我的世界：有哪些东西“违背”了它本来的用途？一个有趣的彩蛋！

《我的世界》有哪些东西违背了它本来的用途？这就不得不聊一段我们今天要说的一个JA版彩蛋，将一些物品用指令放置在玩家的头盔槽。要知道玩这个彩蛋还是需要一定门槛的，因为涉及到指令。

1、末地烛：末地烛有什么用？

光源：末地烛可以放置在地面或墙壁上，发出较强的亮光，可以照亮周围的区域。

装饰：末地烛具有独特的紫色火焰效果，使其成为游戏中的装饰品。

导航标记：由于末地烛是可见的，并且具有独特的火焰效果，玩家可以将它们用作导航标记。

纪念物：以纪念自己在游戏中的一些重要里程碑。

PS：你以为我要说末地烛或者说末地棒在《我的世界》是某种用来干一些进进出出的，不为人知的东西？

实际上这些都不是我们要说的东西，其实用末地烛“玩梗”的并不只有Minecraft的玩家，还有Mojang官方。

在官方的玩梗彩蛋中，末地烛除了照明之外还可以成为玩家的“角”，它会像“角”一样从玩家的头颅中长出来。

而你要做的就是把末地烛放置在头盔槽中。但通常情况下玩家是不可能把末地烛放在头上的。这个时候就需要借助指令。

如果你看过我们此前写过的文字，那么一定知道在此前Minecraft存在一个叫作/replaceitem的指令，不过这个指令在目前最新的JA版本中不可用且被移除了。/item 命令可以替代。

具体用法就是：/item replace entity @s armor.head with minecraft:end_rod。

2、生鳕鱼：生鳕鱼不太清楚为什么也会成为Minecraft玩梗的一部分，当玩家把生鳕鱼放置在头上之后，会出现在一个生鳕鱼在侧脸上的效果。难道是Mojang也听过“冷冷的冰鱼在我脸上胡乱的拍？”

又或者是Mojang的某位大神看过冰冻罗非鱼的梗？不过这似乎也不可能，因为冰冻罗非鱼显然不是用在脸上的，应该活在“当下”。

3、骨头：骨头的代码是Minecraft:bone，这个并没有什么特别的地方。当骨头位于玩家头盔槽中时，骨头会出现在玩家的嘴巴附近。然而这个啃骨头的彩蛋只是视觉上的效果而已，骨头依旧只是狗狗的食物。

4、橡木栅栏门：栅栏门位于头部时会成为玩家的眼镜镜框，一个木质的镜框，不知道这是哪位大神想出的神仙玩法。

5、拴绳：拴绳同样是眼镜的一种，不过与栅栏门不同的是拴绳属于单片眼镜。看起来像是戴着单片眼镜的制图师。

6、旗帜：旗帜放置在头部的灵感显然是来自1.14中的掠夺者队长，会出现将旗帜插在玩家身后的视觉效果。理论上，如果玩家自制一个旗帜（例如苦力怕旗帜）也可以实现类似的效果。

7、羽毛：羽毛会垂直的插在玩家的后脑勺，其实看起来效果和旗帜类似。包括大多数的物品也都会出现在头颅的上方。

8、这里我们就集合一下，玻璃、箱子、唱片，此类在Minecraft中以方块、容器类型出现的物品，放置在玩家盔甲槽中的头部，都会有类似罩住整个头部的效果。值得一提的是唱片机头也是C418皮肤。这或许是一种致敬？

9、避雷针：避雷针戴在头上，会出现在玩家的右耳处。看起来像是一个耳麦。而Minecraft对此的描述像是一个呼吸管，作用类似玩家在水下可以呼吸的东西。

10、望远镜：望远镜的效果类似末地烛，直插玩家脑门。换句话说是不是以后各种棒类的物品、方块都可以直插脑门了？

11、床：这是一个很少有人提及的特性彩蛋，其实如果你把床放置在头盔槽中，它会像一个古代皇帝头顶的那个冕旒，通过该指令即可获得/item replace entity @s armor.head with minecraft:white_bed，当然床的颜色是也更换的。

