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在电子竞技的世界里，CSGO（反恐精英：全球攻势）以其紧张刺激的竞技性和高度策略性，吸引了无数玩家的目光。然而，对于新手来说，CSGO的世界充满了挑战。今天，就让我们来听听一位“暴躁老阿姨”的CSGO新手技巧分享，帮助新手玩家轻松上分，告别菜鸟时代！ 这位“暴躁老阿姨”名叫李阿姨，虽然年纪不小，但她在CSGO的世界里却是个新手。起初，李阿姨在游戏中屡屡碰壁，不仅战绩惨淡，还常常因为操作失误而暴躁不已。然而，她并没有因此放弃，反而更加努力地学习，最终在游戏中找到了自己的节奏。 以下是李阿姨总结的CSGO新手技巧，希望能帮助到更多的玩家： 1. **熟悉地图**：CSGO中有多个地图，每个地图都有其独特的布局和战术。新手玩家应该先熟悉各个地图的布局，了解各个点的位置和重要性，这样才能在游戏中更好地定位自己。 2. **掌握基本操作**：CSGO的操作并不复杂，但需要玩家熟练掌握。新手玩家应该多练习瞄准、移动、跳跃等基本操作，提高自己的反应速度和精准度。 3. **了解武器特性**：CSGO中有多种武器，每种武器都有其独特的性能和适用场景。新手玩家应该了解各种武器的射速、伤害、后坐力等特性，以便在游戏中选择合适的武器。 4. **学会团队协作**：CSGO是一款团队竞技游戏，团队协作至关重要。新手玩家应该学会与队友沟通，制定战术，共同推进游戏进程。 5. **保持冷静**：在游戏中，保持冷静是非常重要的。遇到失误时，不要过于自责，要分析原因，总结经验教训。同时，也要学会调整心态，避免因为一时的暴躁而影响整个团队的表现。 6. **多观看高水平比赛**：通过观看高水平比赛，可以学习到更多的战术和技巧。新手玩家可以从比赛中找到自己的不足，从而有针对性地进行改进。 7. **坚持练习**：CSGO是一款需要长期积累的游戏，新手玩家需要不断练习，提高自己的技术水平。只有通过不断的努力，才能在游戏中取得更好的成绩。 李阿姨说，虽然自己年纪大了，但只要肯努力，就一定能在CSGO的世界里找到自己的位置。她希望自己的这些经验能帮助到更多的玩家，让大家在游戏中找到乐趣，收获成长。 总之，CSGO新手玩家要想在游戏中取得好成绩，需要付出努力和时间。通过学习李阿姨的经验，相信新手玩家们一定能够快速成长，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。