不僅達到國立台灣大學碩士論文標準，遠低於一般國際學術期刊論文的15%～20%、國內外公私立大學論文標準的20％；更是達到世界排名一流大學人文社會科學領域嚴格標準10％以下。

國內外從事學術研究或了解學術論文寫作規範者，絕對明白只有9%不容易；而這個數值9%的意義，並非代表了抄襲或複製貼上了9%。在此就不多做解釋。

閔琳也須嚴正聲明，中選會之選舉得票數、得票率乃為政府公開之客觀數據資料，人人都得以引用，中選會網址也列於本人論文內的參考網址當中；至於國民黨抹黑本人指稱的、也有列在參考網址的維基百科（wikipedia，就在跑出來的數據第二項）等等的；相似度根本連1%都不到，如何可以抹黑說是複製貼上和抄襲？

#量化研究跑數據 #問卷1205份
#請教到底怎麼複製貼上怎麼抄

閔琳的碩士論文乃「個案研究」（Case Study），奠基於美國政治學家拉斯威爾（Harold D. Lasswell）的傳播模式理論立論。研究性質為「量化研究」，研究方法以「問卷調查法」為主；蒐集1205份問卷，並將問卷結果之數據data 運用SPSS系統來跑Model （模型架構），以論證驗證我的假設以及模型中各變項之相關性。

而為什麼我會想到要構思假設、深化創新一個Model來論證理論；其創意來源之一即來自於本人於台大昆蟲學系大二修習「昆蟲生態學實習」研究豆象族群之知識背景與學習經驗。

我試圖融會我在自然科學理工生農的知識背景，跨領域應用到政治學社會科學的研究之上。

#論文引用次數17次 #教授口委超越藍綠

閔琳的碩士論文高達314頁，目前被引用次數為17次。不是多大的學術貢獻，但至少有一定的水準和參考價值；一直也都是台大圖書館和國家圖書館館藏之列供公開閱覽。如本人有未標註完整或漏列於參考書目之疏失，深感抱歉，也感謝各界指正。但經科學方式檢證，高閔琳本人之論文「並無複製貼上更無抄襲」；本人研究論文之原創性亦不容質疑。

另我也誠摯表達對我敬愛的指導教授及口試委員，台大國發所 #陳明通教授、#周繼祥教授、政治大學 #鄭自隆教授，以及中研院研究員、台大政治所 #吳叡人教授 所造成的困擾和抹黑污名表達深深的歉意。

中國國民黨 KMT骯髒噁心的垃圾抹黑戰，可以休矣。

為捍衛本人之人格尊嚴及名譽，我必會採取法律行動。
也懇請各界朋友幫忙澄清轉貼分享本篇文章、幫忙截圖抹黑言論。

謝謝。

「它將改變一切！」

DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰，破解蛋白質分子折疊問題。

本週振奮全球AI界的消息：Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果，這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中，全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題，這項AI帶來的重大突破，將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因（比如今年的全球新冠大流行），促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。

我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月，這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性，期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。

以下文章詳盡解釋了這項突破，內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。

▎生物學界最大的謎團之一，蛋白質折疊問題被 AI 破解了。

11 月 30 日，一條重磅消息引發了科技界所有人的關注：谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。

最新一代算法 Alphafold 2，現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力，這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。

DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導，新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。

科學家們表示，Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制，並為設計藥物、農作物增產，以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。

「這是該研究領域激動人心的一刻，」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

蛋白質對於生命至關重要，它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子，其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡，蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。

DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中，DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手，在準確性方面比肩人類實驗結果，被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現，尤其是基礎科學研究的影響。

在兩年一次的 CASP 競賽中，各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年，AlphaFold 擊敗了所有其他小組，並在準確性方面與實驗結果相匹配。

對於不熟悉生物領域的人來說，CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction，旨在對蛋白質結構預測進行評估，被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦，每兩年一屆，目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。

而 DeepMind 這一突破有什麼影響？

用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說，「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域，因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破，是我一生中最重要的科學成果之一。」

