随着电竞行业的迅猛发展,玩家对于游戏设备的性能要求也越来越高,特别是显示器的性能,可以直接关系到游戏体验和玩家的竞技表现。近日,联想拯救者系列再添新成员——R27qe-30显示器正式上架,以其卓越性能以及高性价比,致力于为每位玩家带来无与伦比的电竞体验。
超优越显示性能,每处细节都清晰可见
拯救者 R27qe-30显示器采用 27英寸QHD超清IPS技术面板,在高达2K(2560x1440)分辨率的加持下,为用户带来了细腻、清晰的画质体验。其色彩表现也同样出色,90% DCI-P3广色域与99% sRGB 专业色域相结合,能够呈现更真实的画面色彩;通过Display HDR400认证,让画面呈现出更真实的高对比度显示效果,带来明暗对比更生动的光影效果,进一步还原真实感。大尺寸+高分辨率,无论是游戏娱乐还是对制图、后期工作的专业应用,拯救者 R27qe-30电竞显示器都能提供卓越的显示效果。
不仅如此,拯救者 R27qe-30显示器也在关注着每位用户的用眼健康。长时间面对有害蓝光,会导致眼睛干涩,影响日常生活;但传统滤蓝光的护眼方式会改变显示色彩,导致画面泛黄有色差,游戏体验大打折扣。拯救者 R27qe-30显示器配备原生低蓝光技术,通过减少LED背光中的高能蓝光做到健康护眼,在不影响显示色彩的基础上,最大程度减轻了每位玩家的眼睛负担。
超低响应时间,畅享丝滑游戏体验
在体验方面,拯救者R27qe-30电竞显示器的表现也十分出色。原生180Hz 刷新率和1ms GTG响应时间,可以大幅减少拖影,有效提升了鼠标移动、窗口拖拽、游戏娱乐等高帧率动态效果的流畅度。显卡同步技术可以同步GPU与显示器的帧数,有效减少画面撕裂,从而达到更流畅清晰的显示效果,使镜头晃动和视角推拉更加丝滑流畅,满足 FPS、MOBA 等强竞技属性游戏的需求,让画面更加清晰锐利,在游戏和比赛中抓住每一次稍瞬即逝的机会。
人体工学设计,游戏舒适两不误
考虑到用户的舒适使用感受,联想拯救者R27qe-30显示器在外观设计上也进行了优化。在沿用前一代Y系列支架底座的基础上,设置了可升降旋转人体工学支架,支持升降旋转,前后俯仰,可以多角度调节合适的观看角度,避免姿势不当导致的肩颈酸痛情况,减少在游戏过程中带来的疲劳感。支架上增设手机卡槽,可以灵活放置所有的手机/平板,极大减少了电缆对于正面视野的干扰程度。同时支持两个HDMI 2.1 以及DP 1.4,轻松适配各种外接设备,减少连接线,让桌面更简洁;配备3.5mm 接口,允许显示器连接耳机,为用户带来视觉和听觉的双重享受。
Artery软件驱动,全面助力每一场胜利
在以上提及的诸多优点之上,联想拯救者R27qe-30显示器还支持Artery 软件驱动(Lenovo Display Control Center),可以帮助玩家快速调节显示器设置,不需要实体按键,操作起来更加简单。不光如此,用户还可以选择更多高级设置,根据游戏类型可以切换各种预设/自定义的游戏模式,并且将该设置应用于每一场对局。从基础的显示参数,到帧率、瞄准准心、自定义快捷键,甚至是调整信接口和供电,都可以自行调配,全方位助力玩家每一场胜利。
总体来说,联想拯救者R27qe-30显示器凭借其出色的显示效果和性能表现,以及超高性价比,一上线就捕获了众多电竞玩家。5月16日首发预售开启,5月31日起正式开售!官方建议零售价为1299元,618 期间好价持续在线,低至999元!很适合预算在千元左右又想追求高性价比的用户入手哦!
好文章,需要你的鼓励
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。