首页 > 传媒 > 关键词  > 技嘉AORUS最新资讯  > 正文

技嘉AORUS共邀EQ118与TYLOO无畏契约战队,双星闪耀!

2024-09-12 17:02 · 稿源: 站长之家用户

在电竞界的璀璨星空中,技嘉AORUS全明星计划再次点亮了两颗耀眼的星辰——加入了知名电竞主播EQ118与国内老牌FPS电竞战队TYLOO无畏契约分部。

技嘉AORUS&EQ118定制纯白X670E冰雕X领衔全家桶

作为国内无畏契约的明星主播之一,AQ战队的话事人。EQ118的电竞征途不可谓不坎坷,从职业道路荆棘密布,再到全国较高排名。最后在直播这份事业上,他凭借其独到的游戏技艺与幽默风趣的直播风格,赢得了超高的人气,找到了属于自己人生的第25号底片。

601白色机箱搭配简约的元素,EQ118×技嘉AORUS定制纯白冰雕X全家桶就完成了。搭载最 新AMD锐龙79700X处理器,主板选用的是X670E 冰雕X主板,纯白的外观如同奶油小生一般,实际上却是外着”白西装”的性能猛兽。有着如此强劲的外部装置当然也少不了趁手兵戟,技嘉RTX4070Ti SUPER雪鹰才是决胜关键。

AORUS&TYLOOX670小雕全家桶

天禄战队,国内久负盛名的老牌电子竞技豪强,在进军无畏契约后也是斩获多项赛事的殊荣,这也是队员们日积月累在高强度训练中换来的成果。在电竞俱乐部中,日常训练是和赛场上的表现息息相关的,所以电脑的性能与稳定性是他们不可或缺的关键因素。

AORUS全明星计划为TLYOO战队提供的是纯黑风格的AORUS全家桶主机,深入体验技嘉AORUS电竞硬件的魅力,从CPU到显卡,从主板到内存,全方位感受这台AORUS纯黑全家桶为电竞带来的极 致性能。他们分享使用体验,向观众展示技嘉AORUS如何成为他们征战赛场的强大后盾。

“技”压群雄——X670系列主板

AORUS全明星计划充分考虑到他们都对电脑性能和稳定性有着极 高要求,所以为明星主播EQ118和老牌豪强天禄战队都选择是技嘉X670系列主板。

针对EQ118喜欢纯白设计风格的需求,技嘉为EQ118提供的是采用纯白设计的技嘉X670E冰雕X主板,这块“颜艺双修”的主板,在颜值拉满的同时,性能和用料更是下“猛料”。这块主板16(70A SPS)+2(60A SPS)+2共20相的供电应对9700X的功耗完全是小菜一碟,在用料方面更是采用了8层2盎司铜服务器级设计的纯白PCB板和极其扎实的纯白散热装甲,为强大的供电能提供强有利的保障。

为天禄战队准备的则是技嘉X670小雕主板,这款主板采用的是和X670E冰雕X相同的20相供电设计。与之不同的是采用了纯黑的外观设计,是黑武士风格的不二之选。性能上也足以满足大部分人用机的需求,同样是一块电竞赛场上的“利器”。

这两块除了强大的性能与扎实的用料之外,还有其“独门秘籍”——技嘉内存D5黑科技,只需一键开启即可提升性能、降低延迟,可以免费提升10%的游戏帧数,相当于手机中的“性能模式”,小白可以轻松驾驭。搭配上各种个性化机箱与显卡风格,可以说这两款主板基本上都是各自价位上没有短板的“全能选手”。

黑白双雄——机械雕AC601ICE/G

作为技嘉AORUS目前高端机箱,机械雕应该是AORUS粉丝们的Dream case了。机甲风的外观霸气十足,同时本次AORUS全明星计划为EQ118和天禄战队准备的是纯白和纯黑两款颜色的机械雕AC601机箱。相较于酷酷的黑色版本,白色版机械雕更像是日漫中的“高达”,正面巨大的AORUS雕形LOGO信仰拉满,辅之RGB灯光装饰,有一种简约但不失威猛的力量感。

机箱整体采用的是中塔的设计以及全新的设计风格,简洁而时尚。这款机箱具有宽敞的内部空间,可容纳多款高性能硬件,并支持多风扇安装,散热效果显著。其面板设计独特,提供了丰富的接口选项,方便用户进行各种外部设备的连接和扩展。此外,该机箱还配备了静音技术,可有效降低噪音水平,提供一个安静的环境。它也拥有宽敞的内部空间和多个风扇位置,能够容纳多种硬件组件,并保持良好的散热效果。同时,其独特的设计也带来了出色的外观和易于使用的特性,无论是工作场景还是电竞环节,都近乎美好适用。

此次AORUS全明星计划为明星主播EQ118和老牌豪强TYLOO战队提供的整机虽然不同,但两者共同传递的信息却是一致的:技嘉AORUS始终站在电竞行业的前沿,致力于为电竞选手和主播提供最 优质的硬件支持。通过对电竞行业的耕耘,我们不仅可以看到EQ118与TYLOO战队的风采,更能深刻感受到技嘉AORUS对于电竞文化的热爱与贡献。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • Canvas:与ChatGPT协作的新方式