▎蛋白質折疊問題

蛋白質的形狀與它的功能密切相關，而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題（如尋找分解工業廢料的酶）基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。

多年以來，蛋白質結構一直是熱門的研究話題，研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備，每種結構的研究都要花數年時間。

1972 年，美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究，特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上，他提出了一個著名的假設：從理論上來說，蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索，即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。

但這一思路的挑戰在於，在形成三維結構之前，蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年，Cyrus Levinthal 指出，如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象，要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計，一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中，蛋白質會自發折疊，有些只需幾毫秒，這被稱為 Levinthal 悖論。

CASP 14 比賽最新結果：AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4

CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立，每兩年進行一次盲審，以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。

一直以來，CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構，作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標（有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態）。這些蛋白質結構不會事先公佈，參賽者也必須對其結構進行盲測，最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則，CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。

CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT（Global Distance Test），範圍從 0 到 100，可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示，GDT 分數在 90 分左右，即可視為對人類實驗方法具備競爭力。

在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中，DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4，意味其平均誤差大概為1.6 埃（Angstrom），相當於一個原子的寬度（或0.1納米）。即使在難度最高的自由建模類別中，AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。

歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況，度量指標為 BEST-OF-5 GDT。

CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。

這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很難結晶，因此很難通過實驗方法來確定其結構。

該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展，比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮，它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授（諾貝爾獎得主，英國皇家學會會長）

▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題

2018 年，DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽，取得了最高的準確率。之後，DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在，DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構，並使用該架構參加 CASP14 比賽，達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習，以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。

我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」，節點表示殘基（residue），邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統，並用端到端的方式進行訓練，以理解圖結構，同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對（MSA）和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。

通過迭代這一過程，該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構，並在幾天內確定高度準確的結構。此外，AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。

DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統，這些數據來自蛋白質結構數據庫（PDB）和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫，共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核（相當於 100-200 個 GPU）運行數週，與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比，該系統所用算力相對較少。

此外，DeepMind 團隊透露，他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。

AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行，迭代地在二者的表示之間傳遞信息，從而生成蛋白質結構。

▎對現實世界的潛在影響

「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」，經過 4 年的研究攻關，現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景，在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。

馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長，CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示：「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構，重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」

DeepMind 表示願與其他研究者合作，以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外，DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。

同時，DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如，通過幫助識別存在故障的蛋白質，並推斷其相互作用的方式，來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確，從而補充現有的實驗方法，並更快找到更有希望的治療方法。

AlphaFold 是十分卓越的，它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究，加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。

同時許多證據也表明，蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候，DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中，AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前，實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性，並且相關序列很少，但與實驗確定的結構相比，AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。

除了加速對已知疾病的了解，AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力：探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質，以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列，基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫（UniProt）中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下，考慮到從序列到結構所需的實驗工作，蛋白質數據庫（PDB）中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣，像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。

▎開創新的可能

AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一，但隨著後續科學研究的開展，依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方，包括多蛋白如何形成複合體，如何與 DNA、RNA 或者小分子交互，以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外，在與他方合作的過程中，還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。

對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言，像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣，這個世界依然有諸多未知的方面。

DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信，AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一，同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。

影片及原文，參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

四兩撥千斤！ 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄，輕量化模型孟子一鳴驚人！

本週，中文語言理解權威評測基準CLUE榜單，被「低調」刷新。

不同的是，不是大公司、不是超大模型……

一個新面孔，一個輕量化模型，首戰即登頂，四兩撥千斤。

CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局，被首次打破。

瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型，以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。

這也是瀾舟科技首次對外曝光，背後團隊負責人，正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理，文章來自《量子位》微信公眾號，經授權轉載。

▎輕量化模型孟子？

孟子，基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。

包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。

可處理多語言、多模態數據，同時支持多種文本理解和文本生成任務，能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。

孟子模型基於Transformer架構，僅包含十億參數量，基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。

