今日官方通报行业研究成果,冰法PVP天赋解析：冰封王座中的冰雪奇缘

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在《魔兽世界》这款经典游戏中，冰法（冰霜法师）以其独特的冰霜魔法和出色的PVP能力而备受玩家喜爱。在PVP战场上，冰法的天赋选择至关重要，它直接影响到冰法在战场上的表现。本文将为您详细解析冰法PVP天赋，帮助您在冰封王座中畅游冰雪奇缘。 ### 天赋选择的重要性 冰法的天赋分为三个阶段，每个阶段都有不同的天赋选择。在PVP中，天赋的选择至关重要，它直接影响到冰法的输出、控制、生存和机动性。因此，在天赋选择上，我们需要根据个人喜好、英雄技能和当前版本的热门天赋进行合理搭配。 ### 初级天赋（1-30级） 在初级天赋阶段，冰法主要依靠冰霜新星、冰封术和冰霜新星（副手）这三个技能来控制对手。以下是一些建议的天赋选择： 1. 冰霜新星（主要技能）：增强冰霜新星的基础伤害和施法速度。 2. 冰封术：提高冰封术的冷却时间和伤害。 3. 冰霜新星（副手）：增强副手技能，提高冰霜新星的整体输出。 ### 中级天赋（31-60级） 中级天赋阶段，冰法开始具备更强的输出和控制能力。以下是一些建议的天赋选择： 1. 冰霜新星（主要技能）：增强冰霜新星的基础伤害和施法速度。 2. 冰封术：提高冰封术的冷却时间和伤害。 3. 冰霜新星（副手）：增强副手技能，提高冰霜新星的整体输出。 4. 冰霜新星（天赋）：增强冰霜新星对群体目标的伤害。 ### 高级天赋（61-90级） 高级天赋阶段，冰法已经具备强大的输出和控制能力。以下是一些建议的天赋选择： 1. 冰霜新星（主要技能）：增强冰霜新星的基础伤害和施法速度。 2. 冰封术：提高冰封术的冷却时间和伤害。 3. 冰霜新星（副手）：增强副手技能，提高冰霜新星的整体输出。 4. 冰霜新星（天赋）：增强冰霜新星对群体目标的伤害。 5. 冰霜新星（天赋）：增强冰霜新星对目标施放技能后的效果。 ### 版本热门天赋 随着游戏版本的更新，热门天赋也会发生变化。以下是一些当前版本的热门天赋： 1. 冰霜新星（天赋）：增强冰霜新星对群体目标的伤害。 2. 冰霜新星（天赋）：增强冰霜新星对目标施放技能后的效果。 3. 冰封术：提高冰封术的冷却时间和伤害。 ### 总结 冰法PVP天赋的选择对于冰法在战场上的表现至关重要。通过合理搭配天赋，我们可以使冰法在PVP战场上发挥出最大的潜力。在冰封王座中，让我们共同探索冰雪奇缘，成为战场上的冰雪女王吧！

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。