从某种角度来说，随着《我的世界》版本更新，加入更多的物品的同时，这个彩蛋是可以一直延续下去的。

用ChatGPT和强化学习玩转《我的世界》，Plan4MC攻克24个复杂任务

机器之心发布

机器之心编辑部

Plan4MC 目前可以完成 24 个复杂多样任务，成功率相比所有的基线方法有巨大提升。

在开放式的环境中学习多种任务是通用智能体的重要能力。《我的世界》（Minecraft）作为一款受欢迎的开放世界游戏，具有无限生成的复杂世界和大量开放的任务，成为近几年开放式学习研究的重要测试环境。

学习 Minecraft 中的复杂任务对当前的强化学习算法是巨大的挑战。一方面，智能体在无限大的世界中通过局部的观测寻找资源，面临探索的困难。另一方面，复杂的任务通常需要很长的执行时间，要求完成许多隐含的子任务。例如，制作一把石镐涉及砍树、制作木镐、挖原石等十余个子任务，需要智能体执行数千步才能完成。智能体只有在任务完成时能够获得奖励，难以通过稀疏奖励学会任务。

图：Minecraft 中制作石镐的过程。

目前围绕 MineRL 挖钻石竞赛的研究普遍使用专家演示的数据集，而 VPT 等研究使用大量带标签的数据学习策略。在缺少额外数据集的情况下，用强化学习训练 Minecraft 的任务是非常低效的。MineAgent 使用 PPO 算法仅能完成若干个简单任务；基于模型的 SOTA 方法 Dreamer-v3 在简化环境模拟器的情况下，也需要采样 1000 万步学会获得原石。

北京大学和北京智源人工智能研究院的团队提出了在无专家数据的情况下高效解决 Minecraft 多任务的方法 Plan4MC。作者结合强化学习和规划的方法，将解决复杂任务分解为学习基本技能和技能规划两个部分。作者使用内在奖励的强化学习方法训练三类细粒度的基本技能。智能体使用大型语言模型构建技能关系图，通过图上的搜索得到任务规划。实验部分，Plan4MC 目前可以完成 24 个复杂多样任务，成功率相比所有的基线方法有巨大提升。

论文链接：https://arxiv/abs/2303.16563代码链接：https://github/PKU-RL/Plan4MC项目主页：https://sites.google/view/plan4mc

1、Minecraft 多任务

Minecraft 中玩家通过探索能够获得数百种物品。任务定义为初始条件和目标物品的组合，例如，“初始化

工作台，获得熟牛肉”。解决这个任务包含 “获得牛肉”、“用工作台和原石制作熔炉” 等步骤，这些细分的步骤称为技能。人类在世界中掌握和组合此类技能来完成各种任务，而不是独立地学习每个任务。Plan4MC 的目标是学习策略掌握大量的技能，再通过规划将技能组合成任务。

作者在 MineDojo 模拟器上构建了 24 个测试任务，它们涵盖了多种行为（砍树、挖原石、与动物交互）、多种地形，涉及 37 个基本技能。需要数十步的技能组合和数千步的环境交互来完成各个任务。

图：24 个任务的设置

2、Plan4MC 方法

学习技能

由于强化学习在训练中难以让玩家大范围跑动探索世界，许多技能仍不能被掌握。作者提出将探索和寻找的步骤分离出来，将 “砍树” 技能进一步细化为 “找树” 和 “获得木头”。Minecraft 中的所有技能被分为三类细粒度的基本技能：

寻找：给定目标物品，玩家要在世界中探索，找到和接近该物品。操作：利用现有的工具在附近完成一些任务，如放置工作台、与动物交互、挖方块。合成：用低级物品合成高级物品。

