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华为MateXT非凡大师引爆预约热潮，鸿蒙生态伙伴及开发者“见非凡体验计划”重磅启动
华为MateXT非凡大师引爆预约热潮，鸿蒙生态伙伴及开发者“见非凡体验计划”重磅启动9月10日，全球首款商用三折叠屏手机华为MateXT非凡大师重磅发布，引发市场强烈关注。截至目前，该机在华为商城的预约人数已经超过590万人，一机难求...
手机互联 2024-09-14 18:32:25 -
CF老玩家最大的困惑，穿越火线真能刷枪吗？毕竟很多玩家都被骗过
要说在穿越火线老玩家心目中有什么困惑，那么，我们今天的话题一定是很多老玩家都想知道的事情吧，没错，这件事情，就是穿越火线到底能不能刷枪？当初，很多人都知道穿越火线刷枪的传闻，甚至连我也不例外，当时，M4A1-S是属于很多老玩家的逆天神器，有传言说这把武器可以刷永久武器，我就屁颠屁颠信了这件事情。为此，我损失了20块钱，大家别提我当时有多伤心了，因为那会我一周的零花钱才30块钱，为了省下钱来刷枪，我花了20块钱，结果，啥都没有，就这样被忽悠得团团转，为此，我难过了一个月的时间，愣是都没有反应过来，相信这样的事情在穿越火线玩家中绝对是不在少数，那么，问题就来了，穿越火线真的能刷枪吗？答案可能是“真的”，但又不完全是真的，其实，与其说是刷枪是真的，倒不如说封包是真的，当时，穿越火线为了让一些武器能够在游戏里面运行，他们会把枪械直接放在本地文件夹里面，这就给后续刷枪埋下了伏笔，当时，刷枪的说法，就是把这些武器的运行文件给调出来，这也就是我们说的刷枪了，但这种刷枪能用一次，下线之后数据就会被清除掉...
游戏资讯 2023-10-21 09:28:29 -
《赛博朋克2077》的优化有多好？发售时的很多问题都已经解决了
还记得《赛博朋克2077》发售时的灾难吗？当时，波兰蠢驴可谓是被玩家喷到怀疑人生了，赛博朋克2077更是被骂到没边，优化烂到让人瞠目结舌，再加上之前宣发搞得太厉害，结果，就是游戏遭到了反噬，优化烂的事情更是被无限放大，以至于吓得波兰蠢驴在后续接连的更新，才勉强稳住了口碑，以至于这段时间往日之影发布时，波兰蠢驴都采取了非常低调的方式。可是，一晃三年多过去了，波兰蠢驴一直在修修补补，还给我们玩家免费送了很多的DLC，现在的赛博朋克2077已经算得上是真正意义上的好游戏了，这不是我瞎说的，现在的赛博朋克2077优化做得非常好，很多地方再也感受不到发售之时的情况了，问题都已经得到了妥善的解决，那么，现在的优化有多好呢？首当其冲的，就是再也不用担心卡顿的问题了，发售时的灾难，想必大家都体验过，当时，哪怕是卡皇机子跑到电脑这里，也照样给你翻车了，现在不存在这样的情况了，游戏里面专门调整了相关的优化，遇到大场面时，并不会出现卡顿和掉帧现象了，波兰蠢驴专门对游戏进行了相对应的优化，使得我们玩家即便机子差一点，也能流畅运行...
游戏资讯 2023-10-19 03:32:24 -
按数据来说，每年S赛都会有一支LPL队伍翻车！今年会是谁呢？
距离英雄联盟S13全球总决赛开幕，只剩下几天的时间了。拳头总算是赶在开赛前，官宣了本届全球总决赛的主题曲《登神》以及其MV...
游戏资讯 2023-10-19 03:31:32 -
TES不来不会玩？S13首日爆冷门，巴西战队LLL零封越南队GAM！
2023英雄联盟全球总决赛于10月10日正式拉开帷幕，在今天率先打响的是入围赛阶段首日的两场BO3，分别由PSG对阵R7以及LLL对阵GAM，两场比赛最终都是以2-0的比分结束。PSG和LLL都是比较轻松的拿下了比赛胜利，挺进了入围赛胜者组，而巴西战队LLL出乎意料零封GAM无疑是本届入围赛爆出的第一个大冷门...
