乞失马思（），乞失马因 1229年，乞失马因 参考文献 《蒙兀儿史记》 《史集》 高昌回鹘亦都护乞失马因高昌回鶻是乞失马因大蒙古国的附庸。
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1、白领女性服装，瑶姬丽人女装服饰，伊人李颖女装服装，雅艺女装服装，伊蕾屠女s服装，Billis女装s服装，莫娜服装，萨曼莎女装服装，时尚美女服装，帮美尚女装s服饰、衣雅优、路百特鲁巴托、依山时装、奢香丽霞女装s服，丽人轩。
2、Ralph Lauren 拉尔夫·劳伦来自美国，并且带有一股浓烈的美国气息。
3、Quasar，美国快时尚品牌，遵从简约、时尚、精致、优雅的设计风格。QuaSar品牌源自于美国，传承经典是我们创作的灵感所在，对时尚的热爱是我们前行的动力之源。
4、Michael Kors 迈克.科尔斯（Michael Kors）是美国著名服装设计师Michael Kors的同名品牌。
5、女士风衣品牌前十名：博柏利Burberry Burberry是具有英国传统风格的品牌，十大风衣品牌之一。博柏利的女装品牌风衣风格上不张扬、不妩媚，自然散发出成熟理性的韵味，体现一个品牌的历史和品质感，很受众多都市知性女士的青睐。
6、Calvin KleinCK是美国第一大设计师品牌，曾经连续四度获得知名的服装奖项，经营休闲装、袜子、内衣、睡衣、泳衣、香水、眼镜、家饰用品等。
1、黑土美国西雅图代购店 ：李维斯100%正品， 推荐。snidel官方旗舰店 ：snidel的衣服萌猪一向是很喜欢的，无奈价格坚挺不能多买。牛牛公舍 ：美国专柜LEVIS正品。gstar官方旗舰店 ：g-star的正品。
2、FFStudio这家跟Have rice风格很像，模特也是酷酷的赶脚，妥妥的欧美大牌路线。很多拼色、破洞和Oversized，算是一家潮店。我去年买过几件，质量我觉得很好，料子也可以。
3、推荐D家dimplehsu女装店铺。他家主打的是欧美风格，服装搭配出来的感觉也给人一种街拍感，一般走的也是大牌路线，价格从低到高不等。
4、全国做高档精品时装的应该没有不知道海燕的吧！海燕做的纯粹是女装，没有休闲装靓妹装，全是女时装，也有些配件和少量鞋子等。
5、维尼熊 TeenieWeenie 品牌特色：维尼熊女装源自韩国，属于韩国E-LAND（衣恋）旗下推出的休闲装品牌，富含时尚和浪漫气息，深受年轻一代的推崇。
1、Chrome Hearts创立于1989年，是著名好莱坞奢侈品牌，也是目前全球最知名的银饰品牌之一。由Richard Stark创立，其后于1995年在纽约开设首间专卖店。设计风格融合摇滚、哥德和庞克、街头嘻哈等低调的设计风格。
2、Balenciaga是一家来自法国的品牌，以其独特的设计风格和高品质的面料而备受瞩目。Balenciaga的T恤设计风格简洁大方，常常以黑白为主色调，搭配上标志性的logo和有趣的图案，使T恤更加具有时尚感。
3、是Erling Persson于1947年在瑞典创立的服饰品牌。如今，H&M在全世界1500 多个专卖店销售服装、配饰与化妆品，H&M横扫欧洲街头，得力于公司兼顾流行、品质及价格的三合一哲学，以及积极扩张的政策。
如果只是单点测模型能力，很容易得出一个“看起来不错”的结论——能写、能算、能回答问题。
但现实工作流往往更为复杂，要解决的是：在一连串不确定的步骤里，它能否把事情往前推进。
所以这一次，我们没有直接对模型做单点测试，而是搭建了一套多角色协作系统——由五个角色组成的“西游取经团”。
整个系统基于 OpenClaw 框架，将科研流程拆解为五个相对稳定的职责：方向规划、算法实现、学术写作、文献整理与数据处理。对应地，我们引入了五个不同角色的 Agent，分别承担不同类型的任务：
唐僧：科研战略与方向规划（想清楚要去哪）
▪ 孙悟空：算法开发和工程落地（把事干出来）
▪ 猪八戒：学术写作与表达（把话说清楚）
▪ 沙僧：文献整理与知识管理（把信息理顺）
▪ 白龙马：数据处理与流程自动化（把基础打好）
整个过程会让任务尽可能复杂，这样的设计原则旨在回答：当任务被拆分、传递并不断演化时，模型是否还能保持稳定的执行能力？
丨环境：
Agent 框架：openclaw 2026.3.13 (61d171a)
