魔兽世界探索服封禁金团,引起玩家关注。支持者认为金团导致游戏环境恶化,希望回归良心状态。封禁后,农工发现暴雪执行严格,多数封号因不当程序、利用频道和滥用机制。剩余团队模式包括双马团、ROLL团和DKP团,其中双马团风险大,易被封号。ROLL装备过程中的欺骗行为成为最大问题,不诚实队友可能ROLL走已竞拍装备并退团。双马团采用保证金制度也存在问题,团长跑路时玩家难以制裁。对于纯ROLL团模式的疑问尚待解答。
魔兽世界怀旧服国服开服至今仍需排队,尤其新服中出现工作室提前售G币现象,对此问题引起玩家质疑。官方已采取措施处理,并计划引入老服账号转新服。此外,考虑魔兽世界新服与老服间的G币价格差距,新服或将开启跨服转移服务,然而是否允许这一行为还需等待时机。建议玩家耐心等待并提前做好换区准备。
热点怀旧游戏动态:《魔兽世界》WLK怀旧服将于6月回归国服首测,开启日期定于6月11日至7月7日,同时包含“荣耀事迹成就奖励”。参与压力测的玩家将获得限定版宠物红色小神龙。正式服开启日期待定,首批怀旧服玩家可从P2阶段开始体验完整巫妖王之怒。 DNF公司罢工:韩国一家知名游戏大厂Nexon宣布其子公司Neople发出公告称,在第11次工资协商谈判过程中,拒绝增加设计师薪资,遭到Neople员工集体罢工抗议。游戏大厂Nexon表示,公司目前在员工总数中占比不到20%,但由于长时间高强度工作,员工加班时间超过所有其他员工。该公司希望能按平均年薪上涨9.2%进行涨薪,但是遭到员工们更为激烈的反对。此外,Nexon计划作出一些让步,如平均年薪上涨6.3%,再无讨论。这次罢工引发行业震动。
《炉石传说:魔兽世界怀旧服,治疗职业格局变化》 WCL后,各职业均有用武之地与定位。其中,奶德作为偏低的存在并未得到充分发挥,仅占治疗职业总数的2.9%。实际上,奥杜尔、TOC、ICC等阶段,奶德仍无任何位置。因此,无论何时何地,奶德都应被视为副本中的不二选择。
电动汽车巨头的日子不那么好过:业界关注的焦点是需求整体放缓,同时面临国标新规实施带来的挑战。其中,爱玛科技2024年前三季亏损严重,主要原因是销售费用增加。此外,张剑被留置、立案调查的消息也引发了市场关注。
甘肃银行资产规模增长放缓,近7年来股价缩水90%;资产规模增长速度落后全国平均水平;市场份额倒数第三;罚金25万元;合规管理和金融违规受到关注。未来,甘肃银行还需面对内外挑战。
Nvidia 公司宣布,在 2025 财年第三季度其营收达到创历史最高纪录的 351 亿美元。该成就得益于两个关键趋势:一是价值万亿美元的传统 IT 架构的现代化改造,二是人工智能工厂的兴起,前者以支持机器学习和人工智能为目标,后者则旨在制造具有自主 AI 特性的基础设施。Nvidia Hopper 和 Blackwell 架构芯片、Omniverse 平台等产品对这两个趋势起到了重要作用。此外,随着新技术的发展,Nvidia 还受益于新的业务增长机会,包括在全球范围内加速建设和运营区域性的 AI 基础设施。
上海一家知名量化对冲基金公司幻方量化市场总监李橙因涉嫌涉及“券商会佣”被抓。据公司消息,李橙目前正在进行协助调查。公司确认李橙正参与此事,但具体情况尚未得知。该事件未对公司的正常运营产生负面影响,且产品表现尚可。此外,该公司年内已自购2.5亿元,并购买了一只名为“九章幻方沪深300量化多策略1号”的产品,该产品的收益超过10%。对此,业界人士认为,该公司所在的行业佣金水平相对较低,此次事件可能与这个因素有关。
今年双11,各大电商平台将商家减负作为比拼重点,并采取措施降低流量成本,同时电商需要将流量控制权部分交还给商家以实现所有商家的成本下降。面对越来越多的商家,特别是中小商家对双11高度内卷say no,他们选择退出大促。流量价格问题仍未得到真正缓解,中小商家要想在这场竞争中获胜,就需要提高获取自然流量的能力。电商平台需要寻找平衡,既要保护商家权益又要保证消费者的购物体验。
中颖电子强调专注芯片设计,尤其是偏专用MCU领域的份额。在全球市场,AMOLED显示驱动芯片正处于品牌市场进攻期。四季度为销售旺季,预计公司将实现营收增长。但需等待导入品牌后方可带来较好业绩驱动力。
中国联通将启动2024年5G网络设备集中采购,建议关注合作谈判供应商的竞争性谈判结果。
非洲智能手机市场第三季增长2%,份额创历史最高;平均售价下降6%,但仍有巨大潜力。功能机占比过高限制发展。
天猫双11当天,集团业务优先级进行梳理,明确了“好货、好价、好服务”的战略,其中,对淘宝天猫开启了大刀阔斧的改革措施,包括停止不必要的试错,全面反行业内卷等。这些改革举措使得阿里巴巴电商业务得到了进一步发展,实现了电商业务乃至整个行业的价值回归。
美国大学生与谷歌AI聊天机器人对话中遭遇惊人荒诞回复,引发多方质疑。谷歌公司裁定为“荒谬”,否认可能引发悲剧。人工智能频繁出错,并可能造成认知幻觉。未来应加强行业规范和监管,保障人工智能学习环境良好。