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Xbox高管访问King工作室：动视暴雪之旅第一站
在微软收购动视暴雪完成之后，Xbox领导团队访问了动视暴雪旗下King工作室。Xbox的费尔斯宾塞和Sarah Bond等人访问了King的斯德哥尔摩和伦敦办事处，这是他们动视暴雪King之旅的第一站...
游戏资讯 2023-10-21 12:20:11 -
LNG的回旋踢太猛了，时空回溯也救不了C9！网友：有脏东西！
英雄联盟S13全球总决赛，瑞士轮第一轮的比赛，已经结束了。除了LPL赛区能保持全胜之外，其他赛区大多出现了败绩...
游戏资讯 2023-10-20 15:52:53 -
时光回溯偷大龙也没用！LNG暴打C9经理发声，LPL官推发文力挺队员
今天10月20号英雄联盟S13世界赛开启第二轮正赛，LNG战队逃过内战之签，抽到相对来说最好打的北美战队C9，只要赢下这场就能笑看其他队伍的风起云涌了！虽说昨天LNG上辅状态看上去似乎没那么稳定，欧美队伍也可能搞出什么爆冷黑科技，LPL队伍还是不能掉以轻心，让我们来看看双方阵容吧！C9战队选用卡莎、洛、猪妹、鳄鱼、辛德拉；LNG战队选用盲僧、牛头、沙皇、武器、小炮。前期LNG盲僧游中抓死辛德拉，连控两条小龙，只是上路武器被越了波塔...
游戏资讯 2023-10-20 15:52:49 -
海外网友热议LNG击败C9：LPL是目前S赛最强赛区！他们团战不会输
S13世界赛瑞士轮第二轮LNG成功击败C9，战绩来到2-0。很快这场比赛也引发了大量海外网友的热议，一起来看看他们的观点是什么吧！-大龙前的暂停有点奇怪，但是LNG实在是太强了...
游戏资讯 2023-10-20 15:52:38 -
LOL-S13：状态正盛！Tarzan盲僧节奏完美，LNG击败C9拿到第二胜
北京时间10月20日，英雄联盟S13全球总决赛瑞士轮第二日，1-0组比赛，LCS赛区的C9对阵LPL赛区的LNG。LNG用他们擅长的运营将C9“折磨致死”，Tarzan盲僧全场节奏带动与打团堪称完美，后期虽然GALA在几波团战中率先阵亡，但Scout的沙皇战至最后打出爆炸的伤害，最终LNG战胜C9拿到第二胜...
游戏资讯 2023-10-20 15:25:27 -
碰到NRG，TL犯了RNG一样的错！NRG打出了北美一号种子的含金量
英雄联盟S13全球总决赛，瑞士轮第一轮的比赛，已经结束了。除了LPL赛区能保持全胜之外，其他赛区大多出现了败绩，特别是LCK那边，DK败给了G2，KT不敌BLG...
游戏资讯 2023-10-20 14:44:48 -
讯飞高管解读财报：星火大模型将实现对标ChatGPT不受英伟达影响
雷递网 乐天 10月20日科大讯飞昨日发布财报。财报显示，科大讯飞2023年前三个季度营收为126.14亿元，较上年同期下降0...
智能设备 2023-10-20 10:25:54 -
机构预估：2023年内PS+用户可达5010万领先XGP
据gamesindustry消息，在微软完成了对动视暴雪的收购后，分析公司Omdia对索尼和微软各自的游戏订阅服务PlayStation Plus、Xbox Game Pass进行了分析。Omdia指出，当前PlayStation Plus用户数实际上要领先于Xbox，预计2023年内PS+将有5010万用户，而Xbox只有4170万（如果把Game Pass Core的用户计算在内）...
游戏资讯 2023-10-20 10:07:59 -
OpenAI向ChatGPT付费用户开放DALL-E3访问权限
10月20日消息，美国时间周四，人工智能初创企业OpenAI宣布向ChatGPTPlus付费用户和企业版客户开放新版图像生成器DALL-E3的访问权限。DALL-E 3模型已经整合到ChatGPT中...
业界动态 2023-10-20 08:28:03 -
LOL-S13：Tarzan皇子完美节奏，LNG轻松战胜FNC
北京时间10月19日，英雄联盟S13全球总决赛瑞士轮第一日，来自LEC赛区的FNC对阵LPL赛区的LNG。Tarzan比赛开始节奏完美，带动中上直接打出对位的优势...
游戏资讯 2023-10-19 20:21:13 -
XGP官方展示近期XGP阵容玩家:太疯狂了没时间玩
今日，XGP官方发文展示了最近加入Game Pass的一些阵容。有《如龙：维新 极》《极限竞速8》《收获日3》《星空》《星之海》等...
游戏资讯 2023-10-19 19:20:09 -
超火迷你GPT-4视觉能力暴涨，GitHub两万星，华人团队出品
白交 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIGPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。没关系，有人会出手！那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。△（左边为GPT-4V生成，右边为MiniGPT-v2生成）而且只是一句简单指令：[grounding] describe this image in detail就实现的结果。不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。圈出一个物体，提示词前面加个 [identify] 可让模型直接识别出来物体的名字。当然也可以什么都不加，直接问~MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学）以及Meta的五位研究员共同开发。上次MiniGPT-4刚出来就引发巨大关注，一时间服务器被挤爆，如今GItHub项目已超22000+星。此番升级，已经有网友开始用上了~多视觉任务的通用界面大模型作为各文本应用的通用界面，大家已经司空见惯了。受此灵感，研究团队想要建立一个可用于多种视觉任务的统一界面，比如图像描述、视觉问题解答等。「如何在单一模型的条件下，使用简单多模态指令来高效完成各类任务？」成为团队需要解决的难题。简单来说，MiniGPT-v2由三个部分组成：视觉主干、线性层和大型语言模型。该模型以ViT视觉主干为基础，所有训练阶段都保持不变。从ViT中归纳出四个相邻的视觉输出标记，并通过线性层将它们投影到 LLaMA-2语言模型空间中。团队建议在训练模型为不同任务使用独特的标识符，这样一来大模型就能轻松分辨出每个任务指令，还能提高每个任务的学习效率。训练主要分为三个阶段：预训练——多任务训练——多模式指令调整。最终，MiniGPT-v2 在许多视觉问题解答和视觉接地基准测试中，成绩都优于其他视觉语言通用模型。最终这个模型可以完成多种视觉任务，比如目标对象描述、视觉定位、图像说明、视觉问题解答以及从给定的输入文本中直接解析图片对象。感兴趣的朋友，可戳下方Demo链接体验：https://minigpt-v2.github...
智能设备 2023-10-19 09:56:05
