用 AI 做 3D 游戏，工具都在资产这一层
3D 游戏的 AI 工具已经铺满模型、贴图、绑定三段，按件计价，能直接拖进引擎试。关卡设计和引擎里的整合还没有能替人的工具，而免费档基本不能商用、AI 生成物在美国拿不到版权保护，这两个坑最后都落在开发者身上。
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他说自己比 Jev 早一年，论文和 229 道题都对不上
Nandakishor Mukkunnoth 说他在 2025 年 3 月就做出了 Jev 那套非自回归决策模型，为此写了一篇很长的 文章。我读了他引的两篇论文，也把他 2026 年的模型拿 229 道细粒度题跑了一遍，看到的和这个故事不太一样。
让 AI 搭界面，但只让它做选择题
让大模型直接写界面 JSON，它会编出不存在的组件、自己编文案，写坏了还得等结果回来才知道。json-render 换了个办法，把搭界面拆成两批有限的选项，模型只挑，代码负责拼。
Jev 和 DeepSeek 做了同一批判断题，差别不在谁更聪明
十个真实场景、66 道有确定答案的题，外加 229 道核对题，三条对比臂。准确率只差几个点，时间差十倍，而概率的用法完全不同。
不写作文的 AI，是一台判卷机
Jev 不写文章，只做判断。把它想成一套选择题加判断题，你出题，它交答题卡并标出把握。这篇讲清它能干什么、为什么便宜，以及那个概率为什么不能直接当正确率用。
AI 极客周报 W38 · 2026-09-12—09-18
本周 40 条。会画鸟的墨水屏、给 AI 上镣铐的证明语言、把 20 美元热点改成短信机，还有警察用「LMAO」当理由搜了 19,000 台摄像头。
Jev 不生成文本，只输出概率：把「一个判断」做成 API，我们实测了它要解决的那个问题
TypeSafe AI 的 Jev 把模型输出从字符串换成带概率的类型化判断，还声称概率是「校准」过的。这个前提没有人给过证据——我们拿 229 条有确定答案的声明，量了普通 LLM 的置信度到底能不能用来做自动化。