但誰也沒想到，小模型卻有大智慧，一經登場，打破格局。

CLUE，中文語言理解領域最具權威性的測評基準，涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。

該榜單競爭激烈，幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。

騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。

而且隨著大參數模型愈演愈烈，CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。

因為百億、千億甚至萬億參數的大模型，已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。

萬萬沒想到，瀾舟科技-創新工場團隊出手，四兩撥千斤。

因為孟子，走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線，致力於構建十億級別的小模型，充分發揮已有參數下的模型潛力，有利於快速、低成本地落地現實業務場景。

孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型，在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。

相對已有的中文語言模型，孟子模型實現了多項突破性進展：
 1） 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下，遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型，對標「巨無霸」，小模型性能超越千億規模模型。
 2）使用知識圖譜增強模型，讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力，在權威CLUE中文理解評測的總排行榜，以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一，刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分，逼近人類基準分數（85.61）。
 3）靈活的領域和場景適應能力，方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式，同步適配BERT-style的判定式架構，既能理解也能生成。便於適配行業應用，覆蓋廣泛業務場景。

當然，隨著孟子一鳴驚人，也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。

▎原理方法和應用？

在輕量化模型算法研究方面，基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術，從模型架構（包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制）到預訓練策略進行了全方位改進。

具體有四方面：
 1) 模型結構方面，將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中，基於句法約束引入註意力機制中，從而提升模型對語言學知識的建模能力。
 2) 訓練策略上，引入基於實體知識和Discourse的Mask機制，強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
 3) 為進一步提高訓練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
 4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷，使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。

基於以上算法策略，實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識，大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力，以及良好的領域遷移能力，適應廣泛的產品應用場景。

另外，在Finetune的進展方面，如何將預訓練模型用於各項任務？

瀾舟團隊也有總結，從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索，進一步提升語言模型的性能：

 1) 數據增強：使用領域相關數據；
 2) 知識蒸餾：基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率；
 3) 遷移訓練：結合課程學習的思想，由易到難訓練下游模型；
 4) 訓練優化：使用多種訓練目標，多角度提升模型能力；

而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。

基於領域適應技術，孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型，領域適應策略主要包含兩大方面：

 1) 通過大規模的泛金融領域語料，將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業，在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
 2) 通過大規模的營銷領域語料，將孟子模型遷移到數字營銷領域，完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務，將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。

瀾舟方面還透露，孟子模型已在多個領域成功落地實踐，衍生出多項行業領先的產品，涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。

並且毫無疑問的是，因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點，更易於線上部署和推廣到移動設備中，自然不會局限於現有應用和場景，接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。

▎瀾舟團隊？

最後，也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。

瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。

AI領域內，周明已不用過多介紹，他是公認的世界級AI科學家，自然語言處理領域的代表性人物。

周明博士在2020年加盟創新工場，擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型，基於大數據、知識圖譜和行業模型，提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。

據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。

值得注意的是，瀾舟科技除了大牛坐鎮，其實也是行業趨勢的體現。

引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說：

AI的發展可以按照兩個時間點劃分。

第一個時間點是2015年，以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類，帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。

而第二個時間點出現在2019年，以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展，讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能，將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。

「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用，預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展，用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果，在新機遇面前躬身入局，一起發掘NLP領域的黃金發展期」，李開復說到。

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#武俠x #武俠乂 #SwordsmanX #무협X
#DrHoliday #浪哥 #浪哥1977
這是技術測試時 浪哥直播的存檔 整理後 制作的套路演示影片
≋≋≋≋≋≋≋≋≋【一生划船不用槳 , 全靠浪】≋≋≋≋≋≋≋≋≋≋
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#武俠x #武俠乂
《武俠乂》概念官網地址：https://wx.cubejoy.com
由方塊遊戲投資的首款PC遊戲《武俠乂》概念官網正式上線，這是一款由DreamGame工作室採用虛幻4引擎開發、多人在線沙盒題材遊戲，計劃將於2018年上半年上市，目前遊戲正在緊張製作中，並將開啟第一輪技術測試，更多詳細內容將陸續曝光。