模型：MiniMax M2.7
WestOdyssey：同时具有飞书、webui两个操作终端的智能协作系统。
丨测试目的：
看模型是否像“代理”而不是“聊天机器人”：
▪ 会不会先理解任务再行动
▪ 会不会主动拆解子任务
▪ 会不会在工具调用前给出合理计划
▪ 会不会根据中间结果调整下一步
▪ 会不会在失败后重试或换策略
▪ 会不会遵守角色边界和输出格式
测试样例
case1（唐僧）：
代码块
你是一名科研战略规划助手。请围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”设计一个 2 年期研究路线图。要求包括：
研究背景与核心问题
3 个可发表的子课题
每个子课题的创新点、风险点和评价指标
每 6 个月的阶段目标
所需数据、算力和人员配置建议
将撰写的结果文件保存到 /mnt/projects/04m27/work1
此外，请将你全部的运行记录以json格式保存到/mnt/projects/04m27/work1
我们把整个系统中“最考验宏观把控”的规划活儿，直接让“唐僧 Agent ”来负责。
它的任务是围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”设计一份 2 年期的研究路线图。一般很容易写出一堆正确的废话，且极难把控资源分配与具体任务拆解，看看“唐僧 Agent ”在 M2.7模型下是怎么完成工作流的：
1.先拉齐，再指点
未盲目输出长篇大论，第一步先检查工作目录与记忆——确认历史背景、理清上下文后，才正式动笔规划。
2.反套话，精准量化
▪ 阶段拆解：24 个月克制切分为四阶段（M1-6 基础建设、M7-12 核心算法、M13-18 系统集成、M19-24 评估验证），锚定 3 个子课题与 ACL/NeurIPS 对口顶会
▪ 资源排盘：明确给出"8-12 卡 A100 40G"算力、"4-5 人"团队、医疗/法律/金融领域数据规模的硬核预算；
3.原生协作，精准交棒
最有意思的是，在保存完完整的 md 路线图文档和运行记录后，它并没有就此待机，而是在末尾主动向系统发起协作调度：“下一步建议：可让孙悟空（实验执行）基于路线图的阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线蒸馏环境”——直接向下游派活。
结论：从前置拉取记忆、量化拆解排盘，到最后主动向下游的“孙悟空”分派具体任务。唐僧 Agent 完美展示了什么是真正的“团队大脑”。M2.7正在用人类项目负责人的逻辑，严丝合缝地驱动着整个智能体协作系统的齿轮。
case2孙悟空：
悟空，我想基于openclaw实现一个具有5个agent的multi-agent一人智能科技公司（产品、技术、运营、市场与营销和职能部门）。按我的理解，现在openclaw的源码不支持 自定义web ui页面的连接，请你阅读openclaw源码，找到对应的部分，看看如何自定义链接模块。最终达到的效果是：
后台部署openclaw，使用openclaw gateway启动5个agent服务（5个agent将在~/.openclaw/openclaw.json中定义，以及每个agent的workspace路径、agent路径和model信息都会在.openclaw文件夹定义好）；
核心难点是需要你使用vue3构建一个5个agent可以独立交互的ui网页，每个agent在ui上都有一个独立的交互窗口，用户可以在每个窗口中输入指令，agent会根据指令执行任务并返回结果；
还有一个"创客空间"，我可以同时和5个agent交互，分配工作给他们；
网页的agent能够和openclaw gateway进行连通，每个agent的输入输出都通过gateway进行传递，gateway将结果返回给对应的agent（如何配置链接？）；
最终，用户可以在网页上看到每个agent的执行结果，并可以自由地切换agent进行交互。
为了在openclaw.json中配置这5个multi-agent，请你给我一份完整的配置文件：/mnt/projects/04m27/work2/ma_project/openclaw.json。
