風(fēng)靡一時的《激流快艇》是一款高品質(zhì)的水上摩托艇競速游戲。以其出色的操作感、逼真的游戲畫面和超越普通賽車游戲的極限體驗,長踞海外競速類游戲各大排行榜首。在玩家的熱切期待中,由中國手游成員企業(yè)廣州盈正(3guu)獨家代理的《激流快艇2》中文版即將于本月正式登陸,在國內(nèi)九大移動應(yīng)用分發(fā)平臺聯(lián)合首發(fā)的陣容,也間接反映出此作在競速迷玩家中的超高人氣。
《激流快艇2》自去年夏季推出以來,迅速在多個國家地區(qū)躥紅。其在QualityIndex.com的評分高達(dá)8.6,在美國Google play及APPANNIE排行版上數(shù)月保持競速類游戲Top3,更取得英國著名手游網(wǎng)站PocketGamer頒布的“當(dāng)月最佳TOP 10 iPhone和iPad 游戲”及“TOP 10最佳游戲體驗的手游”等不俗的成績。在跑酷、極限運動蓬勃產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟的國外, 《激流快艇2》備受挑剔的歐美玩家青睞也體現(xiàn)了此作的品質(zhì)優(yōu)異。
《激流快艇2》讓玩膩了各種陸地賽車、跑酷和障礙飛越等游戲的玩家眼前一亮,首當(dāng)其沖的要素就是其獨特的水上題材。無論在操控方面還是游戲畫質(zhì)上,《激流快艇2》相比前作經(jīng)典都有極大的提升和超越。“激”情就要四射出來!玩家能體驗到普通陸地賽道所沒有的視覺沖擊快感要拜水花系統(tǒng)所賜,無疑這個題材是最能直觀具象詮釋速度與激情的最好媒質(zhì)。開發(fā)商自研的頂級引擎VectorEngine性能強勁表現(xiàn)力不俗,基于水面的物理碰撞系統(tǒng)和波浪系統(tǒng)令浪花四濺的逼真效果尤為細(xì)膩,再加上大片式鏡頭運用等設(shè)計,整個游戲讓人仿佛是置身驚險刺激的好萊塢大片。
完美融合了多樣極限元素,將動態(tài)操控與頗具視覺沖擊力的水紋、水花和波浪等動態(tài)表現(xiàn)惟妙結(jié)合,細(xì)節(jié)設(shè)計的精當(dāng)獨到,讓資深玩家交口稱贊《激流快艇2》深刻地把握了競速游戲的精髓。游戲所呈現(xiàn)的3D物象與操控體驗,不僅帶來身臨其境的寫實感,更有一種直迫人心的凌厲氣勢,其精微之處則體現(xiàn)在加速、轉(zhuǎn)向、過彎、破浪、超越和騰空等細(xì)節(jié)的處理上?!都ち骺焱?》在移動設(shè)備的方寸之間的移閃騰挪,無不時刻賁張著人性中速度與激情的原始欲望。
攜一代前作的超高人氣來襲,《激流快艇2》以更加精良的品質(zhì),在競爭激烈的海量游戲應(yīng)用中逐浪上游。豌豆莢、91、百度多酷、小米、360、當(dāng)樂、安智市場、UC、移動MM商城等九大平臺聯(lián)合首發(fā)的不俗陣容令玩家十足期待,相信這款Vector Unit的拳頭產(chǎn)品勢將引爆水上競速類游戲的新熱潮。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。