《[科技不怕问]为什么今年火爆的手游少了?》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:消息称字节跳动正就收购手机游戏发行商中手游进行谈判据路透报道,四名知情人士透露,字节跳动正在就收购手机游戏发行商中手游进行谈判。作为短视频应用TikTok的所
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今天,网易和暴雪联合官宣双方将再次携手合作,消息一出暴雪官宣回归”就迅速登顶微博热搜。随后暴雪官方发布了一封致国服暴雪游戏玩家的信,在信中暴雪表示:缺少国服玩家,我们少了太多精彩!在新的协议中,将有更大的空间开展针对国服的游戏环境优化工作,更多更新的技术手段以及法务手段都已严阵以待。
自2023年始,各大网红城市竞相出圈,一场现象级的出行旅游热潮席卷来。在一次次爆火的背后,哈啰意识到出行营销的时代已经到来。哈啰凭借已有的智能硬件、用户基础、营销能力等自身优势资源,可为品牌方提供全方位O2O出行营销解决方案,赋能品牌方解决营销全流程中从心智塑造到用户沉淀各个环节的问题,攫取更大商业价值。
继AI电商后,AI也开始卷向本地生活服务行业。美团于近日测试了面向C端用户的AI助手服务“问小袋”,类似于电商平台的AI导购功能,可为用户推荐符合其需求的外卖商品,以及用餐建议。AI在本地生活服务领域的应用,未来可能会成为主流,但在当下的实际业务层面仍差点火候。
4月16日,京东直播迎来了新主播“刘强东”,通过数字人的形象在直播间带货。在直播期间,刘强东数字人讲解了13款商品,吸引了超过2000万的观看人数,直播时段用户平均停留时长达到日常平均的5.6倍。京东此次引入数字人主播的目的是为了预热内容生态和短视频创作。
通义千问团队最新发布了Qwen1.5-32B模型系列,其中包括Qwen1.5-32B和Qwen1.5-32B-Chat。这些模型在模型架构上与之前的Qwen1.5系列基本相同,但参数量减少至32B,旨在提供更高效、更经济实惠的解决方案。此次发布旨在解决14B模型在智能体场景下能力弱和72B模型推理成本高的问题。
通义千问团队推出了Qwen系列的首个MoE模型,命名为Qwen1.5-MoE-A2.7B。这个模型只有27亿个激活参数,但性能却与当前最先进的70亿参数模型相媲美。Qwen1.5-MoE模型在性能、效率和推理速度方面取得了显著的优势,是推理训练的最佳实践之一。
如果你经常玩网游,肯定遇到过版本更新之后角色和boss的输出与血量都大幅度降低的事,这种全面削减,通常是因为前面的版本为了让玩家有更多的视觉爽感,不停地堆大数值,结果导致数值系统算力不堪重负会出现伤害和仇恨溢出的bug。其实想一想就能明白,玩家的战力膨胀,boss也会更强,战斗时间并不会减少不如清爽一些的小数值设计。在这种经典复古风格设计下,北冥神话提供给玩家的也是一个人人平等的游戏环境,没有会员和VIP,想要探索符语符石的深度就全靠自己慢慢打,游戏还会定时开启娱乐活动,打宝PK都能获得元宝奖励,沙城争霸并肩战斗,既品味成长的快乐,也回味经典传世的情怀。
通义千问昨晚开源了基于Qwen1.5的代码模型CodeQwen1.5,这是一个基于Qwen语言模型的代码专家模型。CodeQwen1.5拥有7B参数,采用GQA架构,经过约3Ttokens代码数据的预训练,支持92种编程语言,并且能够处理最长64K的上下文输入。开源社区对CodeQwen1.5的发布充满期待,希望它在代码助手、CodeAgent等方面为社区做出贡献,并在未来的代码智能建设中发挥重要作用,实现真正的AI程序员。
中东一直是企业出海的热门市场,沙特、阿联酋更是企业中东出海首选的国家近年来随着企业出海的加速以及区域网络基建的持续提升,土耳其、埃及、伊拉克等中东国家也越来越受到出海企业的重视,来自Data.ai的数据也显示,2023年,在中东地区,伊拉克、阿联酋、土耳其的泛娱乐应用收入增长迅速。在中东的泛娱乐社交出海中,1v1社交凭借社交效率高、新鲜感十足、变现能力强等因素,成为了社交出海的大热场景,声网在助力客户出海的过程中也发现面向中东区域出海1v1社交的客户越来越多,声网也成为中东社交App选择音视频服务的首选。如您有1v1社交出海的需求,或者想进一步了解声网1v1社交一站式解决方案,可在声网公众号找到这篇文章,扫描文章底部的二维码进行咨询。
通义千问近期开源了新的Qwen1.5-32B模型,该模型在语言理解、支持多语言、编程和数学能力方面表现出色。Qwen1.5-32B模型不仅支持多语言融合了GQA技术,使得模型在推理方面的效率更高,同时降低了部署成本。Qwen1.5-32B模型的开源将为语言理解和推理技术的发展带来重大影响,为解决复杂问题提供了更加强大的工具和资源。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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