站长之家(ChinaZ.com)10月24日 消息:企查查APP显示,近日,网鱼网咖关联公司上海网鱼信息科技有限公司申请注册多枚“网鱼电竞旅舍”“网鱼电竞轻住”“网鱼电竞宿舍”商标,国际分类涉及餐饮住宿、教育娱乐等,目前商标状态均为注册申请中。
企查查信息显示,该公司成立于2013年12月,法定代表人为董寅鸣,注册资本约4495万元人民币,由黄锋、上海百正信息科技有限公司、北京普思投资有限公司等共同持股,王思聪担任公司董事。
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一家电竞酒店的经营方向警方报案,称有顾客投诉酒店的电脑性能太差,体验游戏时感觉就像是在观看幻灯片”。经过酒店技术人员的检查,发现原本价值约5000元的RTX4070显卡被偷换成仅值200元的二手GTX960显卡。余某承认了自己的行为,他发现自己可以趁电竞酒店的电脑配件较为高档,便用低价的二手硬件进行偷换,然后将盗得的高价硬件在网上出售以谋取非法利益。
随着Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛的火热展开,电竞赛场上的战火也愈发激烈。在八大城市的角逐中,各城市选手集中力量过关斩将,共同为进入全国总决赛,获得向专业电竞选手学习的机会奋战。让我们期待4月13日的广州站城市决赛,为选手们欢呼,为电竞疯狂,共同见证选手们的辉煌时刻,感受电竞带来的无限魅力与激情。
3月22日,Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛正式拉开帷幕。在广州、武汉、沈阳、上海、青岛、北京、成都、西安共8城的百余所知名院校展开招募。有Lexar雷克沙产品加持的高校电竞挑战赛将上演强者的精彩对决,关注Lexar雷克沙官方微信或微博,随时了解精彩赛事最新动态。
随着电子竞技行业的蓬勃兴起,电竞已不再是属于小众的舞台,随之来催生的电竞产业经济,已然成为我国重要的重要经济之一。根据统计数据,2023年中国电竞市场仅半年盈收就已经达到惊人的759.93亿元,重要程度可见一斑。正是因为有了众多类似Lexar雷克沙这样愿意投入大量资源、设备、资金和技术的品牌,我国的电竞事业才拥有了更多弯道超车的可能性。
颇受电竞玩家关注的Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛已进入城市4进2小组赛阶段,广州、武汉、沈阳、上海四大赛区率先展开激烈角逐,在4月7日-8日两天决出了城市2强。这场电竞盛宴不仅点燃了青年学子的电竞热情,也成为了广大电竞爱好者关注的焦点,各赛区观赛的热情从校园延展至校外,可谓一场全民性的电竞狂欢。这一场绝妙的融合不是机缘巧合是因为双方对彼此实力的认可,并且是双方秉持同一信念,朝着同一方向的目标前行的结果。
随着Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛的持续推进,比赛即将进入城市决赛阶段,电竞赛场上的战火愈发精彩激烈,选手各显神通,都在为进入最终全国总决赛做出努力。广州、武汉、沈阳、上海、青岛、北京、成都、西安8座城市中的选手们,在上万的奖金、BLG战队同款赛训专用品的激励下,正在一步步朝着心中的电竞梦想前行,让人万分期待!Lexar雷克沙与技嘉携手,打造电竞赛事新体验本次高校电竞挑战赛,是由国际高端存储品牌——Lexar雷克沙主办。其读取速度高达12000MB/s,造型独特会配以RGB灯光,给外形带来炫酷机甲感。
电竞已逐渐成为年轻人的重要社交方式,通过参与电竞,Z世代年轻人可以结识志同道合的朋友,分享游戏的乐趣,同时也在竞技中体验挑战并获得成长。自3月22日起,Lexar雷克沙正式开展了高校电竞挑战赛的预热招募。让我们一起见证Lexar雷克沙为电竞文化的繁荣添砖加瓦,关注Lexar雷克沙官方微信或微博,一同期待后续更精彩的比赛吧!*以常用文件均值参考,一张1080P高清照片
经过一整个春天的激烈角逐,BLG电子竞技俱乐部英雄联盟分部在2024英雄联盟职业联赛春季赛总决赛中以3:1的战绩战胜TES,荣膺冠军,成功拿下队史第一座LPL冠军奖杯。BLG凭借出色的团队协作和战术执行,在赛场上展现了不凡的实力。相信Lexar雷克沙还会继续拓宽中国电竞行业的宽度和深度,持续为电竞发展贡献自己的力量。
据Lexar雷克沙官方公众号信息披露,北京时间4月20日,2024英雄联盟职业联赛春季赛总决赛在激烈的角逐中尘埃落定,最终BLG英雄联盟分部以3:1战胜TES,拿下队伍第一座LPL冠军奖杯,队内选手赵嘉豪当选FMVP。BLG问鼎佛山,剑指MSI此次KPL春季赛总决赛的对局中,BLG面对一路逆袭突围出的TES,团队整体不骄不躁,稳扎稳打,配合十分默契,首局比赛团战就通过精妙的配合拿下5杀,顺
从速度到竞技,总有人站在背后创造奇迹。4月13日,Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛揭开了新征程,广州率先进入城市决赛。产品外观、软件产品和包装可能因发货日期和可供存货有所变化。
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WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。