ZDNet至顶网服务器频道 10月21日 新闻消息:一台性能优异的游戏主机是畅玩PC游戏的前提,作为熟悉DIY装机之道的用户自然能够凭“久经沙场”的经验和对众多型号参数不同硬件的挑选能力,为自己打造出一台适用的高性能游戏PC主机。但是对于那些不精通DIY的玩家来说,这一切似乎就没那么容易了。我们都知道不少品牌机中显卡与CPU搭配不均衡会造成系统瓶颈不能畅玩游戏,那么去电脑城装机呢?又怕不良商家被冷淡的市场逼得丧心病狂,转型+忽悠最终到手还是个“畸形”配置……
时下,通过电商渠道购物成为了省时省力并且安全有保障的方式。今年,AMD携手像是宁美国度等一批知名DIY定制机电商,强力推出了基于Super PC理念打造的众多DIY定制机产品,一时间成为了广大游戏玩家追求高性能、高性价比和安心主机的首选。不同于整机品牌厂商的台式机产品,AMD Super PC DIY定制机均以游戏玩家、发烧友的思路搭配,最大程度保证整机性能避免瓶颈产生,同时在整机外观上强调个性化,其他周边硬件选择上也都以DIY知名产品为主,从而全面保证了DIY玩家在选择主机时对于个性化和高性能的实际需求。
得益于AMD近期发布的多款全新处理器产品,比如针对高性能用户推出的低功耗八核FX 8300处理器,以及针对主流独显平台玩家打造的Athlon X4 860K,它们的身影在AMD Super PC上均有所体现。同时,这些为游戏玩家打造的Super PC定制机还搭配了像是R9 270X/280这样高性能的显卡,甚至是市面上最强的R9 290X显卡也出现在了部分Super PC上。拥有如此高性能硬件配置的DIY定制机产品,在品牌台式机中是完全不可能出现的。
像是在今年ChinaJoy2014上,AMD与宁美国度联手推出的Super PC:乌骓——一款以项羽战马命名的DIY定制主机则绝对可以称得上Super PC。他搭载了主频高达4GHz,自动超频达4.2GHz的FX-8350八核处理器,一线品牌的990FX芯片主板,SSD+高性能机械硬盘的搭配完美地解决了存储的速度与容量。当然,这款Super PC的最大的亮点是于他使用了顶级的Radeon R9 290X显卡,确保最高特效运行市面上任何游戏均不在话下。同时,它的性能甚至可以在组建多屏,或是连接4K显示器的超高分辨率下依旧可以让玩家流畅享受游戏快感。
针对普通游戏爱好者,AMD的另一款Super PC——赤兔,则是成本与性能均衡的选择。这款Super PC采用FX-8320处理器,八核打桩机架构,处理性能依然不俗。对于游戏主机来说,最重要的显卡当然也不会马虎,Radeon R9 270X作为主流游戏显卡中性价均衡的代表产品,自上市起一直受到好评,于FX-8320一同组建3A平台也是再合适不过了。
配置的均衡加上安全、放心的售后服务以及一站式方便购买的体验优势,都让基于AMD Super PC理念打造的DIY定制机会越来越成为今后消费者选购的重点。
AMD与多家知名装机电商联手推出的Super PC产品,今后也无疑会把更多更优秀的产品带给消费者,让消费者感受到AMD平台整体解决方案的强大优势,让用户足不出户即可享受到高性价比,配置均衡,外观出众的个性化主机。同时,AMD全力打造的Super PC理念,也是顺应了未来DIY的消费趋势,也符合AMD一贯的、全新全意服务DIYer的经营理念。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。