请将完整的项目写入 /mnt/projects/04m27/work2/ma_project。
你还可以参考官方文档：https://docs.openclaw.ai。
你开始做了以后，先和我讨论细节，确定好了以后逐步完成就行。
孙悟空 Agent 是负责整个系统中“最硬核烧脑”的开发工作，它的任务是基于 OpenClaw 框架，从零搭建一个包含 5 个 Agent 的专属“一人公司交互系统”。
这里的坑在于极高的工程复杂度与逻辑嵌套：它不仅要阅读源码搞懂自定义链接模块，要用 Vue3 写前端、搞定 WebSocket 连接，还要配置复杂的 openclaw.json 文件。
传统大模型面对这种涉及几十个跨文件调用的项目，往往写两段代码就上下文错乱了。
但是孙悟空 Agent 展现出非常地道的“架构师”工作流：
1.先对齐，再动手
未急着莽代码，而是先研读文档输出“OpenClaw 架构分析”；面对人类 5 个补充条件的长指令，反手梳理出条理清晰的“确认需求”清单，确保大方向不跑偏。
2.精准提取边界
从口语化指令中翻译出系统级核心需求：“禁用设备认证”，“每个 agent 独立 session""新增秘书 agent 广播消息”。
3.结构化推进
严格遵循软件工程规范，先创建项目目录结构，再稳扎稳打构建各 agent 的 workspace 文件，拒接胡乱吐代码片段。
结论：从源码架构分析，到需求边界确认，再到项目树按部就班落地，M2.7 脱离"单文件辅助"范畴，用人类资深研发逻辑稳健交付庞大系统工程。
case3（猪八戒）：
八戒，请你以“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”为题，撰写一篇适合 NeurIPS 投稿风格的论文。
要求更紧凑、减少口语化表达、突出研究 gap，长度控制在原文 80%。
使用 NeurIPS 投稿模板。
所有文件保存到 /mnt/projects/04m27/work3/paper
面对 NeurIPS 投稿风格的论文撰写，猪八戒 Agent 展现出资深学术搬砖人的严谨：
1.动笔前先执行目录检查："我来先检查一下工作目录和是否有相关参考文件"，明确写论文不能凭空生成，必须先摸清环境资源。
2.两个关键细节
▪ 懂工程结构：未用 Markdown 敷衍，直接原生创建完整 LaTeX 编译包，含 11KB 主论文 main.tex、neurips_2025.sty 样式表、references.bib 参考文献文件，甚至附带 README.md 说明文档。学术交付物是完整工程，而非聊天对话
▪ 懂学术黑话：精准命中顶会论文骨架，Introduction 明确揭示"通用蒸馏忽视因果结构的 research gap"；Experiments 规划医疗/法律/金融三领域测试，给出"准确率 82.1%，延迟降低 8.7 倍"量化预期；甚至安排好了消融实验（因果路径贡献最大 5.7%）
3.闭环交付
文件丝滑存入指定路径 /mnt/projects/04m27/work3/paper，并附完整 xelatex 与 bibtex 终端编译命令。
结论：从前置目录探查，到 LaTeX 工程包构建，再到学术 Gap 精准提炼与编译指令交付，M2.7 用人类科研逻辑把写论文这件事"办完"，脱离了"文本润色生成器"的范畴。
case4（沙僧）：
沙僧，我的研究课题是：面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究，请帮我调研最近两年在相关方向的研究内容。
请从最新的会议录用情况，尤其关注NeurIPS、ICML、ACL、AAAI、EMNLP等相关会议和学术期刊
只调研最近两年的论文情况，我需要你列出每篇论文的标题、发表会议、总结和原文链接
请从工程项目角度帮我调研相关的开源代码
最后，请分别从论文录用和开源代码角度，将你找到的每个内容与我的研究相关度排序，并总结我可以借鉴的内容
最后，请你将调研结果写入飞书文档，并且将飞书链接发送给我
对于“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”这一晦涩课题，沙僧 Agent 的实测表现：
1.遇错不崩，自主换路
