你可能会也可能不会关心 Razer 的开发者工具,但其中有两款可能会影响你作为玩家的体验:两个 AI 助手被整合到 WYVRN 中,这是其全新的一体化软件开发套件。这两个工具分别是 Razer QA Copilot,用于简化bug检测和解决过程,以及 Razer Game Copilot,该工具在 CES 展会上以 Project Ava 的名称首次亮相。
QA Copilot 主要面向游戏开发者。它被设计用来管理QA过程——自动跟踪并报告你作为测试者遇到的bug。这可能会降低让玩家决定不参与测试的障碍,同时也能为专业QA测试人员提供便利。
Razer QA Copilot 加入了正在开发中的游戏内 AI 顾问行列,旨在提供定制化建议,考虑到你在游戏中的位置以及提高性能的方法。它需要游戏开发者采用并进行训练。自预览版发布以来,它还接受了新游戏类型的训练,如格斗和动作角色扮演游戏。
还有一些开发套件更新,你可能会在未来看到其成果,例如将高度纳入 Chroma 以反映游戏中的海拔,将其 Sensa HD 触觉技术扩展到赛车游戏,特别是用于其 Frejya 触觉座椅垫。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊云服务部门与OpenAI签署了一项价值380亿美元的七年协议,为ChatGPT制造商提供数十万块英伟达图形处理单元。这标志着OpenAI从研究实验室向AI行业巨头的转型,该公司已承诺投入1.4万亿美元用于基础设施建设。对于在AI时代竞争中处于劣势的亚马逊而言,这项协议证明了其构建和运营大规模数据中心网络的能力。
特拉维夫大学研究团队开发了SAEdit方法,使用稀疏自编码器实现精确的AI图像编辑控制。该技术能像调节音量一样精确控制编辑强度,实现从微笑到大笑的连续调节,同时确保编辑的高度解耦性,避免意外修改其他图像元素。方法具有出色的通用性,可应用于多个AI图像生成平台,为图像编辑领域带来重大突破。
当今最大的AI数据中心耗电量相当于一座小城市。美国数据中心已占全国总电力消费的4%,预计到2028年将升至12%。电力供应已成为数据中心发展的主要制约因素。核能以其清洁、全天候供电特性成为数据中心运营商的新选择。核能项目供应链复杂,需要创新的采购模式、标准化设计、早期参与和数字化工具来确保按时交付。
Code4Me V2是荷兰代尔夫特理工大学开发的开源AI编程助手平台,专为学术研究设计。它解决了商业AI编程工具透明度不足、无法获取交互数据的问题,提供了模块化架构和完整的数据收集框架。该工具性能可媲美商业产品,代码补全延迟仅186.31毫秒,同时支持内联补全和聊天功能。通过透明、可控制、可扩展的设计,为AI辅助编程研究提供了重要的基础设施平台。