新端遊特性 期待玩家品鑑

當前單機遊戲市場多人參與體驗的生存競技類游戲比較流行，《武俠乂》在立項時就已經提前佈局其中。遊戲設計中弱化了打字聊天系統，更強調玩家以語音實時溝通，在解放玩家的雙手同時，也讓遊戲體驗將更加真實生動；作為PC端遊，《武俠乂》的設計去掉了傳統端遊的任務系統、RPG式的人物屬性養成、裝備的成長打造等需要投入大量金錢與時間的內容，玩家可以利用碎片化的時間與朋友一起快速投入到與其他玩家的交互當中，享受緊張刺激的探索與戰鬥。


武俠沙盒 買斷式收費不氪金

《武俠乂》是由DreamGameStudio獨立研發武俠系列三部曲當中的第一部。第一部主要以生存競技玩法為主，在有限的時間和安全空間內，玩家需要邊生存邊搜索邊戰鬥，最終擊敗所有其他玩家來獲得勝利。遊戲採用買斷式收費制，沒有付費增強遊戲屬性的設計。 《武俠乂》擁有更多玩法和內容的第二部和第三部開發計劃已經啟動。


玩法豐富 自由任性的江湖世界

武學：遊戲世界內提供了各種武器和對應武學，玩家可自由搭配兩套武學應用於戰鬥；

心法：輔助武學帶來更多武學效果和變化；（測試版本暫未開放）

身法：輔助操作帶來更多操作變化；（測試版本暫未開放）

遠程：武學以外還可以選擇遠程武器進行攻擊，包括飛鏢/弓箭/火槍（測試版本暫未開放火槍）；

投擲：包括轟天雷和迷煙，用於範圍攻擊和遮擋視野；

暗殺：持有匕首的玩家可對敵對目標執行暗殺操作，暗殺成功可直接擊倒目標；

生存：毒霧會隨著遊戲時間的推進瀰漫在遊戲世界內，玩家除了對付敵對目標外，還需要隨時注意毒霧；遊戲中有各種道具可以幫助玩家恢復生命，增強自身的生存能力。


眼見為實 第一輪技術測試即日開啟

官方計劃於2月7日開啟為期3天的小規模技術測試，與以往的遊戲宣傳節奏不同，此次《武俠乂》的亮相將直接以技術測試開始，讓感興趣的玩家第一時間上手體驗遊戲。

官方同時表示，本次技術測試為限號刪檔測試，目的主要為了收集玩家意見、測試服務器架構配置，幫助開發團隊繼續對版本進行優化開發。本次測試版本屬於早期內部封閉版本，開放的內容並不完整、也難免會存在一些bug和優化問題。

隨著多輪的測試工作陸續推進，官方將積極收集聽取玩家意見，以玩家的喜好經驗來調整遊戲產品的研發內容節奏，盡快推出EA階段的上市產品。

產品長線研發 版本構建豐富

根據此前公佈的遊戲研發策劃，《武俠乂》將構建以生存、建造、劇情三層版本結構的武俠世界，此次即將技術測試亮相的為第一個生存版本。玩家將在龐大的單地圖世界競技比賽，擊敗眾多的同地圖玩家，最後勝出的玩家取得遊戲勝利。完成第一版內容髮布後，下一個版本將以國外流行的建造模式為藍本，開放武俠世界，讓玩家可以自由收集服務器資源，搭建自己的門派江湖，開啟自由俠氣的江湖人生。後續陸續的遊戲內容則將在完善的3D高模、細緻的地圖、物件模型雕琢後推出，體驗傳統單機RPG故事模式。

由方塊遊戲投資的首款PC遊戲《武俠乂》概念官網正式上線，這是一款由DreamGame工作室採用虛幻4引擎開發、多人在線沙盒題材遊戲，計劃將於2018年上半年上市，目前遊戲正在緊張製作中，並將開啟第一輪技術測試，更多詳細內容將陸續曝光。

新端遊特性 期待玩家品鑑
當前單機遊戲市場多人參與體驗的生存競技類游戲比較流行，《武俠乂》在立項時就已經提前佈局其中。遊戲設計中弱化了打字聊天系統，更強調玩家以語音實時溝通，在解放玩家的雙手同時，也讓遊戲體驗將更加真實生動；作為PC端遊，《武俠乂》的設計去掉了傳統端遊的任務系統、RPG式的人物屬性養成、裝備的成長打造等需要投入大量金錢與時間的內容，玩家可以在碎片化的時間內有效的與朋友一起快速投入到與其他玩家的交互當中，享受緊張刺激的探索與戰鬥。

