据《魔兽世界》介绍，测试首日有超过100万名玩家进入测试服务器，也创造了单服超12万人的最高同时在线记录。

　　软启动阶段的游玩无需消耗游戏时间，无论账号中是否仍留有游戏时间，玩家都可以直接进入游戏，同时，软启动阶段也无法购买游戏时间。

　　另外，在软启动阶段，玩家将无法在商城中购买各种商品，已经购买的角色转移、角色改名阵营转换、种族变更、角色直升等服务也将暂时无法使用。

　　在软启动阶段官方将继续优化游戏服务，为缓解服务器压力和应对不稳定情况，官方将暂时采取限制措施。

　　所有服务器将被锁定，玩家们只能在已有角色的服务器上创建新角色，官方也将开设新的服务器，新注册的玩家只能在新服务器上创建角色。

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　　备受玩家期待的《魔兽世界》扩展包“巫妖王之怒”今日正式宣布，将于6月11日拉开为期七天的技术测试序幕，标志着这款经典游戏即将迎来正式回归。此次技术测试旨在为即将到来的正式服上线做最后的准备，确保玩家能在最佳的游戏环境中享受《魔兽世界》带来的无尽乐趣。让我们共同期待这款经典游戏的全新篇章，再次踏上艾泽拉斯大陆的冒险之旅！

　　日上线日消息，《魔兽世界》今天宣布国服删档技术测试将于6月11日开启，为国服正式回归做准备。值得注意的是，腾讯旗下对标《魔兽世界》的MMORPG游戏《塔瑞斯世界》直接宣布反向跳票，在6月12日上线国服，这是直接正面开战了。《塔瑞斯世界》官微甚至发文直白的表示：不想在测测测测测，不等了，小弟先直接上线了。”官方甚至还表示，要给大家带来最好的双端MMO

　　自从《魔兽世界》官宣将在今天开启抗压测试以来，相信有不少玩家粉丝已经摩拳擦掌，准备重回游戏世界再续“前缘”了。从目前反馈来看，情况似乎并不是很“乐观”，虽然此前魔兽世界官方就已经宣布，这次开启的两个服务器都属于“测试服务器”，旨在为了保证玩家在正式开服时能够享受到最佳的游戏体验，从进行的压力测试，但只过了不到半小时，游戏官方就不得不发文，表示：“因为尝试登录玩家数过多，目前两个服务器都已宕机离线”“并对服务器进行扩容”。同时也证明了，这次抗压测试的必要性，毕竟这次只是测试，谁也不想这种局面出现在正式服上面。

　　Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

　　Nemotron-4-340B-Instruct:NVIDIA的高级语言模型，优化于英文对话场景。

　　Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对线个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

　　WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显着减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。

　　HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。

　　UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显着提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

　　AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的Math Notes。

　　VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

　　Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。

　　EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

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