快科技4月20日消息，今天，国家新闻出版署公开4月国产网络游戏审批信息，共计86款游戏过审。
在本月过审的86款游戏中，腾讯网易两家全部缺席，没有任何一款游戏过审，对于部分玩家来说可能是一个有些遗憾的消息。
但在本月，由河洛工作室开发的《古龙风云录》成功拿到版号，有望在WeGame等国内游戏平台发售。
作为河洛工作室最新的一块开放世界武侠RPG游戏，《古龙风云录》基于古龙笔下充满冒险、浪漫和英雄主义的江湖世界，结合古龙小说的人物情节，打造出了一个群侠际会的多情江湖。
除此之外，本月过审的游戏中，字节跳动（朝夕光年）的《星球：重启》、星线网络的首款游戏《雾境序列》，都是值得期待的作品。
值得一提的是，在近几个月的版号中，一款游戏同时申请移动端、客户端甚至主机端的版号已经屡见不鲜，与此前多平台版号分别申请相比，现在同一版号适用多平台的形式，大大提升了厂商游戏上线的效率。
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国家新闻出版署公布9月国产网络游戏过审版号名单，其中，分别有81款移动端游戏、1款客户端游戏、6款移动端-客户端双端游戏顺利获批。此外还包括了一款Switch游戏《失落城堡》。本次过审游戏包含了《无边存在》《阿瑞斯病毒2》《出发吧麦芬》《淡墨水云乡》《竹马胭脂铺》《卡牌迷境》等。
今日，国家新闻出版署发布2023年9月份国产网络游戏审批信息”，这是国产游戏版号年内第8次下发。从审批信息来看，9月共89款游戏获批，其中包括1款客户端游戏、1款Switch游戏，其余87款均为移动游戏。对于游戏版号，腾讯曾表示，新创公司面临没有现金流的情况对规模大的，手握多款游戏的公司，没有游戏版号伤害还没有那么大，所以先给新创公司发版号是情理之中的。
独立游戏开发商NguyenZ近日发布了新作《逻辑逃脱》的试玩版本。本作已确认将于11月3日在Steam平台上正式发布。让我们期待即将到来的新版本《逻辑逃脱》！
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没想到越来越卷的SLG还有不小的上升空间，这是我观察上半年游戏流水后的第一个想法。随着上市游戏公司的半年报陆续发布，部分公司也公布了旗下主要游戏的流水数据。做游戏已不容易，做爆款又哪有那么简单。
经典网络游戏《冒险岛》的手机版本《冒险岛：枫之传说》的累积收入已达到6亿美元。这一数据是根据SensorTower在2016年10月13日至2023年9月20日期间统计的消费者支出数据得出的。值得注意的是，虽然国内版的游戏在iOS市场上占了88%的份额，但具体数字尚不清楚。
育碧公布了其新作《刺客信条：幻景》的游戏配置要求。该游戏将支持英伟达的DLSS、AMD的FSR和英特尔的XeSS采样技术。消息来源还分享了该游戏在不同画质下的显存占用情况。
据报道，奇瑞M1E-PHEV或将归入奇瑞全新产品序列风云，并改名为风云A8，该车有望于11月上市。奇瑞艾瑞泽8PHEV车型还未公布正式名称，该车曾在上海车展上，以C-DM的代号亮相，整体造型与燃油版车型基本保持一致。参考风云系列首款车型A9”来看，奇瑞艾瑞泽8的车身要小一个级别，因此，其更名风云A8”的可能性也大大增加。
2022年11月，RX7900系列发布的同时，AMD还宣布了FSR3，对标NVIDIADLSS3，但是足足10个月过去了，它终于靴子落地了!AMD发布了一款技术预览版驱动，专门用于开启FSR3的核心技术AFMF”，也就是AMDFluidMotionFrames”。它和DLSS3一样基于帧生成原理，可在现有的每两帧画面之间插入AI生成的一帧，理论上性能翻倍。-推荐1080p帧率不低于55FPS、2K/4K帧率不低于70FPS的游戏开启。
中国移动在全球合作伙伴大会上发布了名为“86NEXT”的新产品，这是一款以大模型为代表的创新AI技术，将在10086中率先应用。“86NEXT”通过一流的智能服务体系提升用户体验与满意度。作为AI助手，它能智能生产用户的会话摘要，辅助客服人员提高工作效率。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
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。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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