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这个问题不新鲜，游戏行业就有不少先例。某游戏曾被认定在核心设计上攫取商业价值。而AI短剧把这类问题进一步放大。AI短剧可以不复制画面，却复刻角色气质与功能设定，让“相似”更隐蔽，也更容易规模化。,定制版： 针对集团客户，提供每日自动更新（T+1）以及深度的GEO落地优化策略建议。,AI应该让游戏更好玩,K8S跑不动，就一起从头设计专用沙箱。行业还没认识到Agent基础设施的价值，就自己先投进去。这种默契是项目里做出来的，不是会议室里谈出来的。,此外，AI内容的供给规模已经远远超过审核能力。 AI短剧产量持续放大，审核很难实现全覆盖，尺度也难以保持一致。现有技术更多停留在特征比对与相似检索层面，能够筛选问题，却无法完成判断，这使得合规成本不断上升，效率提升极为有限。

MiniMax的实践印证了这一点。MiniMax M2.7正式开启模型的自我进化，AI深度参与了模型的训练，强化学习中50%-70%的工作由Agent自主完成。人类研究员的角色变了，变成跟Agent聊实验idea。,不过，Meshy不准备只停留在提供开发工具上，他们今后还想成为一家AI原生游戏公司。胡渊鸣介绍了自己对“AI原生游戏”的定义，并发布了新作《代号:黑箱》的Demo。这是一款幸存者like游戏，能让玩家用自然语言生成武器。,🌐 360 集团通过“虾书”布局 AI 智能体生态，构建完整的 AI 原生应用集群。,看得见的治理，与看不见的结构病

大模型的出现打破了这个不可能三角。“AI模型几乎可以接受任何输入，并且能泛化到很多场景……它也更直观，你能得到你想要的结果……也更容易上手，直接用自然语言跟它交互就行了。”,全世界最顶尖的工程大脑，在不同时区同时碰到了同一堵墙:模型的能力天花板还远，但工程框架的地板才决定实际效果。行业的关注点正在从「Prompt工程」转向「上下文工程」——不再只是「怎么写指令」，而是「如何构建模型看到的全部信息体系」。,但前提是:沙箱够快、够稳、够大。Harness是一套系统工程，包含文件系统、代码执行、记忆、搜索、上下文管理、编排六大组件——而沙箱是其中最底层的那一块，所有上层能力都建立在「模型能不能真正在一个环境里跑起来」这个前提之上。否则再精巧的Harness设计，也卡在最不起眼的环节上。汤道生那句「AI落地是一道工程题」，说的不只是Harness设计，更是底层基础设施的硬功夫。