游戏资讯 2023-10-19 03:24:06 -
变强无需献祭头发？PS白金肝帝易主，日本小伙创吉尼斯世界纪录！
游戏成就系统在PC和主机平台都已经拥有数十年的历史，对于普通玩家来说“白金”一词意味着对一款游戏整体的探索完毕。然而有这样一群玩家，却将完成各种任务成就获得白金奖杯，当作玩游戏的根本动力。国内外的玩家群体中，都存在“奖杯猎人”。 此前一位居住在巴林的PS玩家Hakoom，因为恐怖的白金奖杯积累数据，而为玩家们所熟知。早在2018年，他就因为白金奖杯数突破1700个，得到了“世界上获得PS白金奖杯数量最多的玩家”的吉尼斯世界纪录认证，后来玩家们就将其称作“白金肝帝”、“肾雄肝帝”。 五年时间过去，Hakoom的白金奖杯数据一直在不断攀升中，但新的挑战者已然诞生。一位日本的PS玩家ikemenzi刷新了世界纪录，截止到2023年6月6日他获得了8044个PS白金奖杯。 直到10月13日吉尼斯世界纪录官方发布了证书，他正式超越了Hakoom此前的纪录，成为了目前全世界获得白金奖杯最多的人。 当然，奖杯的获取绝非单一的数据。Ikemenzi还打破了总计237838个奖杯的总记录，其中包括铜质奖杯119947个、银质奖杯51763个以及金质奖杯63036个。算上白金奖杯纪录，Ikemenzi所获得的吉尼斯世界纪录证书多达五个。 尽管Ikemenzi此番成为了新的世界纪录缔造者，但他并没有选择公开自己的身份。当前网络上的图片，也只有被证书挡住的脸。唯一可以确定的是，他还没有因为爆肝8044个PS白金奖杯而成为“绝顶强者”。 至于世界纪录的上一任保持者Hakoom，最后一次公开自己的PS白金奖杯数是在2021年，当时他展示了自己的3000个白金奖杯。照片上强者独有的发量、斑白的胡须以及黑眼圈，似乎都在诉说着Hakoom所付出的努力。 从某种角度来说，“奖杯猎人”也算是速通挑战者中的一员。虽然他们有的时候会选择玩硬核游戏（上图Hakoom展示的就是《黑暗之魂》重制版的白金奖杯），但更多时候还是在通过各种简单的小游戏，来完成奖杯数的快速累积。 他们比普通玩家玩过的游戏多得多，同时能够通关各种不同类型的游戏本身也是一种天赋，Hakoom自曝为了完成《马克思佩恩3》的白金挑战，他曾连肝20小时。因为这款游戏的白金条件是，一次不死完成通关....
游戏资讯 2023-10-19 02:43:17 -
知情人爆料：OMG是99%解散！creme选择很多，shanji还有1年合同
S13世界赛瑞士轮的比赛即将开始，除了参加世界赛的4队之外，其他LPL战队已经在为明年的春季赛做准备了，因为世界赛后就是转会期，所以很多战队开始筹备转会期的操作。而作为LPL知名爆料人的涵艺，也在18号中午爆出猛料，直言OMG战队有99%的可能性要解散了...
游戏资讯 2023-10-19 02:19:41 -
为什么每到世界赛，都有很多人吹LCK，而LPL就很少人吹呢？
随着入围赛以及瑞士轮抽签的结束，本届世界赛即将进入更为紧张刺激，且更加相当公平的“瑞士轮阶段”。全新的赛制，也可以有效的避免以往大家经常吐槽的，所谓的上上签或者下下签的情况...
游戏资讯 2023-10-19 02:17:29 -
苹果与迪士尼就VisionPro内容构建合作伙伴关系
财联社6月6日电，苹果公司与迪士尼就头显设备Apple Vision Pro的内容构建合作伙伴关系。 ...
