昨日行业报告传递新政策变化,《S6赛季天赋加点大全：助你轻松掌握英雄战斗力提升之道》

本月行业报告更新研究成果,MetaAI人才动荡，上亿美元为何留不住人？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。自动化服务调度，智能匹配维修资源

郑州市上街区、资阳市安岳县 ，陇南市文县、广州市番禺区、商丘市睢阳区、太原市晋源区、兰州市七里河区、伊春市金林区、琼海市长坡镇、黄山市屯溪区、长春市绿园区、汕头市南澳县、菏泽市成武县、黄山市屯溪区、大连市沙河口区、昌江黎族自治县乌烈镇、广西桂林市灌阳县 、南阳市社旗县、海西蒙古族天峻县、咸阳市秦都区、绍兴市诸暨市、遵义市湄潭县、莆田市仙游县、宜春市樟树市、沈阳市皇姑区、丹东市元宝区、楚雄武定县、成都市金堂县、湘潭市韶山市

近日监测小组公开最新参数,今日官方发布行业最新通报,《S6赛季天赋加点大全：助你轻松掌握英雄战斗力提升之道》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电深度清洁专线，彻底解决卫生问题

盐城市阜宁县、淄博市张店区 ，玉溪市新平彝族傣族自治县、齐齐哈尔市建华区、内蒙古通辽市科尔沁区、宁波市象山县、西宁市城中区、萍乡市莲花县、琼海市长坡镇、渭南市富平县、阜新市彰武县、鹤岗市萝北县、内蒙古乌海市海勃湾区、陵水黎族自治县椰林镇、衡阳市蒸湘区、恩施州巴东县、南充市高坪区 、连云港市灌云县、延安市富县、临汾市永和县、文昌市龙楼镇、邵阳市北塔区、安阳市北关区、临汾市襄汾县、临高县新盈镇、昆明市富民县、上海市黄浦区、宁夏银川市永宁县、广西梧州市苍梧县、广西南宁市邕宁区、武汉市汉阳区

全球服务区域: 东莞市横沥镇、合肥市长丰县 、葫芦岛市南票区、宁夏吴忠市青铜峡市、黄南尖扎县、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗、咸阳市泾阳县、梅州市五华县、恩施州宣恩县、阳泉市城区、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、重庆市大渡口区、临沂市兰陵县、广西桂林市秀峰区、中山市小榄镇、东莞市石龙镇、阜新市新邱区 、澄迈县加乐镇、漯河市郾城区、内蒙古鄂尔多斯市康巴什区、兰州市红古区、黄山市歙县

近日监测中心公开最新参数,本月行业协会传递研究成果,《S6赛季天赋加点大全：助你轻松掌握英雄战斗力提升之道》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：24小时维修客服热线，随时为您服务

全国服务区域: 安康市白河县、泸州市纳溪区 、朝阳市凌源市、忻州市宁武县、白山市抚松县、白沙黎族自治县荣邦乡、琼海市石壁镇、齐齐哈尔市铁锋区、儋州市木棠镇、临汾市永和县、黔南瓮安县、黔东南麻江县、洛阳市瀍河回族区、黑河市嫩江市、天津市滨海新区、内蒙古通辽市科尔沁左翼后旗、内蒙古锡林郭勒盟苏尼特左旗 、周口市沈丘县、广西钦州市钦南区、临沂市莒南县、泸州市江阳区、上饶市广丰区、铜仁市碧江区、三亚市海棠区、中山市东升镇、牡丹江市西安区、锦州市北镇市、丹东市凤城市、曲靖市马龙区、焦作市博爱县、大理漾濞彝族自治县、吉林市丰满区、东方市天安乡、濮阳市台前县、常州市金坛区、萍乡市湘东区、杭州市建德市、资阳市安岳县、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、黔东南黄平县、上海市青浦区

