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本文认为，将类人属性归因于大语言模型是有问题的，因为类似的论断也可用于更简单的系统，例如在《帝国时代II》上训练的人工智能，并提出了非唯一性的零假设以避免循环推理。
本文演示了在游戏 Age of Empires II 中构建一个感知器和与非门，认为改变 LLM 的基质会改变对属性的感知，并批评了关于 LLM 拟人化的研究。
本文指出，通常归因于大型语言模型的拟人化特征并非其独有，而是证明了像《帝国时代 II》这样更简单的系统也能表现出类似的感知特性，并呼吁在AI行为分析中建立明确的衡量标准。
一场与CTO们的圆桌讨论，探讨如何借鉴Age of Empires的经验来驾驭现代软件组织，重点关注‘暗代码’、AI代理以及系统可见性的重要性。
《帝国时代》工程总监深入剖析了系列游戏 25 年来寻路系统的技术债，指出遗留代码、动态地图机制及 SIMD 指令集取代 x87 扩展精度导致的浮点误差是单位“穿墙”等经典 Bug 的根源。