点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
对话丨花海：低谷永不言弃，巅峰享受荣誉******
中新网北京2月2日电(记者 王昊)花海捧着属于自己的又一座年度最佳选手奖杯，在台上条理清晰地发表着获奖感言。在KPL年度颁奖礼上，他以这样圆满的姿态告别2022年。
过去的一年，是属于花海的一年；即将到来的新赛季，同样令人期待。用花海的话说，21岁的他“还能打”，特别是处在一个“互相信任”的团队中。
“我还不老，我还能打”
把时间拨回到去年12月，花海和队友们正征战王者荣耀世界冠军杯。这是王者荣耀赛事体系中最为重要的比赛，对于2022赛季发挥出色的eStarPro来说，自然不愿让冠军旁落。
花海真名叫做罗思源，21岁的他依旧年轻，但在KPL打野位中已经算是一名老将。以天才之姿出道，也经历过挫折，如今的花海正值巅峰。果然，决赛中他发挥出色，在帮助队伍夺冠的同时，自己摘得FMVP。
赛后接受采访，花海说：“我还不老，我还能打。”上赛季的比赛中，他遇到了很多年轻选手，但花海依旧是笑到最后的人。他所说的“老”，跟自己的状态无关。
王者荣耀世界冠军杯上令人惊艳的“澜”将获得独一无二的冠军皮肤，这是花海的招牌英雄。如果当下选择一个英雄代表自己，花海的答案是“澜”，因为其一击必杀的特质很适合他。
图片来源：KPL王者荣耀职业联赛官博在王者荣耀的故事背景里，“澜”是令人胆寒的刺客。正如比赛中的花海，找准时机收割战场，出众的嗅觉帮助他成为KPL第一打野。
花海介绍，自己操作主要依靠直觉，“绕后的时候要卡视野，注意对面的视野布置就是练习的东西。”
和赛场上的风格不同，被问及“是否因操作更好所以更敢打”时，花海却很谦虚：“其实职业选手的操作都很好。”
看起来，21岁的花海并未显出所谓“老将”的疲态，反而拥有更稳定成熟的心态。这份自信来自于刻苦的训练，来自于赛场的表现，也来自于挫折的磨砺。
图片来源：KPL王者荣耀职业联赛官博“不可能有人一直赢”
花海选择将FMVP皮肤给“澜”，除了因为赛场上的契合，还有赛场外的陪伴。“在我低谷的时候，这个英雄刚出来，当时我一直在玩。”他回忆道。
花海所说的低谷，出现在2020年。
2019是花海亮相KPL的第一年。在此之前，他随FTD战队四处征战，遗憾的是，这支队伍一直未能获得参加KPL的资格。
那时的花海，打过中路、边路、打野，他并不在聚光灯下。但正是这段岁月的积累，使得登上KPL舞台的花海立刻吸引来无数关注。
花海。受访者供图2019年春季赛，花海在自己的KPL首秀中斩获“五杀”。那一年，eStarPro夺得KPL春季赛冠军、王者荣耀世界冠军杯冠军。但在次年，他们的成绩出现了明显下滑。
花海回忆，2019年夺冠算是队伍的巅峰，但低谷来得很快。“带来的感觉就是我可以享受荣誉，但是自己也能接受失败。因为电竞就是非常残酷的东西，不可能有人一直赢。”
客观来说，虽然2020赛季eStarPro处于低谷，但花海的状态不错，也并未因此对自己产生怀疑。“当时我承担的东西不是很多，主要还是做好自己就行了，也没有想太多。”
坦然的心态加之不懈的努力，成就了今天的花海。他希望更多人通过自己了解电竞、热爱电竞，希望自己展现给大众的是“热血、积极、努力、永不言弃”的形象。
花海。受访者供图“团队意味着互相信任”
如今的eStarPro早已走出低谷，坦然、花海、清融、易峥、子阳，这五人组在组建成功后已经取得了五冠。2022年KPL年度颁奖礼上，eStarPro全员入选了最佳阵容。
花海是eStarPro的队长，在他眼中，每个队友都很让人省心。“游戏里和生活中，大家性格都特别好，也都很自律。”
尽管2022年全年成绩优异，但eStarPro也曾遇到过困难。春季赛常规赛第三轮，队伍的状态有些起伏。
花海说，那时候季后赛快来了，心里比较忐忑。最终5个人坐下来，坦诚地分享了各自的想法，把问题说开。这次推心置腹的交流后，队伍重新走上正轨。
图片来源：KPL王者荣耀职业联赛官博在花海眼中，团队一词意味着“互相信任”。
因为生活、训练、比赛都在一起，花海能发现队友性格中的另一面。他说，坦然虽然不太爱说话，但心里面装着兄弟们；易峥表现得很开朗，内心会照顾到每个人，他的抗压能力在游戏内外都很强。
“清融是非常年轻、状态非常好的职业选手，操作拉满。子阳稳重、想赢，敢于把他的指挥思路与想法，以及哪些地方没做好去跟大家积极沟通。”花海说。
花海。受访者供图谈及新赛季，花海说，春季赛的目标就是冠军。“春季赛是短期目标，赛季是长期的，要先把短期的做好。”
如同他的职业生涯，花海总希望先把眼前的事做到最好。(完)
ChatGPT搞钱行不行****** 一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。 免费服务仍将继续 “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。 去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。 当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。 但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。 据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。 烧不起的模型成本 尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。 有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。 “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。 但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。 “钱景”在哪 长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。 洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。 但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。 天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。 张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。 AIGC商业化，侵权与被侵权 AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。 张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。 此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。 郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。 北京商报记者 杨月涵 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
乐发彩票地图 |
)