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在《问道》这款经典网络游戏里，金作为游戏中的高级职业，拥有强大的输出能力和丰富的技能。那么，如何合理地分配金技能点，才能使你的战斗力最大化呢？本文将为你详细解析《问道》金怎么加点。 ### 一、了解金职业特点 金职业在《问道》中属于输出职业，擅长远程攻击和控制。金职业的技能分为三个类别：攻击技能、辅助技能和控制技能。攻击技能主要负责输出伤害，辅助技能用于提升自身或队友的能力，控制技能则用于限制敌人行动。 ### 二、技能加点原则 1. **攻击技能为主**：金职业的核心是输出，因此攻击技能的加点应该放在首位。建议将攻击技能的加点比例控制在60%以上。 2. **辅助技能为辅**：辅助技能虽然不能直接造成伤害，但可以提升金职业的输出能力，如增加暴击率、减少冷却时间等。辅助技能的加点比例建议控制在20%-30%。 3. **控制技能适量**：控制技能虽然能够限制敌人，但过多使用会分散注意力，影响输出。建议控制技能的加点比例控制在10%-20%。 ### 三、具体技能加点建议 1. **攻击技能**： - **基础攻击**：作为金职业的核心，基础攻击的加点应该放在首位。建议将基础攻击的技能点分配到“金箭术”和“金雷术”等技能上。 - **暴击技能**：暴击技能能够提高金职业的输出伤害，建议将“金箭暴击”和“金雷暴击”等技能的加点比例控制在20%左右。 - **伤害技能**：伤害技能如“金雷裂地”和“金箭破空”等，能够造成大量伤害，建议将加点比例控制在30%左右。 2. **辅助技能**： - **暴击率提升**：如“金箭破雾”和“金雷破雾”等技能，能够提升暴击率，建议将加点比例控制在10%左右。 - **减少冷却时间**：如“金雷破空”和“金箭破空”等技能，能够减少冷却时间，建议将加点比例控制在10%左右。 3. **控制技能**： - **控制敌人**：如“金雷定身”和“金箭定身”等技能，能够控制敌人，建议将加点比例控制在10%左右。 ### 四、实战运用 在实际游戏中，根据对手和战况的不同，可以适当调整技能加点。例如，面对高防御的敌人，可以增加暴击技能的加点比例；面对需要快速清理小怪的场合，可以增加伤害技能的加点比例。 总之，在《问道》中，合理地分配金技能点，可以使你的战斗力得到最大化。希望本文的攻略能帮助你更好地掌握金职业的技能加点，成为游戏中的高手！

人工智能机器人领域正在经历一场前所未有的 " 光子争夺战 "，各大科技巨头正在疯狂收集现实世界的视觉数据来训练 AI 机器人。据硬 AI，摩根士丹利在最新研报中表示，随着 AI 机器人和具身人工智能的发展，特斯拉、Meta 和 Figure AI 等大规模收集视觉数据来训练视觉语言行动 ( VLA ) 模型。具体来看，特斯拉转向 " 纯视觉 " 训练方法，Meta 通过智能眼镜收集日常活动数据，而 Brookfield 与 Figure AI 合作在庞大的房地产组合中部署数据收集。这一趋势对投资者意味着，视觉数据成为 AI 训练的新 " 金矿 "，拥有数据收集能力的公司将在 AI 机器人竞赛中占据优势地位。摩根士丹利用 " 肥金枪鱼 " 比喻来解释视觉数据的价值：2019 年一条 612 磅的蓝鳍金枪鱼在东京拍卖会上售价 310 万美元，但如果没有捕捞工具，这条鱼的价值为零。同样，如果没有处理能力（yottaflops 级算力，1 yottaflop = 1 万亿 teraflops），世界的视觉数据价值也为零。但一旦具备了收集和处理能力，这些数据就变得极其珍贵。 特斯拉的战略转型：从遥控操作到纯视觉训练大摩表示，特斯拉在 Optimus 机器人训练方面正在经历重大战略转变。据 Business Insider 报道，特斯拉内部消息人士透露，公司已将 Optimus 机器人训练转向 " 纯视觉 " 方法，放弃了传统的遥控操作、动作捕捉服装和 VR 技术，转而记录工人执行任务的视频作为训练数据。2025 年 5 月，特斯拉前 Optimus 负责人在 X 平台发布了一系列视频片段，展示 Optimus 执行据称从人类视频中学习的自主任务。这些视频最初采用第一人称视角（摄像头安装在人类演示者身上），但最终目标是扩展到由 " 随机摄像头 " 以及互联网上的内容捕获的第三人称视角。这一战略转变凸显了视觉数据在 AI 机器人训练中的核心价值。正如大摩报告所述：" 当你驾驶特斯拉时，你不仅仅是在物理空间中行驶，你还在玩一个视频游戏……将数据输入模拟世界以训练特斯拉最新的 FSD 模型。" Meta 的智能眼镜：将日常生活转化为训练数据摩根士丹利互联网团队认为，Meta 的可穿戴设备虽然是 " 长期看涨期权 "，在未来几年内不太可能影响财务数据，但其战略意义不容小觑。Meta 正在推进其多年愿景，将领先的大模型和代理能力整合到下一代可穿戴设备中。大摩报告指出：当你佩戴 Meta 眼镜时，你正在教授模型如何弹钢琴、织毛衣、倒咖啡或倒垃圾。想象一下，如果 2 年内有 2000 万台这样的设备投入运营——这几乎是道路上特斯拉车辆数量的两倍——每个 Meta 眼镜用户都可能在元宇宙中训练一个在数十亿场景中迭代的人形化身。 Brookfield 与 Figure AI：房地产帝国的数据收集网络摩根士丹利另类投资团队将 Brookfield 视为执行大规模 AI 基础设施解决方案的领导者。Brookfield 与 Figure AI 的合作被视为在快速发展的人形机器人领域创建专业知识的重要步骤。Brookfield 的全球庞大足迹使其成为帮助 Figure AI 构建最大预训练数据的独特合作伙伴。Brookfield 是最大的房地产所有者之一，拥有超过 10 万个住宅单元、超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流办公空间。该合作将允许 Figure AI 积累关键的 AI 训练数据，教授人形机器人如何在各种以人为中心的空间中移动、感知和行动。数据收集工作已经在 Brookfield 环境中展开，预计该项目将在未来几个月内扩大规模。