ZDNet至顶网服务器频道 11月25日 新闻消息:主频对于处理器的重要程度不言而喻,它和性能直接挂钩——主频越高性能也就越强。正因如此许多玩家喜欢超频,希望通过这种方法来免费提升性能,获得更好的使用体验。不过对于网吧用户来讲,通常不具备这样的操作环境,网吧消费者也不具备相应的技术。那么如何在网吧中实现“超频”,让网吧业主和玩家都能够获得性能提升从而带来更好的使用体验呢?AMD给出了答案,目前在AMD推出的处理器中,都集成了一项前沿技术——Turbo Core 3.0(智能超频3.0),它不需要任何手动调节操作,而是根据处理器的负载情况在默频和超频之间做出智能选择,当处理器面对网页浏览、视频播放等简单应用时会在默认频率下工作,而一旦开启大型游戏时则会自动超频,将平台的性能提升到极致。
目前采用AMD“打桩机”、“压路机”架构的处理器均支持Turbo Core 3.0技术,像是正在热销的FX 8300和Athlon X4 860K就是代表。其中FX 8300基于成熟的“打桩机”架构制成,是一款原生八核心处理器,其默认主频为3.3GHz,在Turbo Core 3.0技术的帮助下可以轻松达到4.2GHz,跨度相当之大,使平台在处理高负载应用时性能得到线性增长,效率大幅提升。在主板方面,FX 8300采用了成熟的AM3+接口,与990FX/990X/970甚至许多更新后的AMD 8系列主板均可做到完美兼容,进一步丰富了网吧用户的挑选范围和升级空间,无论您是新装机还是升级平台,FX 8300都能从容应对。至于显卡的选择,FX 8300与目前AMD独显主力R9 270X相得益彰,R9 270X是AMD现在千元级别的热门产品,两者搭配最低仅需不到2000元就可以组建出最具性价比的八核独显网吧娱乐平台,可以说网吧升级或者是新装机用户的绝佳选择。
同样支持Turbo Core 3.0技术的Athlon X4 860K处理器采用原生四核心设计,其Turbo频率可由默认的3.7GHz达到4.0GHz,虽然提升幅度没有FX 8300大,但由于它采用的是AMD最新的“压路机”架构,其性能仍然强悍。同时由于该产品定位于主流级市场,因此价格十分便宜仅499元,具备极高的性价比。在主板搭配方面,Athlon X4 860K处理器采用最新的FM2+接口,可以和A78/58/55以及A88X/A85X主板相匹配,而这些主板的最低价格仅需不到300元,这对于网吧经营者来说无疑又是大幅节约成本的利好消息。而在显卡的选择上,作为一款专为独显平台打造的处理器,新速龙四核860K再搭配同样具有高性价比售价在700元附近的R7 260X显卡后,更是能够发挥出1+1>2的效能水平,让网吧业主整套平台的性价比和综合性能表现都堪称俱佳。
目前FX 8300和Athlon X4 860K均处于热销状态,其中前者作为一款原生低功耗八核心处理器售价仅为899元,从目前的应用、游戏和消费者性能需求来看,多核心产品已经渐成网吧主流选择并且在未来必将有着广阔的消费前景,像是FX 8300这样的产品定会成为未来趋势;而后者作为一款四核心独显绝配处理器售价低至499元,860K无疑是超高性价比产品,是现在主流独显平台的最佳选择。相信采用这两款处理器组装网吧平台,都可为网吧用户和玩家带来无与伦比的性能体验。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。