英雄联盟的MSI季中赛已经正式的结束了，RNG战队获得了最后的胜利，按照惯例都是有RNG的夺冠皮肤的活动的，很多玩家还不清楚什么时候开始，下面就来为大家详细的介绍一下。
英雄联盟官方为召唤师们准备了2021季中冠军赛RNG夺冠庆典，活动内容将于5月25日10:00公布，敬请期待!
北京时间5月24日凌晨，2021英雄联盟季中冠军赛（以下简称MSI）落下帷幕，来自LPL赛区的RNG战队最终不负万众期待，成功击败来自LCK赛区的劲敌、同时也是上一年度英雄联盟全球总决赛冠军战队DK，夺得本次MSI的冠军宝座!这也意味着RNG战队为LPL赛区赢得了2021英雄联盟全球总决赛的第四个参赛席位。
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12-20
在今晚的《英雄联盟》亚运会决赛中，韩国2:0击败了中华台北队，夺得了本届亚运会英雄联盟项目金牌。韩国队在本次亚运会的征途中，小局一局未失，总小局战绩为8胜0负，确实是实力碾压。其实在2018雅加达亚运会上，简自豪等人参加的《英雄联盟》电子体育表演项目中，中国队就曾拿下了冠军，获得了金牌，只是这次是作为正式项目计入了奖牌榜。
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随着10月份的到来，英雄联盟S13全球总决赛即将拉开序幕，本届总决赛共有来自9个赛区的23支队伍参赛，根据目前各大赛区的对抗强度和实力来看，S13总决赛冠军大概率会在LPL和LCK两个赛区中产生。LPL赛区队伍有JDG战队、BLG战队、LNG战队和WBG战队，韩国LCK赛区则是Gen.G战队、T1战队、KT战队个DK战队，LPL究竟能否夺回代表着最强实力赛区的奖杯呢?值得期待。
10月16日起，购买KFC的燃炸电竞套餐将附赠KFC与英雄联盟2023全球总决赛联名的电竞镭射立牌1套。此次合作活动仅限堂食用户在20:00-23:00时段内享受，外送用户可在19:45-22:44时段内享用。除了以上产品外，更多相关资讯请关注英雄联盟专区。
LOLS13全球总决赛的举办地确定为韩国釜山和首尔。根据游戏官方公告，S13入围赛将于10月10日至15日在首尔的LoLPark举行。最终的决赛将于11月19日在首尔的高尺天空巨蛋举办。
中秋国庆假期期间，多部国产新片集中上映，带来了非常热闹的国庆档观影体验。初步统计数据显示，截至今天零时，2023国庆档电影总票房超27.3亿元，总观影人次超过6479万，总场次超352万场。国庆档《前任4：英年早婚》和《志愿军：雄兵出击》紧随其后，档期票房分别为6.14亿元和4.96亿元，《莫斯科行动》则位列票房榜第四位。
英雄联盟S13全球总决赛10月12日将继续进行入围赛的比赛，今天的比赛对阵为两组，下面我们来看下具体的比赛时间安排。10月12日入围赛赛程15:00PSGvsLLL18:00CFOvsTW今年入围赛将有两支战队可以晋级到正赛瑞士轮阶段，下周开始的瑞士轮所有16支战队将全部登场。瑞士轮会决出8强战队，8强的比赛则是抽签分组，BO5赛制，之后的半决赛和决赛也是BO5赛制。
杭州亚运会电子竞技项目《英雄联盟》半决赛于今日上午开打，中国队对上了宿敌韩国队，结果技不如人，以0:2遗憾落败，无缘决赛。随后韩国队将与中国台北/越南比赛的胜者在9月29日19:00争夺金牌，目前已保底银牌《英雄联盟》是韩国的拿手项目，甚至可以说韩国队已提前锁定此次亚运会的金牌。不过也有看过比赛的网友称，Knight已经非常尽力了，但无奈队友太拉，加上对手实力强劲，所以不敌，据悉，中国队首盘比分5：12大比分被击败，第二盘则是优势局被翻盘，着实令人感到可惜。
微软支持的OpenAI周三表示，ChatGPT用户现在可以浏览网页，扩大了这个流行的聊天机器人可以访问的数据范围，超过了之前的2021年9月截止日期。这家人工智能初创企业表示，它的最新浏览功能将允许网站控制ChatGPT与其互动的方式。OpenAICEOSamAltman曾呼吁政府对人工智能进行监管并告诉Forbes，他认为ChatGPT不会取代像谷歌这样的传统搜索引擎，但人工智能系统有一天可能具备这样的
