五一小長假馬上就到了,雖然世界很大,但是每逢五一真心是去哪玩都堵、去哪玩人都多,與其出行旅游人看人,還不如利用這三天假期宅在家中美美的玩上幾天游戲。當然玩到美的前提是擁有拔尖的游戲裝備,隨著五一臨近,各大廠商的促銷戰(zhàn)也已經(jīng)提前上演,接下來小編為大家?guī)硭目罱跓徜N的游戲本,一起來看下吧。
機械革命MR X5S
參考價格:6599元
進入2015年,游戲本開始邁進全新9系顯卡時代,知名游戲廠商機械革命自然沒有放棄這個進擊的機會。上市一周年后,機械革命重磅推出加入9系顯卡的升級版機型-MR X5S,搭載了新一代MAXWELL構架,2G GDDR5顯存的GTX960M顯卡,基準頻能達到1048MHz,較之X5采用的GTX860M性能提升了10%以上,幾乎可以暢玩任何大型游戲,官方實測幀數(shù)孤島驚魂4可達47幀。此外,X5S采用第四代英特爾酷睿i7-4710MQ處理器和8G DDR3L內(nèi)存,并選擇能夠有效規(guī)避系統(tǒng)瓶頸的128G固態(tài)硬盤+1T機械硬盤的組合,預裝正版Win7操作系統(tǒng),游戲?qū)嵙Σ豢尚∮U。
外觀方面,機械革命MR X5S通體采用游戲本常見的黑色,顯得非常沉穩(wěn)。在頂蓋的材質(zhì)選擇上,機械革命選用了金屬拉絲工藝,讓MR X5S顯得更為時尚。在頂蓋的邊緣設計有幾組斜面,增加了繼續(xù)靈動,為整體的風格注入一絲變化。在頂蓋正中 MR X5S布置有機械革命的六邊形紅色Logo,同黑色的機身映襯,較為醒目。
機械革命MR X5S屏幕采用分辨率高達1920*1080的15.6英寸全高清霧面顯示屏,即使在強光環(huán)境下也有顯示效果。網(wǎng)卡采用Intel雙頻無線網(wǎng)卡再配上號稱網(wǎng)游神器的killer有線網(wǎng)卡,有效減小網(wǎng)絡延遲,玩網(wǎng)游更順暢??偟膩砜?,在同價位游戲本中,機械革命MR X5S的配置和性能還是比較出眾的,近期有換機需求的玩家們可以關注下。
雷神911-T2a
參考價格:7999元
雷神911-T2a給你陽光橙色激情新動力。搭載第四代酷睿i7處理器,主頻2.6GHz,最高睿頻3600MHz,三級緩存6MB,頻率高,動力更強勁,輕松搞定日常的各種使用需求,暢玩大型游戲、同時處理多線任務,都能給你出色細膩體驗。
雷神911-T2a擁有128GB+1TB的混合硬盤,充足的存儲空間,輕松搞定日常的存儲需求,讀取、存儲數(shù)據(jù)更高效,電腦運行更流暢。15英寸的背光顯示屏,屏幕分辨率高達1920x1080,畫面背光高清,搭配NVIDIA GeForce GTX 960M獨立顯卡,畫質(zhì)更顯清晰流暢,輕松打造逼真震撼的視覺效果。
宏碁暗影騎士VN7 V Nitro
參考價格:7499元
宏碁Aspire V Nitro系列暗影騎士游戲本當中的明星機型當屬VN7-591G,VN7-591G重新定義了游戲本的外觀——深邃暗黑跑車造型、一英寸薄銳厚度搭配金屬邊框機身,簡約精美。這在游戲本中是絕無僅有的。
屏幕選擇上,是15.6英寸,但是均標配IPS廣視角技術全高清舒目屏,不僅支持1920x1080全高清分辨率,還提供了178°的超廣可視角度,處理器均采用領先市場的22nm工藝標準電壓第四代英特爾酷睿I5-4210H,主頻2.8GHz,睿頻可達3.4GHz,3M三級緩存,支持1600MHz DDR3內(nèi)存,TDP功耗為47W,相比上一代產(chǎn)品性能提升15%,核芯顯卡效能提升1倍,澎湃動力就是為游戲而生。而顯卡則是選擇NVIDIA GTX 860M頂級顯卡,配合2GB DDR5獨立顯存,渲染逼真3D場景,敵人再多也流暢,拒絕卡頓等現(xiàn)象。美中不足500G硬盤相較主流游戲本配置來說小了點。
微星GE60 2QE-893XCN
參考價格:6999元
微星GE60 2QE-893XCN這款筆記本采用了雙通道散熱橋設計,比其上一代溫度改善7-8℃,使其在運行大型游戲的時候,也能始終保持低溫運行,并內(nèi)置了殺手無線網(wǎng)卡和千兆有線網(wǎng)卡,不管您是用有線還是無線上網(wǎng)玩游戲,都具有流暢的操作體驗。
這款微星GE60 2QE-893XCN搭載最新的英特爾酷睿i7-4720HQ四核八線程處理器、8G DDR3內(nèi)存以及1T 7200轉(zhuǎn)硬盤,并且提供了DVD刻錄光驅(qū)。15.6英寸LED屏幕分辨率達到FHD級別,殺手網(wǎng)卡的加入也為大型網(wǎng)游帶來更好體驗。此外,GE60還擁有雙通道散熱橋和一鍵降溫功能,相比上代產(chǎn)品更加高效。
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新加坡國立大學研究團隊開發(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,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。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)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術通過融合多幀圖像的"圖結構"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術利用圖像間的不變幾何關系,結合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學習訓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。
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