业界动态 2023-06-06 02:51:32 -
很多人用AI帮自己干活：工作时间少了赚的钱多了
5月31日消息，许多工作者，特别是自由职业者和小企业主，已经开始使用生成式人工智能工具来节省时间。相对于大公司需要面对的法律难题，他们更加自由。他们表示，这些新技术，包括图像和文本生成工具，让他们的工作变得更加高效、快速，从而能够承接更多新项目和赚取更多的收入。有人认为，生成式人工智能将会彻底改变劳动力行业。也有许多人则认为，这种变革已经发生了。接下来，让我们看看普通人如何在市场营销、设计和法律领域中使用生成式人工智能工具。在密苏里州堪萨斯城，斯蒂芬·布鲁彻(Stephen Brucher)负责一家只有三人的小公司的销售和营销工作。该公司的业务是为科技、娱乐等各个领域的公司制作宣传视频内容。直到今年，他们的业务还主要来自客户直接咨询。对于客户的咨询，布鲁彻会用自己专门为客户制作的个性化广告进行回应，一般需要两到三天的时间来整合广告内容。自今年1月份以来，布鲁彻开始尝试使用Midjourney和ChatGPT等人工智能工具。他用这些工具来创建自定义插图，并撰写推介文本。他说，这样每次可以节省三到四个小时的时间。现在，他有更多的时间主动争取更多的客户。他估计，公司今年营收有望比2022年增长50%。尽管使用人工智能工具有助于提高工作效率，但并不是所有的尝试都能如愿。布鲁彻一直在用ChatGPT写电子邮件，但偶尔也会很滑稽。有一次，他要求ChatGPT重新起草一封推销用的电子邮件，让措辞显得更吸引人、让客户更“来电”。但ChatGPT写的电子邮件中有一些固定短语，比如“准备好迎接一个电气化项目”，这让布鲁彻忍不住都笑了。拉里·伦德斯特罗姆(Larry Lundstrom)是阿肯色州杰克逊维尔的一位牧师，同时也是一名兼职自由设计师，每年的收入约为3.5万美元。去年冬天的假期里，他开始尝试使用一些新的人工智能工具，比如能够帮助用户生成PPT的Tome。最近，伦德斯特罗姆利用Tome为移动银行应用Chime制作了一套公司高管在校招时可以使用的PPT。Tome利用图片和文字自动生成PPT，伦德斯特罗姆和Chime公司随后对其进行修改和编辑。他说，整个过程只花了大约两天半的时间。如果没有这些工具，创作、调研并加插图就需要两周的时间。在另一个任务中，伦德斯特罗姆使用人工智能图像生成工具Dall-E为网站生成艺术作品，然后使用Photoshop继续编辑图片。伦德斯特罗姆表示，有些项目需要六成的人工智能和四成的人力，但这一比例因任务而异。现在，伦德斯特罗姆每周能接三个客户项目，而在开始使用人工智能之前只能接一个。他说，今年的自由职业收入有望翻番。伦德斯特罗姆表示，学习如何熟练运用这些工具需要时间。他透露，有一次，当自己尝试用Dall-E生成一辆色彩花哨的经典老爷车图像时，工具先是生成了一些“非常奇怪”的东西，就像60年代老动画片里的那种太空车。伦德斯特罗姆说，要搞清楚如何正确提示人工智能，需要反复练习。巴雷特·奥尼尔(Barrett O’neill)在波士顿经营着一家营销公司，主要为那些想要扩大网络影响力的客户创建在线内容。去年秋天，他开始在工作中使用人工智能。奥尼尔兴奋地发现，像Koala这种聊天机器人工具可以生成足够好的文稿，完全可以让他手下的自由职业者团队再进行简单编辑，而不是花钱让他们从头开始写。在人工智能的帮助下，过去都需要花很多个小时的调研和写作在一天内就能全部搞定。“所有的主要观点和佐证内容都有了，”奥尼尔说，“他们只需要修改一下，听起来不那么机械就可以了。”奥尼尔的公司借助人工智能工具，在不增加员工的情况下多了10个客户，每月带来的收入相当于多了约2...
业界动态 2023-05-31 15:38:21 -
为什么现在很多年轻人都喜欢买“苹果”三件套？
现在许多年轻人喜欢购买“苹果”三件套（即iPhone、iPad和MacBook等Apple产品），原因可能有以下几点：1. 品牌效应：苹果作为全球著名的科技公司，品牌知名度很高，且以创新、时尚、高档的形象深入人心。许多年轻人会受品牌效应影响，认为拥有苹果产品是一种时尚潮流的体现。2...
