北京时间2023年6月15日,英雄联盟2023LPL夏季赛在昨天进入第三周第三个比赛日,本日共进行三场比赛,第二场比赛由EDG对阵IG。本场比赛双方前两局战至1-1平,决胜局EDG在下路打出巨大优势很快滚起雪球轻松取胜,最终EDG2-1有惊无险击败IG。以下是本场比赛的详细战报。
第一局:
EDG:剑姬、猪妹、奎桑提、厄斐琉斯、悠米
IG:船长、大树、安妮、泽丽、泰坦
首局比赛,EDG在蓝色方,IG在红色方。阵容方面,EDG点出了剑姬、猪妹、奎桑提、厄斐琉斯、悠米,IG则是拿到船长、大树、安妮、泽丽、泰坦。开局双方节奏都较为缓慢,打野都以发育为主对第一条小龙也迟迟没有胃口,EDG率先控到第一条先锋,对线期EDG在下半区攻势很猛,但IG的船长在上路完美发育并压制了剑姬。11分钟双方为了小龙大打出手,一番拉扯后EDG击杀安妮终于拿下一血。第二条小龙刷新后,IG进入阵容强势期一波果断的开团打出2换3。然而中期EDG的下路组战斗力非常强悍,厄斐琉斯多次在团战中“放烟花”帮助EDG赢下团战,而IG前期发育较好的船长却在下路单带时被抓死一次,此后的大龙河道团战中又被EDG秒掉。32分钟EDG拿下大龙上中两路推进,UZI的厄斐琉斯再次打出恐怖爆发,虽然IG集火带走厄斐琉斯,但IG正面已经全线溃败最终团灭,EDG一波结束比赛先下一城。
第二局:
IG:船长、猴子、安妮、霞、机器人
EDG:剑魔、猪妹、奎桑提、厄斐琉斯、布隆
次局比赛,IG在蓝色方,EDG在红色方。阵容方面,IG点出了船长、猴子、安妮、霞、机器人,EDG则是拿到剑魔、猪妹、奎桑提、厄斐琉斯、布隆。开局机器人在河道用自己的闪现勾出了厄斐琉斯的闪现,猴子心领神会三级直接越塔抓下,布隆为了掩护没有闪现的厄斐琉斯惨遭集火阵亡。另一边船长上路越塔单杀剑魔,但剑魔回线到6后又单杀了船长一波还以颜色。对线期剑魔上路战斗力拉满多次完成单杀前期拿到了四个人头,而IG有机器人的存在在下半区占据优势。中期双方多次在中路爆发阵地团战,剑魔两度被勾阵亡被船长渐渐追上了经济,虽然EDG稳扎稳打拿到了土龙魂,但阵容缺乏输出点的问题暴露。最终在远古龙团战中,IG再度凭借机器人的先手主动开团,IG四核伤害拉满打出1换4,IG带着远古龙BUFF直取基地结束比赛,IG扳回一局。
第三局:
EDG:赛恩、蜘蛛、奎桑提、卢锡安、米利欧
IG:酒桶、千珏、安妮、厄斐琉斯、机器人
决胜局,EDG在蓝色方,IG在红色方。阵容方面,EDG点出了赛恩、蜘蛛、奎桑提、卢锡安、米利欧,IG则是拿到酒桶、千珏、安妮、厄斐琉斯、机器人。开局双方打野一直在下路“当保镖”,都没有找到好的机会,但绝食流对于蜘蛛来说完全可以接受,但对于千珏来说是毁灭性的打击。此后千珏一波强行抓下不料伤害不够,蜘蛛支援赶到将千珏和厄斐琉斯全部反杀,EDG下路3V3一波大胜之后建立优势很快凭借峡谷先锋连推下路两座防御塔。对线期结束后EDG开始抱团推塔,此时双方ADC战斗力差距太大,EDG节奏拉满很快滚起雪球拉开经济差距。20分钟刚到EDG就直接开打大龙,IG姗姗来迟未能阻止EDG还送出三个人头。回家补给后EDG兵分两路推进,IG正面完全不是对手被EDG轻松击溃最后的防守一波结束比赛,EDG2-1击败IG。
5月14日,以“创新科技·智领未来”为主题的第87届CMEF中国医疗器械博览会(后称“CMEF”)在上海如约开展,来自全世界20余个国家和地区品牌代表,千余位业界大咖、意见领袖将齐聚一堂,共赴这场春天的聚会。 随着人民健康管理意识,疾病早期筛查越来越受到人们的关注,在各类展区中,覆盖疾病预防、诊断、治疗、康复的人工智能整体解决方案,受到了极大的关注。尤以乐普医疗展台为主,作为人工智能医疗行业领先者,在历届的CMEF上都会带来全新的产品及解决方案,倍受业界关注。而在本届CMEF首日,乐普展台可以说是带来了全场聚焦的重头戏。 01/专家跨界聚首·共话心脏健康 不同领域的多位嘉宾,围绕人工智能在院内、院外、运动、家庭端等多场景对心脏健康的赋能与应用,跨界相约圆桌畅聊。