2015年2月9日,上海大舞臺(tái),歷時(shí)2月有余的DOTA2亞洲邀請(qǐng)賽終于塵埃落定,經(jīng)過(guò)激烈角逐的EG戰(zhàn)隊(duì)獲得冠軍,拔得代表著本次比賽冠軍的“輝耀”之劍。
EG戰(zhàn)隊(duì)捧起輝耀
本次大賽可謂精彩紛呈,讓喜愛(ài)DOTA2的玩家大呼過(guò)癮。賽場(chǎng)之上,各只戰(zhàn)隊(duì)“演”的飛起,既有秘密戰(zhàn)隊(duì)在淘汰賽中的15勝0負(fù)傳奇,也有VG戰(zhàn)隊(duì)驚天翻盤(pán)終結(jié)秘密“超神”戰(zhàn)績(jī),還有BG“老年隊(duì)”寶刀未老的神勇表現(xiàn),而本次比賽冠軍EG戰(zhàn)隊(duì)也是從敗者組絕地反擊,最終贏得冠軍。
專注的比賽選手
選手們“準(zhǔn)備出擊”
雖然也有部分國(guó)內(nèi)粉絲留有或多或少的遺憾,但一次比賽的失利并不能代表眾多中國(guó)戰(zhàn)隊(duì)走向下坡,外國(guó)戰(zhàn)隊(duì)在英雄體系/戰(zhàn)術(shù)打法上確實(shí)有很多值得國(guó)內(nèi)戰(zhàn)隊(duì)借鑒的地方,而中國(guó)戰(zhàn)隊(duì)的及時(shí)應(yīng)對(duì),也展現(xiàn)了國(guó)內(nèi)DOTA2競(jìng)技水平的提高。正是這種多維的提高,體現(xiàn)了DOTA2是款能夠走得更遠(yuǎn)的電競(jìng)游戲,同時(shí)也說(shuō)明了中國(guó)DOTA2電競(jìng)征途永遠(yuǎn)在路上,不妨讓我們共同期待下一個(gè)冠軍的產(chǎn)生。
激烈的決賽對(duì)決
福利閃現(xiàn)
在本次賽場(chǎng)上,不僅眾多戰(zhàn)隊(duì)的優(yōu)秀發(fā)揮以及成千上萬(wàn)的熱情粉絲,體現(xiàn)了國(guó)內(nèi)電競(jìng)的蓬勃發(fā)展,同時(shí)專業(yè)的比賽場(chǎng)館/電競(jìng)設(shè)備和高額的獎(jiǎng)金也都表明了國(guó)內(nèi)電競(jìng)發(fā)展正走向主流地位。而且本次大賽的合作伙伴多達(dá)十余個(gè),其中更有三星這樣的世界500強(qiáng)企業(yè),充分說(shuō)明了,DOTA2已在國(guó)內(nèi)掀起了電競(jìng)熱潮。
再現(xiàn)經(jīng)典的表演賽——爹媽大戰(zhàn)
表演賽中專注導(dǎo)演的“8導(dǎo)”
三星曲面顯示器作為本次比賽的專用顯示器,不僅將創(chuàng)新的曲面屏幕第一次搬上電競(jìng)舞臺(tái),也讓眾多游戲玩家體驗(yàn)到了曲面屏的獨(dú)特魅力,以及其在游戲娛樂(lè)時(shí)帶來(lái)的更為真實(shí)的畫(huà)面效果。而在電競(jìng)賽場(chǎng)上,更符合人眼觀看習(xí)慣的曲面屏能夠使屏幕到人眼的距離更相近,降低比賽選手的眼疲勞。對(duì)于長(zhǎng)期保持高度專注的專業(yè)電競(jìng)選手來(lái)說(shuō),三星曲面顯示器能夠帶來(lái)更多優(yōu)勢(shì)。同時(shí),三星曲面顯示器配備的智能景深優(yōu)化功能,能夠營(yíng)造更為真實(shí)的游戲畫(huà)面,讓電競(jìng)選手及普通玩家們更為專注的進(jìn)行游戲。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)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(wú)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(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)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(wèn)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(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。