thinker 的项目扩展与二次开发
2025-05-19 03:52:29作者:殷蕙予
1. 项目的基础介绍
thinker 是一个针对《Alpha Centauri: Alien Crossfire》游戏的开源模组,它通过修补游戏以使用额外的 DLL 文件,为游戏带来了众多改进和新功能。该模组主要致力于提升单人模式下的 AI 人工智能,同时为玩家提供更多的游戏设置选项和用户界面特性。
2. 项目的核心功能
- AI 改进:大幅提升生产/移动 AI 的智能。
- 视觉变化:在地图渲染和随机地图生成上进行视觉改进。
- 配置选项:为许多原本固定的游戏引擎设置提供了更多配置选项。
- 分辨率设置:增加了对分辨率设置和其他用户界面特性的改进。
- 自动化特性:为玩家阵营提供了改进的自动化特性。
3. 项目使用了哪些框架或库?
thinker 项目主要使用 C++ 语言开发,同时也包含少量的 C 语言代码。项目没有明确提及使用了哪些特定的框架或库,但从其结构和功能来看,可能使用了通用的游戏开发库,例如用于图形渲染和物理模拟的库。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
docs/:存放项目文档和相关说明。src/:包含项目的核心源代码,包括游戏引擎的修补和新增功能。tools/:可能包含用于辅助开发或构建的工具和脚本。.gitattributes:定义项目的 Git 属性。.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。Changelog.md:记录项目版本更新和变更的历史。Details.md:详细介绍了项目的功能和配置选项。License.txt:项目使用的许可证文件。Readme.md:项目的基本介绍和使用说明。Technical.md:提供了编译项目的技术指南。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- AI 优化:可以进一步改进 AI 的决策逻辑,使其更加智能化。
- 新功能添加:基于现有框架,可以添加新的游戏功能和特性,如新单位、新建筑或新策略。
- 图形和用户界面:改进图形渲染效果,优化用户界面,使其更加现代化和友好。
- 跨平台支持:可以考虑增加对其他操作系统的支持,扩大用户群。
- 社区互动:引入社区驱动的特性,如多人在线对战或协作模式。
- 性能优化:对项目进行性能分析和优化,提高游戏运行效率。
- 文档和完善:完善项目文档,提供更详细的开发指南和使用说明。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255