本周数据平台本月官方渠道披露重要进展:今日行业协会披露新进展,《S6赛季天赋加点大全：助你轻松掌握英雄战斗力提升之道》

在《英雄联盟》这款游戏中，每个赛季都会带来新的英雄和变化，而S6赛季也不例外。在众多变化中，天赋的加点成为了玩家们关注的焦点。本文将为大家带来S6赛季天赋加点大全，助你轻松掌握英雄战斗力提升之道。 ### 天赋系统概述 在《英雄联盟》中，天赋系统是玩家提升英雄战斗力的重要手段之一。通过合理地分配天赋，可以使英雄在各个方面得到强化，从而在游戏中占据优势。S6赛季的天赋系统共有18个天赋，分为三个等级，每个等级有6个天赋。 ### 天赋加点建议 1. **攻击天赋**： - **攻击力**：增加攻击力，提高英雄的输出能力。 - **攻击速度**：提高攻击速度，增加英雄的连招和爆发伤害。 - **暴击**：增加暴击率，提高英雄的瞬间爆发伤害。 - **穿透**：增加穿透效果，无视敌人部分护甲，提高输出。 2. **防御天赋**： - **生命值**：增加生命值，提高英雄的生存能力。 - **护甲**：增加护甲，提高英雄的防御能力。 - **魔抗**：增加魔法抗性，提高英雄对魔法伤害的抵抗能力。 - **韧性**：增加韧性，降低受到的控制效果持续时间。 3. **特殊天赋**： - **法术强度**：增加法术强度，提高英雄的魔法伤害。 - **法术穿透**：增加法术穿透，无视敌人部分魔法抗性，提高魔法伤害。 - **生命偷取**：增加生命偷取，提高英雄在战斗中的续航能力。 - **攻击力偷取**：增加攻击力偷取，提高英雄在战斗中的输出能力。 ### 英雄天赋加点实例 以下是一些英雄的天赋加点实例，供玩家参考： 1. **上单英雄**： - **天赋选择**：攻击力、攻击速度、穿透。 - **加点建议**：攻击力、攻击速度、穿透。 2. **中单法师**： - **天赋选择**：法术强度、法术穿透、生命偷取。 - **加点建议**：法术强度、法术穿透、生命偷取。 3. **ADC英雄**： - **天赋选择**：攻击力、攻击速度、暴击。 - **加点建议**：攻击力、攻击速度、暴击。 4. **辅助英雄**： - **天赋选择**：生命值、韧性、护甲。 - **加点建议**：生命值、韧性、护甲。 ### 总结 在S6赛季中，合理地分配天赋对于提升英雄战斗力至关重要。通过本文提供的天赋加点大全，玩家可以轻松掌握英雄战斗力提升之道，在游戏中取得更好的成绩。当然，在实际游戏中，还需要根据英雄特点、对局情况和对手阵容进行调整，以达到最佳效果。祝大家在S6赛季中取得优异成绩！

