斗玩网原创：2020年LPL夏季赛的开赛时间在最近被很多玩家们关注，因为今年没有了季中赛比赛，5月份就出现了赛事空档，因此想要看到精彩的职业比赛的玩家就期待着LPL夏季赛可以快点开始。在这之前有韩国记者爆料LPL夏季赛开赛时间是5月23日，但这一时间遭到了FPX战队中单Doinb的否认
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今年9月苹果发布的四款iPhone中，有三款均搭载12GB内存，仅iPhone 17标准版配备8GB内存。 韩国最新一份报告指出，iPhone 18标准版内存将提升至12GB，不过消费者需等到2027年上半年才能入手这款手机。 据媒体报道，苹果已开始从三星采购LPDDR5X内存，此举旨在保障iPhone 18系列的内存供应，避免人工智能企业的需求压力影响到苹果，消息称苹果已向三星预购1300万套LPDDR5X内存。 苹果�
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
本月苹果推出了全新MacBook Pro、iPad Pro及Vision Pro，这些设备均搭载新一代M5芯片。除了上述新品，苹果还有一款MacBook已在路上，许多人期待能在节前看到。 行业分析师郭明錤透露，苹果正研发一款更具性价比的13英寸笔记本电脑，这款产品旨在对标Chromebook，提升MacBook的整体销量，新MacBook将搭载A18 Pro芯片，这颗芯片去年在iPhone 16 Pro上首发搭载。 在Mac产品中使用iPhone芯片，从�
十年前，AI还停留在算力、模型与数据此消彼长的层面。如今，技术的发展早已超乎想象。 2025年上半年，Google DeepMind重磅推出的AlphaEvolve揭示了一个重要趋势:AI开始拥有“自我成长”的能力。 AlphaEvolve是一种典型的“自进化系统”，它结合了Gemini模型的创造性问题解决能力，以及自动化评估器（Evaluator）的反馈学习机制，能够判断“什么是好的”，并据此不断自我优化。 �
昨日晚间，NBA中国赛在澳门银河综合度假城银河竞技场火热重启，布鲁克林篮网与菲尼克斯太阳上演强强对话。这场时隔六年重返中国内地的顶级赛事，不仅因两支劲旅的巅峰对决备受瞩目，更因现场云集的政商文体界名人引发全网热议。 阿里巴巴集团创始人马云以黑色棒球帽搭配格子衬衫的休闲装扮现身VIP观战区，其左侧依次坐着国际影星成龙与足球传奇贝克汉姆，三位不
2025年GT世界挑战赛亚洲杯收官战10月17-19日在北京亦庄举行。锐博康复作为赛事保障团队，派出资深康复师为车手提供全程支持，包括赛前热身指导、体能评估及紧急损伤处理。赛事以高强度著称，康复团队通过专业服务确保选手以最佳状态参赛，体现品牌在运动康复领域的技术实力与责任感。
Sora2发布两周后，百度的蒸汽机AI视频模型，和谷歌Veo3.1撞了档期。 两家公司选择同期发布并非有多默契，而是Sora2带来的压迫感促使它们不得不加快脚步。 奥尔特曼将形容Sora2为“创意领域的ChatGPT3.5时刻”，不仅在物理逻辑、画面连贯性、真实感和音画同步等方面实现了质的飞跃，还把Sora从一个“文本到视频”的工具进化成一个“创意到生态”的平台。 这无疑是扔在AI视�
不少iPhone用户发现，近期犯的打字错误比平时多得多，这可能并不是手残”，新消息称这可能是苹果系统输入法的软件问题。 在社交媒体上，一位用户在更新到iOS 26后抱怨输入问题，表示自己突然出现愚蠢的打字错误”，并注意到空格键有时会失灵，整体感觉打字精度下降。另一位用户也提到，升级到iOS 26后，尤其是在输入长消息时，键盘感觉卡顿或迟钝。 一位用户表示：�
本文汇总AI领域最新动态：OpenAI推出集成ChatGPT的Atlas浏览器，实现多任务自主处理；阿里通义千问新增2B/32B视觉语言模型，手机可流畅运行；谷歌AI Studio升级Vibe Coding功能，简化应用开发流程；百川发布医疗大模型M2Plus，通过循证推理降低误诊率；奇瑞墨甲机器人实现L3级技术突破，计划多行业应用；YouTube推出AI肖像识别工具，打击虚假内容；三星宣布2026年推出AI眼镜，融合AR与语音助手；Claude客户端更新，支持截图分析和语音交互功能。
DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型，采用创新光学二维映射压缩技术，在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌，较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率，显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案，其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
