手游玩家或多或少都听过黑鲨手机的名号,因为黑鲨手机就是“专为游戏而生的智能手机”,其第一款产品在2018年4月亮相,历经了三年多的磨练与积累,黑鲨手机也受到了越来越多消费者的喜爱。
今日,黑鲨科技举办了以“进化,出击”为主题的新品发布会,全新黑鲨4S系列游戏手机也在本次活动亮相,该系列将为广大手游玩家提供更为极致的游戏体验。
外观设计:“X”设计语言是黑鲨手机的DNA,在每一代产品中,“X”元素都被以不同的形式呈现,此次设计师将“X”元素解构梳理,有意打破具象形态和图形设计的视觉边界,从点、线、面等各类几何元素层层打磨雕琢,用宜动宜静的矩阵光斑效应和更具视觉延展力的线条。值得一提的是,黑鲨4S系列还与万代南门宫旗下经典高达IP——《机动战士高达SEED》中的自由高达深度联名定制,将高达粉喜爱的自由高达融入黑鲨4S游戏手机中。
实体肩键:全新的黑鲨4S系列沿袭了黑鲨4系列全系磁动力升降肩键的设计方案,并将其使用体验再度提升;通过专利设计的磁动力升降结构巧妙的将两枚实体肩键隐藏在手机内部,让玩家可以随时享受手柄级的操控体验;通过定制的电竞微动开关实现了段落清晰的按键手感,160g的按键力度给予玩家清脆舒适的操控体验,在游戏中带来扣动扳机式的开枪真实体验反馈。
144Hz电竞屏:采用了一块6.67英寸三星E4发光材料的144Hz刷新率AMOLED电竞屏,黑鲨4S系列所搭载的这块屏幕在亮度、对比度、色准与色彩等方面的表现均达到业界顶级水准,基于这块顶级三星AMOLED电竞屏,黑鲨4S系列游戏手机将同步适配10余款144Hz游戏内容。
硬件配置:黑鲨4S Pro搭载高通骁龙888Plus处理器,5nm工艺制程,采用了1+3+4旗舰三丛集架构;而黑鲨4S系列则采用了备受广大手游玩家好评的高通骁龙870处理器平台。采用新一代三明治液冷散热系统解决方案,为玩家提供稳定且强悍的性能输出保障。黑鲨4S Pro率先在手机领域引入了企业级存储性能的磁盘阵列方案,将一块SSD磁盘和一块UFS3.1磁盘通过raid磁盘阵列组合在一起,并行进行存储读写操作。
音频配置:采用侧面双对称扬声器+1.5cc超大音腔设计,低音下潜至580Hz,15V智能功放将高灵敏超大振幅线性扬声器的动态范围完美展现,让高品质音频得到更充分的释放,给予玩家更强的沉浸感。
极速闪充:全系搭载了120W+4500mAh大功率极速闪充系统,彻底解决玩家的电量焦虑难题,黑鲨4S系列还将全系标配120W充电器与6A充电线,让玩家尽情享受更为便捷高效的充电体验。
拍照摄影:黑鲨4S Pro采用了6400W主摄(黑鲨4S为4800W)+800W超广角+500W微距镜头的全场景三摄组合;黑鲨4S系列在全新拍摄算法的支持下可以通过AI合成的方式拍摄2.56亿超清拍照,支持4K@60fps、1080P@60fps、720P@240fps、720P@960fps等多种视频格式,全面满足玩家日常的记录需求。
本次全新的黑鲨4S系列产品囊括了黑鲨4S、黑鲨4S Pro以及与万代机动战士高达SEED深度联名定制的黑鲨4S 高达限定版(自由高达系列)三个版本供用户选择,充分满足用户的不同需求。价格方面,黑鲨4S 8G+128GB 2699元,12G+128GB 2999元,12G+256GB 3299元,共有玄黑、雾白两种颜色可选;黑鲨4S Pro 12G+256GB 4799元,16G+512GB 5499元,共有星河黑、天际白两种颜色可选;黑鲨4S高达限定版(自由高达系列)则为12G+256GB 售价3499元。
黑鲨科技也将在突破与进化的道路上持续前行,不断为游戏手机市场带来极具创新的产品体验。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。