针对每一类技能，作者设计了强化学习模型和内在奖励进行高效的学习。寻找类技能使用分层的策略，其中上层策略负责给出目标位置、增大探索范围，下层策略负责到达目标位置。操作类技能使用 PPO 算法结合 MineCLIP 模型的内在奖励训练。合成类技能仅使用一个动作完成。在未修改难度的 MineDojo 模拟器上，学习全部技能仅需与环境交互 6.5M 步。

规划算法

Plan4MC 利用技能之间的依赖关系进行规划，例如获得石镐与获得原石、木棍、放置的工作台等技能间存在如下关系。

作者通过与大语言模型 ChatGPT 进行交互的方式生成出所有技能之间的关系，构建了技能的有向无环图。规划算法是技能图上的深度优先搜索，如下图所示。

相比 Inner Monologue、DEPS 等与大语言模型交互式规划的方法，Plan4MC 能够有效避免大语言模型规划过程中的错误。

3、实验结果

在关于学习技能的研究中，作者引入了不做任务分解的 MineAgent，以及不细分出寻找类技能的消融实验 Plan4MC w/o Find-skill。表 2 表明，Plan4MC 在三组任务上均显著超过基线方法。MineAgent 在挤牛奶、剪羊毛等简单任务上性能接近 Plan4MC，但无法完成探索困难的砍树、挖原石等任务。不做技能细分的方法在所有任务上成功率均低于 Plan4MC。

图 3 显示了在完成任务的过程中，各方法在寻找目标的阶段均有较大的失败概率、导致成功率曲线下降。而不做技能细分的方法在这些阶段的失败概率明显高于 Plan4MC 的概率。

在关于规划的研究中，作者引入了利用ChatGPT做交互式规划的基线方法Interactive LLM，以及两个消融实验：技能执行失败时不再重新规划的Zero-shot方法和使用一半最大交互步数的1/2-steps方法。表2表明Interactive LLM在与动物交互的任务集上表现接近Plan4MC，而在另两个需要更多规划步骤的任务集上表现不佳。Zero-shot的方法在所有任务上均表现较差。使用一半步数的方法相比Plan4MC成功率下降不多，表面Plan4MC能用较少的步数高效完成任务。

4、总结

作者提出了 Plan4MC，使用强化学习和规划解决 Minecraft 中的多任务。为解决探索困难和样本效率的问题，作者使用内在奖励的强化学习训练基本技能，利用大语言模型构建技能图进行任务规划。作者在大量困难 Minecraft 任务上验证了 Plan4MC 相较包括 ChatGPT 等的各种基线方法的优势。

