《王思聪涉足O2O,完成其电竞版图上的关键一环》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:王思聪点赞药水哥 原是王思聪旗下熊猫TV主播【王思聪点赞药水哥】昨日,著名游戏博主药水哥在微博宣布要参加中国新说唱,并且将全程直播过程。然后王思聪点赞了
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听说:RGB灯光能让电脑性能提升50%!当然,这是侃侃之谈。RGB灯光虽不能提升性能,却成为电竞玩家们装机的心头好。同时它的性能表现属于T0梯度,为高性能游戏平台持续提供强劲动力支持。
广交会历来被视为中国外贸的“风向标”和“晴雨表”。近日在广州闭幕的第135届广交会一期,从展品结构、到会采购商人数等方面展现了“中国制造”新气象,释放出了新信号。PingPong福贸将继续以全球收付为建设目标,不断开拓业务版图和服务版图,以更高质量更多元更高效的全球收付服务,助力更多的外贸企业“走出去,抢订单”。
Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛继羊城广州和樱花圣地武汉之争结束后,沈阳城市决赛也即将在4月29日热烈展开。在城市决赛中,广州赛区“还有多少次可以重来”战队和武汉赛区“爱吃火锅捏”战队成功晋级,拿下了通往重庆总决赛的门票。Lexar雷克沙作为高端国际存储品牌,此次举办高校电竞挑战赛,凭借自身实力提供了专业的产品支持,为电竞爱好者前行保驾护航,不仅让众人看到了专业电竞产品带来的电竞风采,更为我们呈现了一场完整精彩的电竞盛宴,激发了大家对中国电竞蓬勃发展的信心和期待。
4月29日,在热情四射的东北大学,Lexar雷克沙高校电竞挑战赛沈阳赛区城市决赛如期至,两大实力战队SCJ和NEU经过多番比拼,最终NEU成功拿下冠军,获得重庆总决赛门票!强者对决激发东北硬汉豪情,多样玩法打造电竞“天堂”此次沈阳决赛受到广大电竞青年的广泛关注,比赛尚未开始,高校学子们就蜂拥至东北大学比赛场地等待签到,现场热度十足,处处可见热情的电竞玩家。在科技时尚的比赛场地里,颇受二次元爱好者喜爱的趣味问答,奖品丰富的抽奖活动等环节都让现场观众们热情高涨,不少观众纷纷举起相机记录自己的电竞热血,在比赛中场休息期间也和选手进行合影,也聚集在电竞设备展示区,了解高端电竞产品给电竞带来的高能体验。此次高校电竞挑战赛,BLG与Lexar雷克沙通过更为标准化、专业化的产品支持和赛事模式,重新定义了高校电竞赛事,完善了高校电竞赛事体系,在确保赛事平稳进行的同时,为中国电竞产业输出了更多年轻人才,助推中国电竞产业健康循环发展。
OPPO刘作虎在社交平台上首次晒出了OPPOFindX7Ultra概念版机型,引起了不少关注。这款概念版的相机外环设计了一个变焦环,可以实现无缝变焦,这一设计灵感源自专业相机,让用户能够享受到类似专业相机的变焦体验。OPPOFindX7Ultra还搭载了专业的哈苏人像模式,提供65mm和135mm两个黄金人像焦段,与OPPO与哈苏联合打造的超光影影像系统配合,能够为人像摄影带来更出色的质感。
快科技4月23日消息,百度正式发布了百度地图V20,推出基础版、3D领先版、3D旗舰版、SR智驾版4个版本产品。官方表示,V20真正实现手机地图和车机地图的一体化,让3亿汽车扔掉手机支架。百度地图V20的发布,实现手车完全同步,个性语音包、真车道级导航、实时红绿灯、实时地图等功能全量上车,不限系统互联,为汽车用户打造了一张比手机地图还好用的车机地图。其中,真
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。
颇受电竞玩家们关注的Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛已进入城市决赛阶段,广州、武汉两大赛区率先展开对决,角逐出了赛区冠军,“还多少次可以重来”战队和“爱吃火锅捏”战队率先拿到重庆总决赛门票。4月29日,沈阳赛区也将开启城市决赛,为大家带来紧张刺激的电竞狂欢。期待Lexar雷克沙在接下来的沈阳赛区能给我们带来更大的惊喜与狂欢。
博主数码闲聊站曝光了RedmiK70至尊版的关键参数。RedmiK70至尊版配备了1.5K华星C8基材直屏,搭载联发科天玑9300移动平台,并配备独立显卡芯片。至于发布时间,Redmi王腾在直播中透露,RedmiK70至尊版的发布时间会提前。
4月29日,Lexar雷克沙高校电竞挑战赛沈阳赛区决赛冠军诞生,NEU战队以2:1比分获胜,拿下重庆总决赛巅峰之战的门票。赛场聚集电竞之魂,强者碰撞点燃电竞热血本次沈阳赛区总决赛在东北大学举行,为让电竞爱好者获得更好的观赛体验,此次活动举办方准备了丰富多彩的活动环节,以及高端电竞产品的展示,吸引了来自沈阳的众多高校学子和电竞玩家,观众们早早来到决赛现场,在热情的工作人员引导下,参与到活动中去,感受浓郁的电竞氛围和激情。BLG与Lexar雷克沙的这场合作,也为相关行业提供了全新的合作范本,让我们看见更多不同行业碰撞的魅力。
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Story Diffusion 是一款利用人工智能生成连贯故事和相关视频的工具。用户可以轻松创建独特而有趣的故事和漫画艺术,无需艺术或编码技能。
