至顶网软件频道消息:11月13日—11月15日,由新浪游戏和MGS休闲科技展联合主办的2018全球数娱未来高峰论坛在中国澳门威尼斯人酒店隆重举行。本次论坛以“创新·游戏·科技”为主题,邀请到香港的 Alphaslot 和国内外包括华为、新浪、网易等在内的顶尖游戏厂商和行业先锋人士。每年有超过一亿人去澳门和拉斯维加斯等娱乐旅游热点, Alphaslot作为亚洲顶尖的区块链开放性娱乐平台,受邀参加了论坛,给大会带去了专业、独到的行业视角和 区块链带来的新视角。
Alphaslot团队拥有十个国家十多家娱乐场的合作经验,产品开发目前已顺利进入测试阶段。团队成员包括来自港大在内多家高校的教授,专业实力雄厚;顾问团队更是包含了澳门、香港、欧美多地的娱乐集团和投资基金,扎根行业。可以说,Alphaslot兼顾来传统娱乐行业的资源、新兴区块链技术和创新的娱乐生态布局眼光。本次大会,Alphaslot的CEO Raymond Chan,COO Albert Yu,首席架构师William Luk和日本市场负责人Joji Kokuryo先生都受邀参加了论坛,作为区块链技术及游戏板块的重要嘉宾为大家描绘娱乐行业的发展未来。
其中,Raymond发表了 “区块链如何改变游戏世界?”的演讲,他提到:“全球游戏娱乐市场将攀升到两千亿美元,新的3D、VR等技术已经被大量在行业内应用。但是游戏市场仍存在体验创新的困境,而区块链技术的出现将打破这些桎梏,推动全球的娱乐游戏市场进入了新的时代。”针对当下的区块链技术发展状况,Raymond介绍到:“现有的区块链技术还存在跨链沟通困难,TPS低,容量小等问题。针对这些问题,Alphaslot提供了全新的解决方案:Alphaslot为不同的区块链系统搭建起沟通的桥梁,创造了一个紧密连接的游戏世界。Alphaslot的技术能够让跨链数字资产在不同的链上轻易地存储、交易、竞拍。”
在会场上,William也向大家展示了Alphaslot Interoperable Chain DApp的Demo。Alphaslot作为“桥梁”可以连通各个公链,用户可以通过这些公链管理他们的数字资产。在Alphaslot中玩家玩游戏可以获得SLOT奖励,SLOT可以购买道具增加游戏的趣味,同时SLOT也能在各个游戏和公链上转移,比如转移到ERC 20上。此外,Alphaslot向所有的游戏开发者开放了接口,允许他们在平台上集成自己online和offline社交游戏。同时,Alphaslot利用分布式账本技术,在链上实现了数据透明,可以了解到每个游戏的响应方式,并能建立起庞大的游戏玩家和区块链用户的社区。
在发展规划方面,Alphaslot的COO Albert Yu提到:“数字资产也是Alphaslot发展的重要一步。以往数字资产从未由玩家拥有,他们全部归游戏开发者所有,但是利用区块链技术,可以真正实现把游戏中的皮肤、道具、宠物等数字资产还给玩家。想象一下,玩家可以带着自己的宠物小精灵去线下游戏厅,和别人的宠物一决雌雄,甚至可以收集每个游戏厅提供的不同道具……这样类型的O2O交换将在区块链娱乐平台Alphaslot上成为可能。”
Alphaslot是继日本的 Sega-Sammy 和KONAMI两大游戏巨头之后,第三家进入GSA联盟的亚洲科技公司,也是全球第一家以区块链技术公司身份进入联盟的会员,将与政府监管机构和游戏运营厂商合作,持续推动区块链在娱乐行业的落地。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。