结束语：强化学习技能 + 大语言模型 + 任务规划有可能实现 Daniel Kahneman 所描述的 System1/2 人类决策模型。

你每天用来打卡的钉钉，居然藏着ChatGPT、Midjourney和Notion

虽然你可能每天都在用钉钉，但我想你应该没有完全用过钉钉上的所有功能。

钉钉目前的用户数量已经超过 6 亿，服务的企业组织数超过 2300 万，从大公司到小店铺，每个组织都能在钉钉上找到适合自己的解决方案。

这意味着钉钉的功能足够全面，但从另一个角度来说，这也意味着它的功能多得眼花缭乱，功能太多，选项太全，导致很多用户其实只会用到一小部分功能而已。

于是乎，钉钉个人版横空出世，瞬间获得了广大用户的热烈期待。大家都想要一个简单易用的钉钉，一切从零开始！

打工人苦大仇深的钉钉，今天正式内测它的个人版产品，所有人都可以申请。擅长管理、擅长 toB 的钉钉，怎么设计自己的 toc 产品？

听劝的钉钉，用 AI 完成大改造

钉钉个人版的入口有点特别，当你获得钉钉个人版测试资格后，只要在原来的组织切换界面下就会新增一个「钉钉个人版」选项。

点开一看，完全就是另一个世界！个人版的界面设计风格完全和标准版不同，它直接告诉你主要就四大功能：文档空间、AI功能、云盘和会议。

让我们重新介绍一下这位有点陌生的老朋友。

空间，「Notion」与「Notion AI」中文版来了

首先是「空间」页面，用过笔记类应用、Notion的朋友应该会觉得很眼熟。

没错，这里其实就是由原 wolai 团队（已被钉钉收购）打造的个人文档空间，操作起来和 wolai 笔记非常像，wolai的老用户估计一分钟就能上手空间了。

电子笔记是个泛用性很强的应用，几乎所有人都能找到自己的应用场景，但新手刚开始总不知道从哪里入手搭建框架。

现在有了 AI 的加持，这个问题立刻迎刃而解。

使用 AI 魔法的方式也很简单，敲下「/」键就能输入你的需求，接着 AI 便会自动生成相应的文字。

举个例子，在开始做笔记前我会让 AI 帮我整理思路，生成一个大概的框架，接着保留有用的部分再续写。

经过不断调整后，全选这部分内容转化成有序列表，这样笔记的框架就完成了。

知识空间 + AI，生成每个人的知识小模型

万事开头难，接下来只要顺着脉络添砖加瓦补充内容，一个专属于你知识库就搭建起来了。

你还可以快速地把云盘里的文件、图片粘贴到空间的笔记里，丰富笔记的内容或者和团队成员分享。

我们很多人可能都会有这样的薛定谔时刻——明明记得自己有某个文档或者资料，甚至，专门把它加入了收藏夹，不经意间总能翻到这些信息。但当你真的想用时，却永远也找不到。

Dropbox 的创始人 Drew Houston 在前段时间分享提到，用 Google 搜索全人类知识，比搜索公司知识或个人知识，更容易。

那但为啥不直接让 AI 帮你搜你自己的东西呢？

当你的知识库搭建起来后，AI 还会根据你的内容进行本地学习，这样以后搜索问题时它就能给出更智能的回答了。是不是比传统搜索聪明不少。

所以这也是为什么我们觉得钉钉个人版，更像是一个用 AI 搭建个人知识体系的工具。

从以上这些实际体验你应该可以看出，AI 创作是钉钉个人版最独特的体验，但这还不是钉钉 AI 全部的实力，钉钉专门划分一个 AI 功能区，让你尽情探索 AI 创作的乐趣。

主打一个 AI 聚合，类 ChatGPT 、Midjourney、机器人Store

钉钉个人版的第二板块「AI」空间看起来就像是标准版的聊天界面，只不过聊天联系从你的领导换成了贾维斯和缪斯这两位 AI。

从它们的名字应该不难看出，贾维斯的技能点的是「知识专精」，而缪斯则点的是「艺术专精」

点开聊天窗你便可以和 AI 聊天开始创作，和别的 AI 不同的是，为了避免你和 AI 陷入「无话可说」的窘境，钉钉贴贴地为你准备丰富的「指令中心」，在这里你可以找到创作、生活、学习、写作等各式各样的指令，让 AI 帮你干活。

比如老师们可以选择「助教」这一角色指令，让 AI 帮你解释知识点，完善教案；又或者让它把知识点讲解成更加通俗易懂的方式，便于上课。

老师可以找AI助教，程序员可以找它帮忙debug，主播可以让它自动生成发布文案......总之指令中心提供的选项超丰富，你一定能找到适合自己的创作模式。

具体操作就是先选择一个角色，然后和 AI 聊天输入需求就行了。AI 会帮你生成内容，你可以直接保存到空间里留作笔记。

当然，大语言模型的工作原理注定了 AI 可能会出现回答出错而不自知的情况，因此当你询问一些有可能存在事实错误的问题时，请谨慎采用生成的内容，切勿忘了要对回答做二次校对。