不同于普遍认知的聚焦于后端医疗服务的智慧医疗系统,乐普的人工智能心脏健康全流程管理解决方案,是将创新技术和可穿戴设备应用到临床诊疗、家庭、运动等全部生活场景中,实现医疗数据的互联互通,全流程管理。 ①首都医科大学附属北京安贞医院心内科主任-吕树铮教授 关键词:院内管理 “心脏全流程管理的成功实施,需要多学科合作、信息化建设、建立健康教育机制、个性化随访等共同联动,以信息化和AI技术来辅助管理心脏健康全流程” ②美国医学科学院国际院士-励建安教授 关键词:心脏康复 “具备远程实时监护的可穿戴设备主要是作为远程患者监测系统的关键环节,对于居家康复和术后随访来说,人工智能可以通过远程监测和数据分析,对心脏康复计划进行调整。” ③乐普云智品牌代言人(男子三级跳冠军)-朱亚明先生 关键词:运动健康 “人工智能技术的发展为运动员的身体机能监测提供了更加智能化的手段,如心肺功能评估、训练管理、疲劳和恢复监测等,最重要的是对心脏健康状态的及时预警,能够让医疗服务及时到位。” ④京东健康医疗器械事业部健康监测品类负责人-乔祺女士 关键词:家庭应用 作为健康消费的头部入口,京东健康观察到近年来消费者越来越倾向选择更专业、更便携的医疗器械,并探索使用新兴智能硬件应用于日常健康监测、运动、居家康养等多个场景中。我们能看到,近年来运动监测辅助、运动防护类、运动伤后护理等品类快速增长。伴随着消费者对健康需求进一步提升,未来,智能硬件、健康数据以及线上健康管理等“实物+服务”的打通,将孕育更多机会。 ⑤乐普云智总经理-周赛新先生 关键词:发展前景 “过去我们在心电人工智能领域取得了一系列丰硕的成果,全球第一个心电人工智能技术AI-ECG Platform,AI-ECG Tracker技术、AI-ECG多参管理系统、AI监测设备,未来,将进一步丰富适用场景,真正打造好“AI+心脏全周期管理”的生态圈。” 02/新品重磅发布·掀起行业热潮 除了来自不同行业领袖的圆桌亮点外,借由CMEF这一重要舞台,乐普也将极具前瞻性和影响力的创新科技和产品带到公众面前。集结运动手表与人工智能监测设备共通优势的新品——Le-W20心脏健康手表,被现场嘉宾冠名为“心脏健康黑科技”,美国医学科学院国际院士-励建安教授、首都医科大学附属北京安贞医院心内科主任-吕树铮教授、乐普云智品牌代言人(男子三级跳冠军)-朱亚明先生、京东健康医疗器械事业部健康监测品类负责人-乔祺女士、乐普云智总经理-周赛新先生、乐普云智副总经理-韩小平先生、乐普云智AI市场部总监-杨帆女士、乐普云智家用产品部总监-谭浩,共同见证了新品的发布。初亮相,便受到现场的一度沸腾。 ①专业分析,随身检测助手 除手表本身所具备的长/短程心电图监测、血氧监测、血压研究、紧急救助外,还具备AI-ECG人工智能技术,AI诊断并生成心脏健康检测报告,诊断准确率高达95.2%以上。 ②五大管理,助力心脏康复 运动管理、睡眠管理、用药管理、体重及营养管理、戒烟管理,对心脏康复形成全流程跟踪。 ③定制计划,懂你力所能及 根据用户平日运动强度、疾病严重程度,进行AI智能分析,自动生成健康管理计划。与此同时,用户每天起床后就会收到前一天的健康总结报告,健康情况每日评估。 ④多端融合,有所需就所医 开放的API、SDK和健康管理平台,使人工服务、用户家庭端、医生机构端共同联动,实现人工医师团队的在线报告解读服务、电话咨询服务及健康计划定制服务。 ⑤抬手数厘米,沟通千万里 支持多个家庭用户成员管理,实现家庭健康数据共享,实时查看家人监测报告,远程关怀家人健康状态,对自己和亲人的身体状况做出提前预防,让康复更可控。 ⑥外设拓展,实时异常预警 乐普打破数据壁垒,可无线连接多个专业医疗设备,如长程动态心电仪、血氧仪、血压计、体脂称等,当出现心脏健康问题将实时预警,实现更专业、全面的医疗监测。 03/整体解决方案·诸多明星产品 以人工智能技术为核心的智慧医院、智慧家庭、智慧康复三大类解决方案集体亮相,多网合一系统、人工智能可穿戴设备、康复云平台等全系列产品展出,平板心电图机、多参数监护仪、呼吸机、心电血压计、电磁式冲击波治疗仪等在内的最前沿医疗科技产品极受关注。 