ChinaJoy 2020游戏嘉年华即将来袭!对于主流玩家和电竞爱好者而言,集结在ChinaJoy必然少不了交流游戏战术、切磋实战技能,选配一套硬核实力的PC及外设组合,才能辅助游戏体验更上一层楼!
快速了解戴尔G系列产品组合,创造属于你的“超感玩”游戏体验:
全新上市的G系列游戏本集独特外形和强悍配置于一体,在光影、视觉、流畅度等多方面倾力出击,完成了360°打造“超感玩”体验的游戏本使命,备受主流玩家青睐。
华丽又炫酷的RGB灯效,是游戏玩家眼中特有的浪漫感受!沿用ALIENWARE生态系统部分功能的G系列游戏本及台式机新品便搭载了AlienFX外星人定制光效,能与190+款游戏深度联动,多达1680万种色彩可选。AWCC外星人智控中心更是让G系列的软件模块更加个性化,通过Game Profile功能可为玩家记录个性化游戏预设,根据不同游戏需求一键切换专属声光电热模式;而在Game Library里,玩家可以轻松变身一位游戏收藏家,即便下载上百种游戏,也能统一管理,快速自定义调节。
在战火激昂的游戏中,一套得心应手的外设产品时常成为决胜关键。选择一副游戏耳机迅速听声辨位,以其出色的音效可明显提升游戏的整体临场感;而高质量的鼠标则能在对手还受困于滑动跳帧的困扰时,设备齐整的玩家已灵敏完成精准狙击,充分享受自己做游戏界圣手的感觉!
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谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。