武俠沙盒 買斷式收費不氪金
《武俠乂》是由DreamGameStudio獨立研發武俠系列三部曲當中的第一部。第一部主要以生存競技玩法為主，在有限的時間和安全空間內，玩家需要邊生存邊搜索邊戰鬥，最終擊敗所有其他玩家來獲得勝利。遊戲採用買斷式收費制，沒有付費增強遊戲屬性的設計。 《武俠乂》擁有更多玩法和內容的第二部和第三部開發計劃已經啟動。

玩法豐富 自由任性的江湖世界
武學：遊戲世界內提供了各種武器和對應武學，玩家自由搭配兩套武學應用於戰鬥；
心法：輔助武學帶來更多武學效果和變化；（測試版本暫未開放）
身法：輔助操作帶來更多操作變化；（測試版本暫未開放）
遠程：武學以外還可以選擇遠程武器進行攻擊，包括飛鏢/弓箭/火槍（測試版本暫未開放火槍）；
投擲：包括轟天雷和迷煙，用於範圍攻擊和遮擋視野；
暗殺：持有匕首的玩家可對敵對目標執行暗殺操作，暗殺成功可直接擊倒目標；
生存：毒霧會隨著遊戲時間的推進瀰漫在遊戲世界內，玩家除了對付敵對目標外，還需要隨時注意毒霧；遊戲中有各種道具可以幫助玩家恢復生命，增強自身的生存能力。

產品長線研發 版本構建豐富
根據此前公佈的遊戲研發策劃，《武俠乂》將構建以生存、建造、劇情三層版本結構的武俠世界，此次即將技術測試亮相的為第一個生存版本。玩家將在龐大的單地圖世界競技比賽，擊敗眾多的同地圖玩家，最後勝出的玩家取得遊戲勝利。完成第一版內容髮布後，下一個版本將以國外流行的建造模式為藍本，開放武俠世界，讓玩家可以自由收集服務器資源，搭建自己的門派江湖，開啟自由俠氣的江湖人生。後續陸續的遊戲內容則將在完善的3D高模、細緻的地圖、物件模型雕琢後推出，體驗傳統單機RPG故事模式。 #浪哥 #holiday1977 #drholiday #1977 #浪哥 #Holiday

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遊戲名稱 : 武俠X 發行平台 : 方塊遊戲 2018/02/07 首次對外測試
這次是官方 第一次多人測試 很榮幸能參加
主要是找找問題 希望這遊戲更好
##今天直播後 遇到的問題 已經反應給制作團隊 連觀眾朋友的反饋也一併呈上給制作團隊 目前他們會優先弄好BGU上的問題
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當前單機遊戲市場多人參與體驗的生存競技類游戲比較流行，《武俠乂》在立項時就已經提前佈局其中。遊戲設計中弱化了打字聊天系統，更強調玩家以語音實時溝通，在解放玩家的雙手同時，也讓遊戲體驗將更加真實生動；作為PC端遊，《武俠乂》的設計去掉了傳統端遊的任務系統、RPG式的人物屬性養成、裝備的成長打造等需要投入大量金錢與時間的內容，玩家可以利用碎片化的時間與朋友一起快速投入到與其他玩家的交互當中，享受緊張刺激的探索與戰鬥。


武俠沙盒 買斷式收費不氪金

《武俠乂》是由DreamGameStudio獨立研發武俠系列三部曲當中的第一部。第一部主要以生存競技玩法為主，在有限的時間和安全空間內，玩家需要邊生存邊搜索邊戰鬥，最終擊敗所有其他玩家來獲得勝利。遊戲採用買斷式收費制，沒有付費增強遊戲屬性的設計。 《武俠乂》擁有更多玩法和內容的第二部和第三部開發計劃已經啟動。