人工智能研究公司OpenAI宣布，ChatGPT现在已经可以使用微软的必应进行网上搜索。微软和谷歌已经让旗下聊天机器人进行网上搜索，并提供原始材料的链接，以提高信息共享的可信度和范围。OpenAI一直在快速开发面向消费者的工具，本周早些时候对ChatGPT进行了升级，使其能够生成图像并以语音回应不仅仅是文本。
Mentals AI是一个工具，旨在通过简单的Markdown语法创建和操作具有循环、记忆和各种工具的代理。它允许用户专注于代理的逻辑，而无需编写Python或其他语言的底层代码，从而重新定义了未来AI应用的基础框架。
EasySdxlWebUi是一个开源项目，旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程，使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能，允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成，同时也支持自定义和自动化安装，适合需要快速上手和高效生成图像的用户。
aider 是一款集成在终端的AI配对编程工具，它允许开发者与大型语言模型(LLMs)进行配对编程，以编辑本地Git仓库中的代码。aider 与 GPT-4o 和 Claude 3 Opus 等模型配合使用效果最佳，并且可以连接到几乎所有的LLM。它通过自动提交代码变更，并使用合理的提交信息来帮助开发者提高编程效率。aider 支持多种流行编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScript 等，并且能够处理大型代码库中的协调变更。
Micro Agent是一个AI代码助手，它能够根据测试用例或设计截图自动编写代码，直到测试通过或设计匹配。它主要针对那些需要重复迭代以修复代码的问题，通过AI技术减少手动迭代的过程。Micro Agent专注于编写测试并生成通过测试的代码，而不是尝试成为一个全栈开发者。它与Visual Copilot集成，可以直接连接Figma，确保设计到代码的高保真转换。
Follow-Your-Pose是一个文本到视频生成的模型，它利用姿势信息和文本描述来生成可编辑、可控制姿势的角色视频。这项技术在数字人物创作领域具有重要应用价值，解决了缺乏综合数据集和视频生成先验模型的限制。通过两阶段训练方案，结合预训练的文本到图像模型，实现了姿势可控的视频生成。
Follow-Your-Emoji是一个基于扩散模型的人像动画框架，能够将目标表情序列动画化到参考人像上，同时保持人像身份的一致性、表情的传递、时间的连贯性和保真度。它通过采用表情感知标志和面部细粒度损失技术，显著提升了模型在控制自由风格人像表情方面的表现，包括真实人物、卡通、雕塑甚至动物。此外，它还通过简单有效的逐步生成策略，扩展到稳定的长期动画，增加了其潜在的应用价值。
Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架，通过合成数据生成技术，解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型，基于文本提示生成多视角图像，并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据，重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像，具有密集的描述性标题，以解决高质量3D数据的短缺问题。此外，它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略，利用去噪过程学习多视角一致性，同时保持原始的2D扩散先验。
MotionFollower是一个轻量级的得分引导扩散模型，用于视频运动编辑。它通过两个轻量级信号控制器，分别对姿势和外观进行控制，不涉及繁重的注意力计算。该模型设计了基于双分支架构的得分引导原则，包括重建和编辑分支，显著增强了对纹理细节和复杂背景的建模能力。实验表明，MotionFollower在GPU内存使用上比最先进的运动编辑模型MotionEditor减少了约80%，同时提供了更优越的运动编辑性能，并独家支持大范围的摄像机运动和动作。