同样的，绘画 AI 缪斯也有一个指令中心，在这里你可以找到大量的指令参考，0 门槛生成美图。

对于刚接触 AI 生图的用户来说，缪斯的指令中心是个很好的资料库，在这里你可以学习如何把「人话」给拆分成一个个关键词，帮助 AI 读懂你的需求。

缪斯会根据每一句指令生成 4 张尺寸为 1024 × 1024 的图片，如果不满意的话可以让它重新生成 4 张，直到你中意为止。每次生成大概需要 40 秒，速度还是挺快的。

熟练之后你就可以把你天马行空的想象变成一句句指令，让 AI 帮你还原。

不得不说，缪斯还是个上班摸鱼的神器。只要悄悄地打开这个小窗口，输入一句「神秘指令」，就可以生图玩一个下午。要是老板突击检查，一看还以为全是「工作需要」的业务图标设计。

在 AI 聊天的列表上，点击「加号」还能添加插画水彩、3D 渲染、卡通任务等不同的 AI 机器人，体验各式各样的功能。

据钉钉介绍，未来 AI 模块会像 App Store 一样允许开发者上传各式各样的机器人，丰富功能，用户可以在这里面找到需要的机器人后直接添加使用，也许不久之后我们可以在这里看到爆火的「妙鸭相机」等应用。

苦等 Notion 出中文？大可不必，空间中文创作力 Max

把 AI 装进文档里，就能写出像昆德拉、村上春树那样的小说了吗？

当然不行，但如果你把 AI 当成一个随时帮你拟草稿、模板的秘书，那么它可以确实能帮大忙。

想象一下，要去旅行啦，你以前得亲手列物品、计划路线、还得查班次，现在全交给 AI，敲一个「/」或者呼唤一下贾维斯，然后把 AI 生成的答案变成待办事项，然后一项一项勾掉，真是「出行无遗漏」。

像行程、班次啊，都交给 AI，它帮你整理得井井有条，你就只需享受旅行的快乐了。

在工作上呢？像回复正式的邮件，不用头疼，让 AI 先给你来个草稿，像填空题那样轻松愉快地回复。

工作中的会议和报告也可以让 AI 帮帮忙，让你轻松驾驭职场。

值得注意的是，虽然钉钉个人版可以说是办公神器，但个人版和钉钉的数据并不互通，相互的数据做了隔离处理，因此如果你需要用到钉钉组织上的文件，还是要切换回标准版浏览。

也就是说，钉钉个人版还是为用户的个人工作服务，为「我」工作，而不是为了工作。

体验总结

一番体验下来，钉钉个人版确实给了我一种耳目一新的感觉，一站式集成 ChatGpt、Midjourney、NotionAI 等多项 AI 服务。

指令中心、模板库等的设定，对于初次体验 AI 创作或者是从零开始搭建电子笔记的用户非常友好，这种处处为用户着想的设计比不少纯 AI 应用要领先不少。

随着 AI 技术的快速发展，办公软件也正在经历一场革命性的变化。越来越多办公软件将 AI 能力深度集成到文档和云服务中，让用户可以享受到 AI 带来的创作效率提升，从而让办公变得更加便捷高效。

但是 AI 工具太多，我们在来回切换时也容易分散注意力。钉钉在单个平台提供多种 AI 创作工具，兼顾了保持工作专注和释放生产力。

钉钉个人版或许代表了新时公软件的进化方向，既重视用户体验，也兼顾效率。它让繁忙的打工人可以在专注工作的同时，也尽情享受 AI 技术带来的便利，。

当然，内测版本体验下来，感觉还有不少问题亟待解决，例如网盘、会议模块，更像是拼凑，几个产品模块间的关联似乎还没有想清楚。钉钉个人版的内测版本，看起来并不是一个完全体。

可预见的是，个人版中越来越多的块将会交给 AI 去生成，越来越多的知识结构化工作会交给 AI 去打理，个人生产力系统的操作台将会逐步简化为人与 AI 的直接交互。