手机互联 2023-05-29 07:31:39 -
数学论证GPT-4不是随机鹦鹉：真如此的话整个宇宙都会坍缩
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI对于ChatGPT的工作原理，一个常见的解释是根据统计学规律预测下一个词。但最近一位叫Jacob Bayless的工程师用数学方法得出惊人结论：若是如此，所需的信息量足以让整个宇宙都坍塌成黑洞。这一数据量是50000^8000，根据贝肯斯坦上限(Bekenstein bound)原理，如果把这些信息分配到空间当中，所需要的信息密度已经远超宇宙能承受的最大值。而这仅仅是把数据存储起来的消耗，更不必说还要进行运算了。而ChatGPT与单纯统计预测的区别，可以做这样的类比：如果天文学家通过历史观测记录推算出月食的周期，这可以算是统计学。但当他们总结出牛顿万有引力定律的时候，就已经超越了统计学。什么是“随机鹦鹉”一个流传很广的说法，所谓大语言模型实际上相当于一个“随机鹦鹉”——与我们观察其输出时的情况相反，语言模型只是将其在庞大的训练数据中观察到的语素胡乱拼接在一起，根据概率生成文本，但不清楚文字背后的任何含义，就像一个随机的鹦鹉。出自论文On The Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big这对过去的语言模型，或许确实成立。比如曾经流行的n-gram算法。比如当我们在搜索引擎中进行搜索时，出现的联想词就能用此方法实现。具体来说，下面的三行文本中，第一行纯粹是随机生成，第二行考虑了单词在英语中整体的出现概率，第三行则考虑了单词在前一个词后面出现的概率。n = 0: RECEIVE FALL SURPRISED FRIDAY INGREDIENT…n = 1: REPRESENTING AND SPEEDILY IS AN GOOD…n = 2: THE CHARACTER OF THIS POINT IS THEREFORE…不难看出，随着n值的升高，文本越来越接近人类语言。而n-gram模型根本不需要掌握其中的语义或理解其中的抽象概念，就能生成像模像样的句子。据此有人猜想，GPT-4会不会也只是一种高级的n-gram呢？Bayless提出，GPT必须学会抽象才能有如今的效果，至少GPT-4肯定如此。GPT-4不只是“随机鹦鹉”要证明这一点，可以先看下棋机器人的例子。如果有一种下棋机器人，存储了巨量棋谱数据，对于每个棋局都能推荐下一步。那它就能通过“背谱法”模仿其他任何棋手或程序的下法比如Stockfish是最先进的国际象棋程序，如果仅通过对战而不看源码，是无法确定Stockfish是否在背谱。但实际上，包含所有情形和步骤的棋谱数据量可能超过2^154。而Stockfish的程序只占用了不到50MB的空间，根本不可能存下需要的所有棋谱。所以Stockfish肯定是通过更高级的方法来实现下棋的。人类语言的复杂度远超过棋类游戏，因此GPT的数据量更是同理。仅在是上一代的GPT-3的token字典中就有超过5万token。如果对每个词都逐一建立统计信息，n-gram模型中n值将高达8000。届时，需要存储的情景数量将达到50000^8000。正如文章开头所提到，这简直是天文数字，足以让整个宇宙坍缩。因此，GPT是“随机鹦鹉”的猜测在理论上得到了一定程度的批驳。“随机鹦鹉”达不到的高度仅在理论上进行说明是不充分的，因此研究人员还进行了两个实验，意图证明大模型在学习过程中已经抽象出了算法。第一个实验关于一道经典的农夫过河问题。一个农夫有一条船，和狼、羊、菜，农夫要把这3样东西运到河到另一边，农夫每次最多只能通过这个船运一样东西，要防止狼吃羊、羊吃白菜（即不能在没有农夫在的情况下同时在同一岸边），该怎么过？研究人员将这个问题中的农夫、船、河分别替换成地球人、虫洞和银河系。狼、羊和菜则分别换成火星人、金星人和月球人。替换的目的是因为互联网上不太可能出现类似语料，可以判断大语言模型是不是真的掌握了通用方法。如果GPT不是“随机鹦鹉”，那么它至少不会犯下只有“随机鹦鹉”才会犯的错误。GPT-4针对替换后的问题给出了正确的回答，GPT-3.5则没有。但它们并没有犯研究人员预想的“鹦鹉”错误——即在回答中出现狼、船、河等已被替换掉的词语。回答中使用的句子，也无法在互联网中被检索到。这些现象都证明了现在的大语言模型的生成方式已经超越了“概率预测”。第二个实验则是数字排序。如果让GPT学习数字排序，它们究竟是只会记住给出过的数字顺序，还是真的研究出排序算法呢？其实只要从GPT的输出当中就可以看出来了。假如从1-100中随机选择10个数字，并将其顺序打乱，将一共有这么多种情形：如果再考虑数字的重复出现，又或者数字的数量发生变化，根本不可能存储如此之多的情形。因此，只要GPT能够针对未知的排序问题给出正确的回答，便可以说明它们是真的研究出了排序算法。研究人员训练了一款特斯拉前AI总监Andrej Kaparthy发明的语言模型nanoGPT，专门让它做数字排序。结果显示，随着训练步数的增加，模型给出的数字顺序越来越完美。虽然在训练步数达到16万左右时突然出现了大量错误，但也很快得到了纠正。这说明这款模型并不是仅仅根据学习的素材对未知的数字进行排序，而是已经掌握了背后的方法。这个测试只是在一台笔记本电脑、算力非常有限的GPU上进行的。更不必说GPT-4了。参考链接：https://jbconsulting...
智能设备 2023-05-27 16:02:19
