7月30日,一年一度的游戏盛典ChinaJoy在上海正式开幕。ChinaJoy全称为中国国际数码互动娱乐展览会,是继日本东京电玩展之后的又一同类型互动娱乐大展。凭借最全的网络游戏、单机游戏、网页游戏、手机游戏以及数码互动娱乐硬件产品,ChinaJoy被称之为中国游戏界的顶级盛宴。
Alienware强袭ChinaJoy 各家展台显神通
而身为游戏硬件的顶级品牌,Alienware强势来袭,并携手游匣7000,共同现身于完美世界的展台上,为完美世界的展示区增添了浓墨重彩的一笔。
另外,Alienware的身影还出现在了NVDIA展台,在“机皇”Alienware Area-51的支持下,现场的Geforce电竞表演赛将观众们的热情推向了高潮。
梦想探索之旅 Alienware沙龙
除ChinaJoy的主会场内,Alienware沙龙作为与粉丝拉近距离的主要手段,自成立以来已经举办了第九场了,到场的游戏迷们通过对“外星人”故事的分享以及对Alienware系列产品的体验,进一步感受到高性能硬件设备对游戏体验的重要性。
此次Alienware沙龙选在全新开业的上海人民广场来福士店,该店秉承Alienware体验店一贯的特色,除了提供多种顶级PC游戏解决方案的亲身体验外,更通过“进化史诗”墙向每一个游戏发烧友讲述着Alienware品牌的悠久历史。
自1996年,Alienware品牌成立以来,其一直以“面向个人的顶级性能电脑”的姿态示人。多年来,Alienware积累了齐全的产品线,从携带方便的Alienware 13、15和17,再到客厅娱乐迷你主机Alienware Alpha,最后还有被誉为“机皇”的台式主机Area-51。这一系列的产品,均秉持“本身就是玩家”的初衷,不忘初心,不断体现着电脑游戏机硬件与软件的完美结合。
重量级嘉宾共同交流 美女解说亲身感受极致游戏体验
参加此次沙龙的除了广大的游戏迷外,更有两位重量级的嘉宾,分别是FAMIKU(“举家爽网络科技公司”)的CIO毛海滨、LOL英雄联盟新锐美女解说员徐彦婕(狐狸)。同样身为游戏迷的两位嘉宾,从各自的领域入手,跟到场的朋友们分享了实现游戏梦想的过程与心得。
徐彦婕这个名字可能很多朋友较为陌生,但提到“狐狸”,相信不少英雄联盟LOL的粉丝都会相当熟悉。作为一名新锐的赛事主持人,徐彦婕以其青春靓丽的形象,轻松互动的解说主持风格,赢得了广大粉丝的喜爱。
身为资深游戏迷的徐彦婕也是一名Alienware的用户,“在Alienware上打游戏,就如同驾着一艘愈跑愈快的太空艇,在外太空旅行一样“徐彦婕用亲身经历与到场的游戏迷分享道。分享之余,这位美女解说丝毫没有”包袱“,开心的体验着店里众多的产品。其中只有2公斤重的ALienware13让她爱不释手,这款搭载了英特尔酷睿i5处理器、内置2GB GDR5显存NVIDIA GeForce GTX860M显卡的机型,还可通过Graphics Amplifier显卡扩展坞提升性能,使得这款机器深受众多女性游戏迷的青睐。
而作为致力于大型室内外娱乐解决方案咨询及提供的公司的首席信息官,毛海滨也从专业的角度与大家分享了硬件发展的趋势。
以玩家为本 为玩家而生
就像戴尔大中华高级产品经理胡建中说的一样,Alienware本身就是为玩家而生的品牌。自1996年诞生至今,根据对游戏行业发展与玩家需求变化的不断了解,不停的更新产品功能,从而满足广大玩家对游戏硬件设备多样化的需求。
而在未来,Alienware品牌在提供极致游戏体验的基础上,更会多样化的去满足玩家们日常生活中其他的使用需求,例如商务办公、影音娱乐等等,总而言之,只要是玩(yong)家(hu)需要的,Alienware都会不惜余力的去满足他们的需求,始终做到最好。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。