    Canvas是OpenAI推出的一个新界面,旨在通过与ChatGPT的协作来改进写作和编码项目。它允许用户在一个单独的窗口中与ChatGPT一起工作,超越了简单的聊天界面。Canvas利用GPT-4o模型,能够更好地理解用户的上下文,并提供内联反馈和建议。它支持直接编辑文本或代码,并提供快捷操作菜单,帮助用户调整写作长度、调试代码等。Canvas还支持版本回溯,帮助用户管理项目的不同版本。

  • Text Behind Image:轻松创建文字背景图片设计。

    Text Behind Image 是一个开源的设计工具,允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面,让用户可以自由地在图片上添加文字,创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用,因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。

  • torchao:PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

    torchao是PyTorch的一个库,专注于自定义数据类型和优化,支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数,用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容,能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练(QAT)和后训练量化(PTQ)等技术,提高模型的推理速度和内存效率,同时尽量减小精度损失。

  • LFMs:新一代生成式AI模型

    Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型,它们在各种规模上都达到了最先进的性能,同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元,可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型,旨在处理大规模的序列多模态数据,实现高级推理,并做出可靠的决策。

  • NVLM-D-72B:前沿的多模态大型语言模型

    NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。

  • gradio-bot:将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人

    gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作,将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上,实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性,还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。

  • AI-Powered Meeting Summarizer:会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具

    AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用,能够将会议录音转换为文本,并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换,以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。

  • VARAG:视觉增强的检索与生成系统

    VARAG是一个支持多种检索技术的系统,优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入,简化了传统的检索流程,并使用先进的视觉语言模型进行编码,提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容,为文档检索提供强大的支持。

  • JoyHallo:数字人模型,支持生成普通话视频

    JoyHallo是一个数字人模型,专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频,创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格,包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入,并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系,提高了信息利用效率,并加快了推理速度14.3%。此外,JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色,展现了卓越的跨语言生成能力。

  • PhysGen:基于物理的图像到视频生成技术

    PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法,它能够将单张图片和输入条件(例如,对图片中物体施加的力和扭矩)转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合,实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真,并且可以精确控制,通过定量比较和全面的用户研究,展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

  • Whisper large-v3-turbo:高效自动语音识别模型

    Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。

  • Realtime API:低延迟的实时语音交互API

    Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API,它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话,并可处理中断,类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接,支持功能调用,使得语音助手能够响应用户请求,触发动作或引入新上下文。该API的推出,意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验,而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。

  • Saylo AI:探索无限的AI角色扮演游戏。

    Saylo AI是一个AI角色扮演游戏,让你与AI角色互动,探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术,提供沉浸式的互动体验,让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流,体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性,旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段,价格未明确标注。

  • twinny:Visual Studio Code的免费且私密的AI扩展

    twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展,旨在提供个性化的编程辅助,提高开发效率。它通过集成先进的AI技术,帮助开发者在编码过程中快速解决问题,优化代码,并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求,它通过简化开发流程,减少重复劳动,从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。

  • Buildpad:构建人们真正想要的产品

    Buildpad 是一个旨在帮助创始人从概念到成功最小可行产品(MVP)的在线平台。它通过提供智能验证工具、AI引导的开发流程、进度跟踪以及个性化的项目见解,帮助用户构建能够获得市场认可的产品。Buildpad 的主要优点包括简化产品开发流程、提高产品成功率、以及提供个性化的指导和支持。

  • Novela:AI时代的技能学习平台

    Novela是一个专注于AI时代技能学习的在线平台,提供早期访问服务,用户可以免费试用。它旨在帮助用户掌握AI相关的技能,以适应未来职场的需求。

  • interview.co:视频面试软件,简化招聘流程

    interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具,帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示,interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面,interview.co提供试用版,具体定价信息需进一步探索。

  • Open NotebookLM:将任何PDF转换为播客集!

    Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具,它可以处理PDF内容,生成适合音频播客的自然对话,并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具,通过使用开源的大型语言模型(LLMs)和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性,还为内容创作者提供了一种新的媒体形式,使他们能够将书面内容转换为音频格式,扩大其受众范围。

  • Chital:macOS平台的Ollama模型聊天应用

    Chital是一个为macOS平台设计的应用程序,它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点,支持多聊天线程,能够在不同的模型间切换,并支持Markdown格式。此外,它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求,但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。

  • SafeEar:保护隐私的音频深度检测

    SafeEar是一个创新的音频深度检测框架,它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器,将语义和声学信息从音频样本中分离出来,仅使用声学信息(如韵律和音色)进行深度检测,从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力,使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明,SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效,其等错误率(EER)低至2.02%。同时,它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译,通过我们的用户研究和单词错误率(WER)均高于93.93%来证明。此外,SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准,为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。

今日大家都在搜的词: