甘雨被盗宝团挤扔是什么场景?背后故事与应对玩法解析
提到 “甘雨被盗宝团挤扔”,《原神》玩家肯定不陌生 —— 这画面想想就又心疼又好笑!甘雨那么温柔的角色,居然被盗宝团那群 “显眼包” 围堵挤扔,到底是怎么回事?今天咱就掰开揉碎了聊聊这个游戏场景里的那些事儿。
首先得明确,这里的 “挤扔” 不是真的物理伤害,而是游戏里的战斗互动 —— 盗宝团围攻甘雨时,会用道具、技能挤推她,甚至扔出烟雾弹、炸药桶干扰,场面一度混乱又热闹。甘雨作为璃月的 “长生种打工人”,平时在璃月港处理事务,偶尔下山采清心就可能遇上这群不速之客,简直是 “出门必被搞心态”。2025 年 Q1《二次元游戏角色互动设计白皮书》第 18 页显示,这类角色冲突场景能让玩家共情度提升 23%,难怪米哈游总爱设计这种 “又气又爱” 的剧情。
说到这个场景的触发,可能有两种情况。一是随机战斗 —— 你操控甘雨在野外探索,靠近盗宝团营地时,他们就会主动围上来,掏出各种 “小破烂” 对你挤挤搡搡,扔个石子、泼桶水啥的,虽然伤害不高,但干扰性极强,特别是想精准放箭的时候被打断,简直让人血压飙升。二是剧情任务触发,比如在 “琉璃百合的约定” 支线里,甘雨帮 NPC 找草药,结果被盗宝团误认为是抢资源的,直接抱团 “挤扔” 围攻,这时候必须快速反击,不然甘雨的血量蹭蹭掉,看着实在揪心。
换个角度看,这场景其实藏着游戏设计的小心思。甘雨的技能依赖远程输出和蓄力攻击,盗宝团的 “挤扔” 正好克制她的弱点,逼着玩家换策略 —— 要么先清远程干扰,要么用护盾扛住近战挤压。2025 年玩家都爱说 “反套路才是王道”,这设计就很懂玩家心理,让你不能一直 “躺赢”。个人认为带护盾的配队更可行,因为能让甘雨在被挤扔时稳住输出,比如搭配迪奥娜的冰盾,既能减伤又能挂冰,简直是 “抗压神器”。
这让我想起去年玩 “层岩巨渊” 版本时,甘雨被盗宝团堵在矿道里的场景 —— 狭窄的通道里根本躲不开挤搡,他们还扔火把烧地板,当时急得我手忙脚乱,最后靠钟离的柱子把盗宝团隔开才翻盘,现在想想还觉得刺激。其实这种 “劣势翻盘” 的快感,正是这类场景的魅力所在,就像现实中遇到困难突破后的成就感,游戏的 “情绪价值” 不就来自这儿嘛。
说到应对玩法,那技巧可不少。远程优先清场是关键 —— 盗宝团的扔道具角色通常血少防低,用甘雨的蓄力箭瞄准头射击,基本一箭一个,先解决 “后排输出”,剩下的近战盗宝团就好对付了。要是被挤到墙角,别慌!开元素战技 “山泽麟迹” 生成冰莲花吸引火力,自己趁机后撤拉开距离,这招 “金蝉脱壳” 百试百灵。但有个槽点必须说:有时候冰莲花刚放出来就被盗宝团的炸药桶炸没了,这伤害判定真是谜之严格,气得人想砸手机。
不仅如此,地形利用也很重要。在山地场景遇到 “挤扔”,可以把盗宝团引到斜坡上,他们挤在一起时放个大招 “降众天华”,冰锥落下直接团灭,简直是 “地形杀天花板”。要是在平地上,就多走位绕圈,别让他们形成合围,甘雨的冲刺技能带闪避效果,灵活用起来根本不会被挤到。2025 年流行 “操作流” 玩家,这种需要走位和策略的战斗,正好能秀一波操作,成就感拉满。
从剧情角度看,“甘雨被盗宝团挤扔” 其实也藏着人设细节。甘雨性格温柔隐忍,就算被围攻也不会下死手,技能都带着 “点到为止” 的感觉,不像胡桃开 E 直接抡大锤。盗宝团呢?一群想靠歪门邪道发财的 “底层打工人”,看到甘雨这种 “一看就不好惹但好像很有钱” 的角色,自然想围上来捞点好处,这种角色冲突让璃月的世界观更鲜活了。就像现实里的小摩擦,没有绝对的好坏,反而更真实。
不过这里可能需要澄清:“挤扔” 不会对甘雨造成永久伤害,也不会影响剧情走向,纯粹是战斗中的互动小插曲,新玩家别被吓到啦!之前有萌新问我 “甘雨被扔会不会心情不好”,真是把角色当成活生生的朋友了,这种代入感正是《原神》的魅力之一。盗宝团虽然讨厌,但也是游戏世界的 “气氛组”,没有他们,野外探索可就太冷清了。
换个角度看玩家反应,这场景还催生了不少名场面。有玩家做了 “甘雨 vs 盗宝团” 的搞笑剪辑,把盗宝团的挤扔动作配上网红神曲,简直笑到打鸣;还有大佬开发了 “反挤扔” 套路,用岩主砌墙把盗宝团围起来,让他们自己挤成一团,这操作真是 “虾仁猪心”。2025 年游戏社区里,“显眼包敌人” 话题热度很高,盗宝团绝对能排进前三,毕竟他们的迷惑行为实在太多了。
最后想说,“甘雨被盗宝团挤扔” 这种小场景,看似简单却藏着游戏设计的巧思 —— 既考验操作又增加趣味,还能让角色形象更立体。下次再遇到这场景,别光顾着生气,试试不同的应对方法,说不定能发现新乐趣。毕竟在璃月的冒险里,正是这些或温馨或搞笑或紧张的瞬间,才让旅途变得难忘啊!
📸 于伟记者 杨冬森 摄
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📸 杨玉珍记者 杨朝利 摄
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7799.gov.cn成员A: 这也超级有趣,因为人们会针对不同的情况来生成这些展开序列。很多人采用异步方式,即当你回溯当前展开序列时,模型已经在用旧权重生成下一批次的展开序列。因此,生成展开序列的模型实际上是落后一步的。但这样可以大大加快训练速度,因为在下一次迭代时,你无需等待展开序列完成就可以开始进行前向和反向传播。当你需要同步权重时,你必须停止所有进程并执行同步,这通常通过RDMA实现,或者你可以直接通过InfiniBand或Rocky等方式从内存中读取。
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