" 一个亿的小目标，和 AGI 的大目标。"采访丨程曼祺整理丨姚一楠2025 年 6 月，Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权，招募 28 岁的 Scale AI 创始人亚历山大 · 王（Alexander Wang）；这之后，Meta 天价招募顶尖 AI 研究员，开出了最高 4 年 3 亿美元惊人薪资。这些新血液和 Meta 原本的部分 AI 团队在 6 月底正式组成 Meta " 超级智能实验室 "（Meta Superintelligence Labs，MSL），由亚历山大 · 王和前 GitHub CEO 奈特 · 弗里德曼（Nat Friedman）共同担任负责人。就在大家期待 Meta 一雪 Llama 4 的失利时，9 月，Meta AI 团队离职潮爆发：既有已在 Meta 工作了 12 年、参与 PyTorch 构建的 Bert Maher（加入了 Anthropic）等老员工离开；也有两位加入不足 2 个月的 OpenAI 研究员又重返 OpenAI（Avi Verma 和 Ethan Knight）。本期节目，我们邀请了 Pokee AI 创始人朱哲清（Bill Zhu），他曾在 Meta 工作 7 年多，担任 Meta " 应用强化学习 " 部门的负责人，去年 10 月开始创业，做以强化学习为内核的 Agent。Pokee AI 在今年 7 月完成了 1200 万美元的种子轮融资，前不久被美国知名科技投资机构 a16z 列入智能体工作流的标杆企业目录。朱哲清分享了他观察到的 / 硅谷顶尖 AI 人才的流动趋势，Meta、Google、OpenAI、Anthropic 等美国核心 AI 公司的组织特点，和由此延伸的业务策略；以及，作为一个 AI 创始人，如何在今天打造原生于 AI（AI-Native） 的新组织。以下是播客的文字整理，有部分精简。Meta 曾是创业氛围最浓厚的硅谷大厂，但疫情期间变臃肿晚点：Meta 近期经历了天价挖人到人才流失的戏剧性转折，甚至有 2 名刚被挖来不久的 OpenAI 研究员又回了 OpenAI 。你认为这是怎么发生的？朱哲清：硅谷人员流动频繁，但三个月内就跳槽的不多，更何况他们在 Meta 拿到的薪资包比在 OpenAI 等公司更优厚。这次有人快速离开，可能是不习惯 Meta 的环境。我 2017 年加入的前两年，Meta 是美国最有创业氛围的大公司：写代码、审批、上线到生产环境，整个流程只要几小时，非常高效。疫情后，流程没变，但 Meta 组织更臃肿了，VP 层级变多，每次迭代都要经过多个 VP 审批，可他们往往既不懂项目也没时间，只是形式化地审核一遍，留下一堆批示，搞得大家都很不爽，很多人因此离职。同时，Meta 的内部 " 政治斗争 " 比较多。这次离职的员工很多来自 OpenAI 或 Google，他们往往不擅长在有政治斗争的环境里工作，会觉得在浪费时间。而这类高层级人才的选择很多，往往被十几家公司同时抢，他们会快速离开就不意外了。晚点：扎克伯格现在让 28 岁的亚历山大 · 王来负责超级智能实验室，是不是在尝试改变，试图重新打造一个更扁平、更接近创业文化的组织？朱哲清：我认为这是他的初心。但 Super Intelligence Lab 已有 5000 人，而现在一个 SOTA 模型（State Of The Art 模型，指在某一任务 / 数据集上，当前公开评测中表现最好的模型）的核心训练团队其实不超过 50 人，其中二十多人做模型设计和调优，二十多人负责基础设施和工程支持，还有一些产品经理思考功能方向，比如模型哪些部分重要、哪些不重要。剩下的组织都在做相对边缘化、不是主线的产品。所以，如果 Meta 的目标是让 Llama 超过 GPT-5，它可能需要的是一个 150 到 250 人的核心团队，把事情做到极致，而不是一个 5000 人的大团队，那反而会互相掣肘。我还怀疑内部存在 " 赛马 " 现象——不是被动，而是主动的。Meta 的文化非常 bottom-up，会启动类似的方向。产品有明确的 ownership，但模型训练没有。谁都能尝试，只要训练结果好就行。这种缺乏 ownership 的情况让管理和协调更难，因为多个团队可能同时做同样的事。亚马逊就没有太多这种问题，因为他们的每个事业部都有自己的研究团队，资源和目标都绑定在具体产品上。即使两个团队做出类似模型，也能落到各自的产品里。Google 更依赖在研究上公认有权威的人来定方向，其他人配合执行，相对 top-down。这减少了内部不服气、各自开工的问题。OpenAI 和 Anthropic 则是使命驱动。他们会先设定清晰目标：模型需要达到什么能力，对哪些 benchmark 负责。然后全公司都围绕这个目标努力，不会出现多个团队重复做同样的事情。而且他们团队规模本来也不大，更需要集中力量。晚点： Meta 也有很多产品，为什么它不能和亚马逊一样，每个产品线的研发落到自己的场景里？朱哲清：核心原因在 Meta 的组织架构里，部门对产品掌控力不强。组织内所有代码库和基础设施完全开放，任何团队都能修改别人的代码，这导致团队对产品缺乏处置权。其次，部门的财务自主权很弱。 VP 的预算很有限，无法做大规模的资源配置。例如他没法独立决定给谁多少奖金，花多少钱在数据中心，也没法裁掉部门一半人然后集中资源到算力。这导致 Meta 的团队只能在现有框架下行事，很难像创业公司那样做出战略性改变。晚点：这种组织形态给 Meta 带来的好处是什么？朱哲清：好处是速度很快。举个例子，我训模型时发现 Facebook Feed 的推荐模型有问题，可以直接找团队沟通，甚至自己改，最后不到半年就把模型完全替换了。在正常流程里，跨团队改模型早被 VP 卡死了。它的缺点也很明显：2017 年到现在公司人数翻了数倍，扩张到七八万人。一件事原本一个人做，现在五个人做。绩效要分摊，利益分配不均，容易变成政治斗争，这在大公司很常见。举个例子：假设 A 团队目标是把某模型推广到全公司所有产品线，B 团队目标是让某产品 DAU 提升 2%。如果 B 团队产品用了 A 团队的模型，结果 DAU 确实涨了 2%，那功劳算谁的？双方就会为 credit 争夺。因此 B 团队可能会自己重做模型，而不是直接用 A 团队的成果。晚点：其实 OpenAI 和 Anthropic 都是上千人的团队，就不存在团队分工矛盾吗？朱哲清：他们是所有人有一致目标，这是初创公司的关键。哪怕团队有几千人了，只要大家不在乎功劳分配，政治斗争就不存在。晚点：怎么在千人规模的团队做到目标一致的？朱哲清：有一个临界点，即是否所有员工都在做真正重要的工作。所有公司事件中大致可以分为重要的 20% 和不重要的 80% 。如果所有人都在做重要的 20% ，还很忙，那没问题；但一旦有人在做 80% 的次要工作，他们就想变得重要。大公司为了维持财报、营收和股价，会招人来做只能带来 1% 增长的事情，因为即使极小的营收增长也能覆盖人力成本。这些人也想做重要的事情，政治斗争就产生了。晚点：以 " 使命驱动 " 看，怎么理解 Ilya 和 Sam Altman 的分裂？朱哲清：当重要成员的个人使命出现差异时，使命驱动的公司容易分崩离析。因为唯一的纽带不是金钱，而是使命。成员使命不同，公司自然分裂；夸张点说利益绑定才最牢靠。OpenAI 里 Sam Altman 和 Ilya 的根本分歧在于：Sam 关注用户增长；Ilya 则更关注模型安全性和可靠性。两条路都需要投入大量人力和资源，公司只能选一条，于是最后有人要离开。晚点：关于 Meta 的人事动荡，除了刚才的深层原因，也有人提到亚历山大 · 王的风格过于强势。朱哲清：我倒觉得不是个人风格，而是架构错配。在 AI 领域，CEO 不直接负责研究。比如在 OpenAI，Sam Altman 是 CEO，Mira 曾是 CTO，但也有其他人带研究团队—— Greg Brockman、John Schulman、Noam Brown 等，他们知道研究方向往哪里走。而现在 Meta 的情况像是让 Sam Altman 直接管研究团队。还有个细节，这轮热潮之后才成长的年轻研究者很难真正服众；你需要的是德高望重又和公司路线一致的人才。但这种人很难找。晚点：Ilya 离开之后，OpenAI 由谁来扮演这样的技术领军角色？朱哲清：其实有好几个人。比如 Noam Brown 带多智能体方向；还有 Schulman ，他主要带 RLHF （ Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强化学习）以及 RL（ Reinforcement Learning，强化学习）；还有 Jan Leike 。他们过去做出重要成果，而且和公司的研究方向一致，所以大家愿意跟随；但如果让新人直接带大方向，就难服众。不过除了 Noam Brown，刚才提到的人都离开了。科学家型 vs 工程型人才：工程型人才会决定公司未来 2-3 年的发展，科学家型人才会决定公司未来 10 年的发展，但是你有可能活不过 2-3 年晚点：那些在 ChatGPT 有重要研究成果的人，他们普遍多少岁？朱哲清：一般在 35-40 岁。常见情况是，这个人做了几个奠基性的研究，于是成了这个方向的领军人物。比如 David Silver 是 AlphaGo 第一篇论文的一作； Schulman 提出了 PPO 算法（Proximal Policy Optimization，强化学习中的策略优化算法，被广泛用在包括机器人控制、对话系统训练等任务中）。现在 AI 研究很难有根本性的突破性研究，因为这需要算力，而算力掌握在大公司手里。博士只能找大公司没做的小方向发论文；或者进入大公司跟着公司的战船往 LLM（大语言模型）走。结果是，过去三四年毕业的博士生没人再写出像 PPO 这种影响深远的算法。问题是，如果 LLM 碰到瓶颈，要怎么突破？目前没人真正开辟出这条新路径。晚点：这里有个错配，顶尖人才更有野心做原创性工作，但大公司更希望在收益明确的主线上取得进展。朱哲清：我自己也想做开创性的研究，但过去 7-8 年更多专注在技术落地上。很多研究者一旦方向基本定型，剩下的就不做了，让别人跟进；但大公司真正需要把成果落地的人，纯研究五六个人就够。比较理想的领导架构是：5-6 个顶尖研究者，配上 5-6 个强执行力的落地型人才。晚点：你刚才盘点硅谷重要的 AI 公司时没提到 xAI。这是为什么？朱哲清：讨论顶尖研究科学家的去向时，我一般不会把 xAI 算进来。马斯克是工程师型人物的代表——用现有技术把落地做到极致，做出极其复杂、别人无法复制的工程项目，从而形成壁垒。这在 AI 上表现为扩大模型规模、叠加算力，把模型能力不断往上推。之前马斯克和杨立昆（Yann LeCun，图灵奖得主 ）在推特上吵架时，还说 " 根本不存在 research，一切都是 engineering"。xAI 更偏工程驱动，Google 更偏科学驱动——通过科学飞跃带来革命性突破。晚点：这是不是有点像中美差异？朱哲清：我觉得不完全恰当，中美都有科学家型和工程型人才。我更倾向这样理解：工程型人才一般决定公司接下来 2-3 年的发展，而科学家型人才会决定公司未来 10 年的发展，但是你有可能活不过 3 年。晚点：和国内技术人员交流时，大家普遍觉得中国难有最原创性的突破。朱哲清：确实， ChatGPT 出现后，大家蜂拥做 LLM ，很少有中国研究机构或公司尝试挑战这条技术路径。中国研究者一直面临指标压力，高校、企业都去追逐最容易拿指标、出业绩、发表论文的方向。很多美国和欧洲高校团队会挑战 Transformer （Transformer：一种以自注意力为核心的神经网络架构，已成