ChinaJoy火热来袭,各位游戏玩家是不是已经迫不及待想要去现场体验各种新品游戏及高端装备了?
随着近几年竞技游戏的大热,电竞赛事也受到越来越多年轻人的追捧,电竞事业的快速发展今非昔比,离不开游戏公司的推陈出新和硬件厂商的不断进取,作为全球知名大厂的三星品牌,对于电竞事业的支持可以说始终如一,从不断追求极致的硬件创新,到对各种赛事及俱乐部的大力赞助,都彰显三星品牌的领导地位。
2018ChinaJoy期间,三星品牌特别邀请RNG绝地求生战队这支冠军战队空降三星SSD展台,与现场观众近距离互动,上演精彩对战,让现场观众亲身感受电子竞技的魅力,与此同时,在8月3日-6日期间,天猫三星存储旗舰店特别推出RNG限量定制版包装SSD,购买860及970所有固态硬盘,便能把冠军战队抱回家,与三星SSD一起体验电子竞技的魅力。
活动期间,购买任意一款500G以上容量SSD,还可获得一次抽奖机会,奖品还有120G固态硬盘,RNG原版战服,RNG玩偶,RNG签名照,K8耳机等好礼。
关注天猫三星存储旗舰店,与RNG一起为荣誉而战。
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UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。