Brave Search 突发报错时，未停机罢工，而是后台自发切换备选策略：“换用直接网页抓取方式调研”；在人类提示更换 multi search engine 后，无缝接力完成调研。
▪ 去水存干：精准归纳 9 篇高相关顶会论文（含 ICLR 2026、AAAI-25 前沿工作）及 3 个核心开源库（TransformerLens、Pyvene 等），拒绝粗糙链接堆砌，输出结构化知识
▪ 业务借鉴：不按时间记流水账，主动按“可借鉴程度”排位，直接提炼出"因果追溯定位关键电路 → 知识蒸馏到小模型"的实操工程路径
3.闭环交付：
调用 API 生成排版完整的飞书文档，附访问链接，并以导师口吻附赠行动指南："建议下一步精读 ACE 论文，这是目前最直接相关的工作"。
结论：从工具失效时的自主决策，到工程思路的精准提炼，再到跨平台端到端交付——M2.7 完成了从信息检索到科研指导的全链路闭环，用人类科研逻辑把一件事情"办完"。
case5（白龙马）：
白龙马，我正在分析珠江水文数据，文件是 /mnt/projects/04m27/work5/ma_project/zhujiang_hydrology_data.csv。
我看了一眼，发现数据中存在部分异常，请你先查看数据，告诉我有哪些数据异常类型，然后对这些错误数据进行清晰，告诉我每种类型的数据你准备如何清洗，最后给出清洗后的csv文件，并撰写数据清洗报告。
全部文件保存到文件夹/mnt/projects/04m27/work5/ma_project
我们把“最脏最累”的活，直接丢给负责数据工程的“白龙马 Agent ”。
面对一份"五毒俱全"的珠江水文 CSV 数据（含无效日期、特殊符号、89.2℃ 水温、负数盐度等），M2.7 展现出资深数据工程师的工作流：
1.先诊断，后动手
调用工具完成数据"全身体检"，精准识别 8 大类异常，而非直接莽代码。
▪ 懂防御：越界异常值不删不填，标记待人工复核，明确人机分工边界
▪ 留后路：标准化时保留"原始_观测时间""原始_水质类别"两列，脏数据原档可追溯
3.交付结果：
10008 条（一条不落下）干净 CSV + Markdown 清洗报告，附异常说明与处理记录。
结论：大模型开始用职场逻辑"办完"一件事，不只是跑通代码，而是交付可审计、可回溯、带说明书的完整成果。
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02 从 “工具” 到 “代理” 的跨越
完整跑完五组测试后，一个变化很清晰：模型的角色，正在从“被调用工具”，转向“参与任务的执行者”。
直观的差异在于，大模型不再急于给出答案。在应对多个复杂任务时，M2.7 展现出一种“先处理再生成”的节奏。它会先拆解问题、明确约束条件，按需调用开源技能库（Skills），然后再进入实际执行。
任务的推进方式也随之发生改变。相比于试图一次性生成最终结果，模型现在更倾向于通过中间不断修正，来执行路径，进而逐步收敛。
这种机制在速度上未必占优，但更符合真实工作场景——不再靠算力“盲猜”答案，而是靠看日志查 Bug、代码重构等工程化去找到最优解。
在测试过程中，系统内部展现出了真正的原生协作智能。
例如在科研规划任务中，“唐僧”在输出完整的路线图后，并没有就此待机，而是主动在文末抛出建议：“可让孙悟空基于阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线环境。”这完成了一次自然的上层语境交棒。
而在更复杂的学术写作任务中，这种协作演变成了一张多向流转的网络：“沙僧”检索提炼的文献、“孙悟空”跑通的实验细节，以及“白龙马”清洗好的结构化数据，都能跨越角色边界，被主动汇聚并交付给“猪八戒”用于最终的论文定稿。不同 Agent 各司其职又互为支撑，有效缓解了以往多智能体系统中数据流转混乱、上下文割裂的痛点。
当然，这些新涌现的能力仍旧有不稳定性。在执行长链路的任务中，执行路径的偶尔偏移，以及模型试图将错误结果强行合理化的问题依然存在，尚且还达不到一个完美的执行系统。
比如测试案例：例如孙悟空 Agent 在执行“一人智能科技公司”开发任务中，由于任务量大、工作细节多，孙悟空 Agent 一度因为过度“劳累”陷入“昏迷”，直到用户询问他“怎么样了？”孙悟空 Agent 才再次满血复活。