展会仍在火爆持续,展会现场每天上午10:00-11:30&下午14:00-15:30,都有产品经理带来人工智能心脏健康全流程管理路演互动;对于无法莅临现场的朋友,5.15-5.16每天上午11:30&下午16:00,专业产品经理将以云逛展的形式带你第一视角穿越展会,微信搜索“乐普云智”视频号即可预约直播。 盛会仍在继续,5.15-5.17/上海国家会展中心H3-G29乐普医疗展位 欢迎各位合作伙伴莅临现场 共同见证不凡AI力量 相关推荐: 大模型的算力竞赛,火山引擎给出了解决办法作者 |林小白 ChatGPT横空出世后,通用人工智能AGI成为新方向,大模型LLM成为AI技术的新明珠。 因为计算机真正开始理解人类的自然语言,各种大模型开始有了逻辑能力。 和之前的语音交互产品只能进行简单机械的对话不同,和ChatGPT的交谈中感受到的是对方是个拥有思想且大脑迅速运转的年轻人,不仅能写论文、写文案还能搞创作,编程、作图、写剧本样样精通。 如此强大的AI应用出道即顶流,仅用了2个月的时间,就达到了全球1亿用户。关于ChatGPT的话题讨论从去年年末延续至今。 ChatGPT爆火后,随即掀起了一场大模型的探索热潮。“我们正处于AI的iPhone时刻”,我们在经历从Mobile时代进入到LLM时代。 国外微软、谷歌、meta等科技巨头不约而同加大对大模型的投资和布局,即便是一边担心“失控的人工智能”可能带来潜在的风险,马斯克也没能抵挡住人工智能的诱惑,近期被曝正在推特内部启动人工智能项目。 另一边,国内的大模型一夜之间“遍地开花”。 继百度打响国内大模型第一枪后,目前阿里、京东、华为、360等互联网大厂,商汤、昆仑万维、毫末智行等科技公司也纷纷推出了自家的大模型,与此同时同花顺、科大讯飞等也跑步入场。据民生证券的统计,国内目前已有超30个大模型亮相。 引发广泛关注的还有互联网大佬展开的大模型创业潮。目前已有多位互联网大佬官宣投身大模型创业,4月10日,在获得5000万美元启动资金后,王小川官宣AI大模型公司“百川智能”;王慧文的“光年之外”在A 轮融资后估值已达到10亿美元。 大模型还在继续吸引互联网大佬和公司为其前赴后继。4月14日,雷军宣布杀入大模型,在社交平台上首次发表小米对大模型和AIGC的看法,并定下“全力以赴、坚决拥抱”的发展基调,同时透露“正在研发一些有趣的技术和产品”。 但这场大模型狂欢中,依然要依赖数据、算力、算法。数据可以积累、算法可以调试,但算力,是一场需要实力才能开展的“军备竞赛”。 如何解决算力和成本难题? 对于大模型企业来说,想要做出大模型,大量算力和成本的消耗是不得不跨越的门槛。在有了算力之后,如何应用算力,提高算力的使用效率,也是另一个需要解决的难题。 据国盛证券估计,类ChatGPT的大模型训练一次就要烧掉200万-1200万美元,仅每日的电费消耗就高达4.7万美元;仅2022年,OpenAI公司净亏损高达5.45亿美元。 事实上,外界可能更多关注与各家大模型对话的“答案”是否正确、是否有价值,但这个的答案背后是对大模型的喂养、训练、优化、调整,需要大量的算力成本投入。 “大模型势必将带动云上AI算力急剧增长。”火山引擎总裁谭待认为,AI算力的工作负载与通用算力的差距会越来越小,这会为各家云厂商带来新的机会。 而大模型的大爆发,对于云厂商来说是机遇也是挑战,算力需求大增的同时,也会对数据中心、软硬件栈、PaaS平台带来新的挑战。 谭待以数据中心的算力结构为例:“大模型需要大算力,虚拟化会带来资源损耗,规模越大就损耗越多。” 不做大模型的火山引擎如何给大模型企业提供算力供给的同时解决资源损耗,进一步提升效率?对此火山引擎给出了一套自己的解决方案。 首先在底层技术上,谭待认为,未来3年内,大规模的算力中心,都将形成CPU+GPU+DPU的混合算力结构,CPU负责通用计算,GPU负责AI计算,DPU负责资源卸载、加速和隔离,提升资源效率。 