至顶网软件频道消息:12月2日,由校园空间总冠名,腾讯微视主办,并由虎牙直播、先知电竞作为战略合作伙伴的2018腾讯微视星联赛在苏州市高新文体中心圆满结束。热血竞技、诸多明星助阵为现场和线上的观众带来诸多意想不到的惊喜,频频引爆热潮的星联赛再次书写新的传奇,也在观众意犹未尽的掌声中圆满结束。
杜海涛和明星导师五黑引网友捧腹热议
众星云集的明星导师表演赛历来是腾讯微视星联赛的一大特色。本次半决赛的舞台上,明星导师孤影、童子、上好佳、锐雯携手杜海涛开启“杜海涛峡谷游”,连开3场明星表演赛。
在克隆赛中,海涛和主播的五钟馗队上演“钓鱼执法”,频频上演连环勾,更是两面围攻将对方的五韩信打到自闭。
随后的深渊大乱斗和征召模式,明星队配合天衣无缝,英雄池之深令观众叹为观止。海涛实力展现“资深王者玩家”实力,两轮都携英雄沈梦溪稳中带秀,更在比战中高呼救命,引得现场线上捧腹热议。
明星与主播之间化学反应十足, 杜海涛、锐雯、童子、上好佳关于“峡谷颜值担当”的争论逗趣横生。
结束后的惩罚游戏,除上好佳外的全员惨遭“特饮”惩罚,引得现场笑语不绝。
张晋周秀娜携新片《叶问外传:张天志》现场助阵
值功夫大片《叶问外传:张天志》12月21日即将上映之际,主创张晋与周秀娜一起携新片空降2018腾讯微视总决赛现场。
两大主创为现场观众分享拍戏历程,张晋自曝“怕高”,面对极高的拍戏场地深感压力需自我克服。随后更与现场苏州观众互动连连,说起早年在苏州拍戏的过往,对此次再度结缘苏州表示感触。
明星导师童子、锐雯纷纷上台,两人一改直播间骚话连篇的形象,面对“偶像”张晋秒变“害羞迷弟”,尽显拘束互动,电竞组vs叶问组进行竞猜pk,两大主创大玩猜谜游戏尽显默契实力,在主持人的打趣不断下,引得现场哄笑连连。
风骚主播见到偶像拘束互动,张晋手把手教童子锐雯咏春
与粉丝亲密互动比心
锐雯童子互放狠话,携个人赛选手同台PK
为助力总决赛,锐雯童子携个人赛选手再度开启表演赛。开局前两人互放狠话,惊起现场粉丝高声应援。比赛第一轮,童子的赵云上演天秀回马枪,打出精彩3杀,随后锐雯的达摩不甘示弱,残血一拍四的逆天神操作,让粉丝尖叫连连。
第二轮,锐雯实力宠粉,全程应援女粉,尽显男友力。双方有来有往,互相喂招,最后锐雯用悟空频频秒人,带领队伍直取对面高地,和队友一起赢得娱乐赛的胜利。
力挑强敌,劲旅狭路相逢争夺全国冠军桂冠
四支劲旅之间势同水火,最后AS仙阁队和YG队凭借强劲实力,分别赢得《王者荣耀》项目和《QQ飞车手游》项目的全国总冠军。
AS仙阁战队将英雄的技能发挥到极致,首局杨玉环和蔡文姬的双奶阵容,让对面输出有劲使不出,典韦更是高效展现经济转输出,在队友的辅助下穷尽追击之力。随后两局一再发挥前期优势,打出精彩拉扯战,让TDN战队三局均只能被动守塔,实现3:0强势夺冠。
一路过关斩将,AS仙阁战队不服输、不放弃,厚积薄发,尽显雄厚实力,屡屡带来亮眼表现。这里再次恭喜AS仙阁斩获2018星联赛《王者荣耀》项目的桂冠。
另一边,YG战队实力雄厚,再续半决赛零封对手的辉煌,打出5:1的佳绩。超强的抓地能力和道具配合,让对面倍感压力频频卡墙。善抓道具空格实现反超的YG战队,每次都在冲刺阶段留一手攻击,让没有防守的传奇战队无缘终点,也与冠军失之交臂。
从地区赛一路狂飙,YG战队一骑绝尘,在一众优秀选手中脱颖而出,有条不紊的无间配合助力队伍抵达胜利的终点,这里也祝贺YG战队荣膺《QQ飞车手游》项目的冠军。
结语
2018腾讯微视星联赛总决赛圆满结束,通过内容创新和专业运营的完美融合,腾讯微视星联赛不断输出玩家喜闻乐见的精彩内容,为观众带来一场场难忘的电竞盛宴。明星导师和优秀选手带来的精彩暂时告一段落,但逐梦电竞的脚步和精神不会停驻,期待下一届星联赛再创新玩法,汇集更多精彩,为电竞圈掀起新一股风暴。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
中国科技企业发布了名为R1的人形机器人,直接对标特斯拉的Optimus机器人产品。这款新型机器人代表了中国在人工智能和机器人技术领域的最新突破,展现出与国际巨头竞争的实力。R1机器人的推出标志着全球人形机器人市场竞争进一步加剧。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。