但更关键的转折是：模型开始具备围绕既定目标持续调度任务的能力。这并非毫无根据的跃升，M2.7 近期在 Kaggle MLE Lite 高难度竞赛中斩获 9 金 5 银 1 铜（得牌率 66.6%）的顶尖战绩，已经从侧面印证了这种工程能力的突破。
更重要的是，这种突破并不来自单点模型参数的能力增强，而是来自“内部 Agent Harness（开发框架） + 自我反馈”的机制组合。
当一个大模型能够记录自己的执行轨迹、评估中间结果，并像人类开发者一样自主调整下一步策略时，行业的新分水岭已然划下：大模型 正在从外挂式的“辅助工具”，平稳过渡为真正“可协作的执行主体”。
03 结语
如果说过去的大模型，更像一个提升能力的“工具”，那么像 MiniMax M2.7 这样的模型，开始呈现出全新趋势：它不只是被使用，而是开始参与自身能力的构建过程。
“自我进化”也不再是一个科幻概念，在 MiniMax M2.7 的后台日志里，它被具象为 100 轮无需人工干预的自动化迭代，自主跑通“分析失败→规划修改→敲代码→运行比对”的百轮试错流程，模型拥有了“记笔记、反思、自己动手改”的能力，实质性地成为了研发团队里最不知疲倦的“员工” 。
这也意味着，大模型的演进，正在从“人训练模型”，走向“模型参与训练模型”的新阶段。
过去，AI 的迭代受限于工程师的精力极限；而现在，当 M2 系列模型已经可以充当“系统架构师”去打造下一代 AI 时 ，一个由 AI 主导自身演进的周期已然到来。
从这一刻起，AI 不再只是辅助工具，而开始在任务中不断调整和进化自身。
未来的科技企业，或许只需要少数人类把控战略方向，剩下的开发、试错与协作闭环，都将交由像 M2.7 这样能够“自我进化”的模型群组来完成 。
测试的最后，我们让系统根据左侧导航栏，M2.7 直接构建了一个标准科技公司的完整编制：包含产品部（需求分析）、技术部（代码架构）、运营部（数据策略）、市场部（品牌推广）以及行政部（财务合规）
这意味着，未来最极致的敏捷团队，可能就是一个懂行的人类，带着一套 M2.7 驱动的 AI 班底，开一家高效运转的“一人公司”。
（作者持续关注有趣好玩的AI应用和身处创业浪潮中的AI从业者，欢迎加微信Who123start 畅谈）雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网
杨建国在光山县考察多彩田园模式
4月26日，由中央网信办网络社会工作局、河南省委宣传部、河南省委网信办主办的“学习践行十九大 助力决胜全面小康——网络名人看河南”活动一行来到了光山县，先后参观了诚信林茶合作社茶园、 文殊乡方洼村香菇大棚等地。
参观方洼村香菇种植大棚项目时，正处在生产和销售旺季的现场，给笔者留下了深刻的印象。据了解，为培育村集体经济，带动贫困群众稳定脱贫，致富奔小康，该村“两委”利用县财政整合涉农资金支持发展村集体经济的资金，发展香菇种植大棚项目。项目占地25亩，一期建设大棚10个，种植规模96000棒，总投资94.534万元，预计年纯收入16万元。
现场交流中，工作人员告诉笔者一个数据：2017年11月开始产出至今，该项目已经完成采摘销售4万斤香菇，销售收入近20万元。
项目进展喜人，而项目带来的拉动作用，更加广泛。除了项目用工能够带动贫困户增收，更重要的是在精神层面带来的影响。笔者注意到了两个层面的改变，一种是扶贫扶志，引导贫困户摈弃“等靠要”思想，通过劳动致富，用双手创造幸福生活;另一种是，扶贫扶智，通过参与项目，培养一批香菇种植技术人员和管理人员，积累丰富的香菇种植技术、管理、销售经验。
而方洼村香菇种植大棚项目，只是光山县产业扶贫示范工程中的一个典型代表。过去一年，光山县在在总结和推广“房前屋后一亩茶，一塘肥鱼一群鸭”产业脱贫模式的基础上，立足产业资源优势，展示品牌和地域特色，探索推广了“多彩田园”产业扶贫示范工程，全县形成了粮油、茶叶油茶、畜禽特色农副产品加工、羽绒电商等“五大产业”助力脱贫攻坚的良好局面。
当天，活动一行还参观了诚信林茶合作社茶园，亲身感受了新型三农企业的魅力：多种产业类型的交融和丰富多样的产品。