因此在2023“原动力大会”上,火山引擎发布了自研DPU(数据处理器)等系列云产品,比如新一代自研DPU能够实现计算、存储、网络的全组件卸载,释放更多资源给业务负载。 目前其自研DPU已经显现出强大的实力。据介绍,网络性能高达5000万pps转发能力、延迟低至20us。基于自研DPU的各类计算实例性能也有显著提升,例如适用于大模型分布式并行训练场景的GPU实例,相较上一代实例集群性能最高提升3倍以上。 而为了给大模型企业提供高稳定性和高性价比的AI基础设施,火山引擎还进一步升级了机器学习平台。 去年7月,基于公司统一的机器学习系统,火山引擎正式发布了机器学习平台,据谭待介绍,今年的机器学习平台主要有三个升级点。 一是能带来全新的实验管理-模型效果对比功能,仅需极少代码改动,用户就可以通过该功能实时跟踪和对比训练效果,观察趋势,加速模型迭代; 二是GPU弹性计算实例也能实现灵活资源调度,随用随取,最高可节省70%的算力成本。 三是平台针对大模型训练场景进行了全面优化:目前平台可以支持万卡级别大模型训练场景,微秒级超低延时网络,让大模型训练更稳更快。 字节跳动副总裁杨震原认为,业务创新需要试错,试错要大胆、敏捷,但试错也一定要控制成本。 支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络,让大模型训练更稳更快,这是火山引擎给出的解决办法。 火山引擎自研DPU+机器学习平台的策略,会给大模型公司带来什么变化? 自己不做大模型的火山引擎 为什么大模型企业不约而同的选择火山引擎?归根结底在于“好用”。 火山引擎机器学习平台已经经过抖音等海量用户业务长期打磨。通过潮汐、混部等方式,火山引擎实现资源的高利用率和极低成本。 以抖音推荐系统为例,工程师用15个月的样本训练某个模型,5小时就能完成训练,成本只有5000元。 而火爆全网的抖音“AI绘画”特效,从启动到上线只用一周多时间,模型由一名算法工程师完成训练。 另一个不可否认的事实是,虽然在国内云厂商中火山引擎“年纪尚小”,火山引擎却成为了多数大模型企业的首选。 “国内有数十家做大模型的企业,大多已经在火山引擎云上。”谭待表示。 MiniMax是一家成立于2021年的AGI初创公司,目前MiniMax大模型在文本、视觉、声音三种内容形态上,已经拥有非常全面的基础能力。 比如文本大模型拥有着业界领先的多轮记忆和逻辑处理能力,不仅能够完成跨任务、跨语种的文本创作,还拥有代码生成的能力;视觉大模型,除了文本生成图像的能力以外,还能够实现零样本的风格迁移,以及同一人物的连续创作,而声音大模型仅需提供数10秒的说话语音,便可以高保真的完成声音的复刻。 但据MiniMax联合创始人杨斌透露,从起步阶段公司就面临着“技术如何启动?产品怎么做?三算力从哪里来?”的问题。 “对于一家创业公司来说我们无法在一开始就拥有大量的算力,但是我们非常幸运的发现,中国的公有云市场已经积累了,大量的算力和经过验证的基础设施。我们或许是国内第一家,在公有云上实现千卡以上并行训练的公司。”杨斌表示。 从去年开始,MiniMax与火山引擎建立了长期的战略合作伙伴关系,依托火山引擎机器学习平台,研发了超大规模的大模型训练平台。 据杨斌介绍,这高效支撑着其三个模态的大模型,每天千卡以上的常态化稳定训练。在并行训练上实现了99.9%以上的可用性。而除了训练以外,还同步自研了超大规模的推理平台,目前拥有近万卡级别的GPU算力池,稳定支撑着每天上亿次的大模型推理调用。 “去年和火山引擎一起为大模型训练搭建了高性能计算集群。接着一起致力于提升大模型训练的稳定性,提供自研的AI调度引擎和故障检测能力,保证了千卡训练的任务稳定运行。”杨斌表示。 此外,火山引擎在自动驾驶领域的合作也有了新进展。…
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