Project Neo是Adobe推出的一款插件,它通过与Adobe Photoshop和Illustrator熟悉的控制和命令的简单操作,让你在几分钟内而不是几小时内,就能制作出出色的图标、生动的绘图和独特的三维形状。它为设计师提供了更多的颜色、中间调和阴影控制能力,通过增加深度和几何形状来增强设计。Project Neo与Creative Cloud无缝集成,增强了你的创意工具箱,让你能够轻松地导出完美的SVG和像素完美的图像,为你的2D设计增添活力。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器,由Gradient AI Team开发,旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K,从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术,包括NTK-aware插值和RingAttention库,以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法,用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案,可以高效渲染远处内容,并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源,通过分而治之的方法训练大型场景,并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成(RAG)模型。该模型基于 Llama-3 基础模型,并使用改进的训练方法,特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩,显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进,通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B,都是使用Megatron-LM进行训练,然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色,适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点,它使用ollama Python客户端,允许用户轻松地将大型语言模型(LLM)集成到他们的工作流程中,或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力,使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM,以及使用精细调整参数进行LLM查询,同时保持生成链的上下文。
DrEureka是一个利用大型语言模型(LLMs)自动化和加速模拟到现实(sim-to-real)设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布,以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置,并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务,无需人工迭代设计。
The Shape of AI 是一个专注于人工智能交互模式的网站,它提供了关于如何在设计中融入人工智能的深入见解。该网站强调了用户体验的重要性,并探讨了在AI驱动的世界中,如何通过设计来优化人机交互。它包含了丰富的资源和工具,帮助设计师和开发者理解AI的新兴模式,以及如何利用这些模式来提升他们的产品和服务。
Llama-3 70B Instruct Gradient 1048k是一款由Gradient AI团队开发的先进语言模型,它通过扩展上下文长度至超过1048K,展示了SOTA(State of the Art)语言模型在经过适当调整后能够学习处理长文本的能力。该模型使用了NTK-aware插值和RingAttention技术,以及EasyContext Blockwise RingAttention库,以高效地在高性能计算集群上进行训练。它在商业和研究用途中具有广泛的应用潜力,尤其是在需要长文本处理和生成的场景中。
VILA是一个预训练的视觉语言模型(VLM),它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练,从而实现视频理解和多图像理解能力。VILA通过AWQ 4bit量化和TinyChat框架在边缘设备上可部署。主要优点包括:1) 交错图像-文本数据对于提升性能至关重要;2) 在交错图像-文本预训练期间不冻结大型语言模型(LLM)可以促进上下文学习;3) 重新混合文本指令数据对于提升VLM和纯文本性能至关重要;4) 标记压缩可以扩展视频帧数。VILA展示了包括视频推理、上下文学习、视觉思维链和更好的世界知识等引人入胜的能力。
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