玩法豐富 自由任性的江湖世界

武學：遊戲世界內提供了各種武器和對應武學，玩家可自由搭配兩套武學應用於戰鬥；

心法：輔助武學帶來更多武學效果和變化；（測試版本暫未開放）

身法：輔助操作帶來更多操作變化；（測試版本暫未開放）

遠程：武學以外還可以選擇遠程武器進行攻擊，包括飛鏢/弓箭/火槍（測試版本暫未開放火槍）；

投擲：包括轟天雷和迷煙，用於範圍攻擊和遮擋視野；

暗殺：持有匕首的玩家可對敵對目標執行暗殺操作，暗殺成功可直接擊倒目標；

生存：毒霧會隨著遊戲時間的推進瀰漫在遊戲世界內，玩家除了對付敵對目標外，還需要隨時注意毒霧；遊戲中有各種道具可以幫助玩家恢復生命，增強自身的生存能力。


眼見為實 第一輪技術測試即日開啟

官方計劃於2月7日開啟為期3天的小規模技術測試，與以往的遊戲宣傳節奏不同，此次《武俠乂》的亮相將直接以技術測試開始，讓感興趣的玩家第一時間上手體驗遊戲。

官方同時表示，本次技術測試為限號刪檔測試，目的主要為了收集玩家意見、測試服務器架構配置，幫助開發團隊繼續對版本進行優化開發。本次測試版本屬於早期內部封閉版本，開放的內容並不完整、也難免會存在一些bug和優化問題。

隨著多輪的測試工作陸續推進，官方將積極收集聽取玩家意見，以玩家的喜好經驗來調整遊戲產品的研發內容節奏，盡快推出EA階段的上市產品。

產品長線研發 版本構建豐富

根據此前公佈的遊戲研發策劃，《武俠乂》將構建以生存、建造、劇情三層版本結構的武俠世界，此次即將技術測試亮相的為第一個生存版本。玩家將在龐大的單地圖世界競技比賽，擊敗眾多的同地圖玩家，最後勝出的玩家取得遊戲勝利。完成第一版內容髮布後，下一個版本將以國外流行的建造模式為藍本，開放武俠世界，讓玩家可以自由收集服務器資源，搭建自己的門派江湖，開啟自由俠氣的江湖人生。後續陸續的遊戲內容則將在完善的3D高模、細緻的地圖、物件模型雕琢後推出，體驗傳統單機RPG故事模式。

由方塊遊戲投資的首款PC遊戲《武俠乂》概念官網正式上線，這是一款由DreamGame工作室採用虛幻4引擎開發、多人在線沙盒題材遊戲，計劃將於2018年上半年上市，目前遊戲正在緊張製作中，並將開啟第一輪技術測試，更多詳細內容將陸續曝光。

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當前單機遊戲市場多人參與體驗的生存競技類游戲比較流行，《武俠乂》在立項時就已經提前佈局其中。遊戲設計中弱化了打字聊天系統，更強調玩家以語音實時溝通，在解放玩家的雙手同時，也讓遊戲體驗將更加真實生動；作為PC端遊，《武俠乂》的設計去掉了傳統端遊的任務系統、RPG式的人物屬性養成、裝備的成長打造等需要投入大量金錢與時間的內容，玩家可以在碎片化的時間內有效的與朋友一起快速投入到與其他玩家的交互當中，享受緊張刺激的探索與戰鬥。

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《武俠乂》是由DreamGameStudio獨立研發武俠系列三部曲當中的第一部。第一部主要以生存競技玩法為主，在有限的時間和安全空間內，玩家需要邊生存邊搜索邊戰鬥，最終擊敗所有其他玩家來獲得勝利。遊戲採用買斷式收費制，沒有付費增強遊戲屬性的設計。 《武俠乂》擁有更多玩法和內容的第二部和第三部開發計劃已經啟動。

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生存：毒霧會隨著遊戲時間的推進瀰漫在遊戲世界內，玩家除了對付敵對目標外，還需要隨時注意毒霧；遊戲中有各種道具可以幫助玩家恢復生命，增強自身的生存能力。

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