transformers.js 是一个JavaScript库，旨在为网页提供先进的机器学习能力。它允许用户在浏览器中直接运行预训练的Transformers模型，无需服务器支持。该库使用ONNX Runtime作为后端，支持将PyTorch、TensorFlow或JAX模型转换为ONNX格式。transformers.js 与 Hugging Face 的 transformers Python 库功能等价，提供相似的API，使得开发者能够轻松地将现有代码迁移到网页端。
Buffer of Thoughts (BoT) 是一种新型的思考增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。通过引入一个元缓冲区来存储从各种任务的问题解决过程中提取的高级思考模板，称为思考模板。对于每个问题，检索一个相关的思考模板，并适应性地将其实例化为特定的推理结构以进行高效推理。此外，还提出了一个缓冲区管理器来动态更新元缓冲区，从而随着解决更多任务而增强其容量。
SketchDeco是一个创新的在线工具，它能够将黑白草图、遮罩和色彩调色板转化为逼真的彩色图像，无需用户定义文本提示。这项技术结合了ControlNet和分阶段生成的方法，使用Stable Diffusion v1.5和BLIP-2文本提示，提供了忠实的图像生成和用户导向的色彩化。它不仅快速、无需训练，而且与消费级Nvidia RTX 4090 Super GPU兼容，为创意专业人士和爱好者提供了宝贵的资源。
MASA是一个用于视频帧中对象匹配的先进模型，它能够处理复杂场景中的多目标跟踪（MOT）。MASA不依赖于特定领域的标注视频数据集，而是通过Segment Anything Model（SAM）丰富的对象分割，学习实例级别的对应关系。MASA设计了一个通用适配器，可以与基础的分割或检测模型配合使用，实现零样本跟踪能力，即使在复杂领域中也能表现出色。
UltraMedical项目旨在开发生物医学领域的专业通用模型，这些模型旨在回答与考试、临床场景和研究问题相关的问题，同时保持广泛的通用知识基础，以有效处理跨领域问题。通过使用先进的对齐技术，包括监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO)，训练大型语言模型在UltraMedical数据集上，以创建强大且多功能的模型，有效服务于生物医学社区的需求。
MaPa是一种创新的方法，能够根据文本描述为3D网格生成材质。该技术通过创建分段的程序化材质图来表示外观，支持高质量渲染，并在编辑上提供了显著的灵活性。利用预训练的2D扩散模型，MaPa在不需要大量配对数据的情况下，架起了文本描述和材质图之间的桥梁。该技术通过分解形状为多个部分，并设计了控制段的扩散模型来合成与网格部分对齐的2D图像，进而初始化材质图的参数，并通过可微分渲染模块进行微调，以产生符合文本描述的材质。广泛的实验表明，MaPa在逼真度、分辨率和可编辑性方面优于现有技术。
SF-V是一种基于扩散的视频生成模型，通过对抗训练优化预训练模型，实现了单步生成高质量视频的能力。这种模型在保持视频数据的时间和空间依赖性的同时，显著降低了去噪过程的计算成本，为实时视频合成和编辑铺平了道路。
Apple Intelligence是Apple公司最新推出的个人智能化系统，它深度集成于iOS 18、iPadOS 18和Mac Sequoia中，利用Apple芯片对语言和图像的深入理解，提供跨app的多种操作，简化日常任务流程。Apple Intelligence在设备端处理任务，确保用户隐私安全，同时通过Private Cloud Compute技术，灵活配置计算资源，处理复杂请求。
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Debriefs AI是一个利用人工智能技术提供媒体分析和新闻消费的智能平台。它通过强大的AI助手帮助用户快速找到、总结并理解信息，节省时间，同时提供实时的语义网数据，增强用户体验。Debriefs AI通过深度学习和大型语言模型（LLMs）为用户提供定制化的信息摘要和分析，帮助用户从大量更新中提取有价值的洞察，并将信息转化为可操作的见解。
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