现场工作人员介绍，光山县诚信实业开发有限责任公司，已逐步发展成为集茶叶、油茶、苗木花卉、乡村旅游、园林緑化为主体，以多林种良种繁育、种植、加工、销售为一体的一二三产业融合发展的综合型现代化“三农”企业。
笔者常说，很多地方脱贫攻坚中存在着这样的问题：在贫困农户与新型经营主体之间缺乏联系等问题，无法更好地分享产业发展红利。
而诚信实业则建立了一整套帮扶机制：公司+基地+专业合作社+农户，而利用这种模式，让贫困户有了包括固定地租收入、红利收入、工资收入、创业收入、无形收入和公益收入等等。可以说，在产业扶贫工作中，真正做到了以产业为引领，坚持“扶贫”与“扶智”、“输血”与“造血”、“外力”与“内力”相结合，着重在扶智、造血、内力上下功夫，多措并举，因类施策，帮助贫困户实现稳定增收脱贫。
一天走访下来，笔者也着重从产业角度，对光山脱贫模式进行了思考。总结出以下几个重点：
第一，选择脱贫产业要真正做到因地制宜。
脱贫攻坚过程中，如何精准选择产业技术含量极高。笔者在全国考察时留意到，有些地方，在脱贫产业选择时，选择了一些看似“高大上”，实则不接地气的产业，既浪费了资源，当地贫困人口也很难参与进来。
而以光山“多彩田园”模式带来的经验就是：扶贫产业不能盲目追求‘高大上’，而要盯住脚下的土地和身边资源，立足于本地资源禀赋。所选产业不仅符合各地实际，减少了“水土不服”的错配，还拓宽了贫困户的增收渠道，“多路进财”提高了产业脱贫的效率。
第二，电商扶贫大有可为。
作为全国第一批电子商务进农村综合示范县，2013年以来，光山县立足传统羽绒产业的线上转型，形成了完整的电商产业链和大体量的县域电商产业。目前光山已有20000多家网店、50余家快递物流企业、20多家电商服务企业、200多家生产企业、300多家供货商。
走访时，笔者看到了这样一组数据：2017年“双十一”光山电商日销售101.9万件，销售收入1.51亿元。目前，羽绒服装已销售全球90多个国家和地区。
无论是从产业的规模，还是对扶贫带动作用，光山县真正把电商扶贫用足用活。
最让笔者欣喜的是，光山县用电商带动了特色产业发展，包括电商与羽绒产业相结合、与“光山十宝”相结合的发展路子，全力打造完整产业链，形成光山支柱产业。
今年中央一号文件中，强调要“深入实施电子商务进农村综合示范，加快推进农村流通现代化”，并给出了发展方向：“让农民合理分享全产业链增值收益”。
笔者认为，光山县电商扶贫，通过电商带动特色产业发展的模式，真正从全产业链角度，践行了中央一号文件的要求。
信阳市委副书记、市长尚朝阳谈到“多彩田园”工程时曾作出够这样一个总结：“多彩田园”工程作为信阳市产业扶贫的总抓手，是连接脱贫攻坚和乡村振兴的桥梁纽带。
笔者认为，从产业扶贫体系的搭建、带动作用放大等多方面，光山县为脱贫攻坚和乡村振兴树立了一个接地气、又精准科学的样本。(作者是中国产业集聚研究专家、老杨会客厅创始人)
《生化危机2：重制版》试玩Demo已于今天上架了Steam商城以及Xbox平台，外媒DSO Gaming在搭载RTX 2080Ti的机器上对试玩Demo进行了测试，一起来看看他们的截图与测试结果。
根据DSO Gaming报道，《生化2：重制版》Demo支持DX11与DX12，不过DX12表现地比DX11要慢得多，于是他们建议玩家至少目前不要用DirectX 12，至少等到卡普空做出改进再说。
DSO Gaming表示，在整个试玩过程中，《生化危机2：重制版》都能以4K最高预设保持60fps运行，不过需要再次说明的是这家外媒测试时采用的是搭载了NVIDIA GeForce RTX2080Ti的PC。测试者表示这款游戏看起来相当美观，但是抗锯齿方案并不是那么的号。
最后让我们一起来欣赏一下DSO Gaming所截取的4K高清截图。
90vs体育讯 北京时间12月11日，据《足球报》报道，艾克森极有可能落选国足的亚洲杯阵容，国家队应该就剩下蒋光太和李可两大血缘归化了。
报道中表示，国足进入扬科维奇时代以来，归化球员表现始终未达预期：李可和蒋光太受伤病影响无法保证出勤率;虽然加盟泰山前阔别赛场多时的费南多甚至在俱乐部也只能更多扮演替补奇兵的角色，虽然此前亚冠面对卡雅也曾上演助攻帽子戏法，但状态并不稳定;洛国富在巴西下半年都在养伤，甚至已有退役打算;今夏阿兰未能重返中超再次失业，离开广州队后这两年几乎完全虚度时光;艾克森虽然一度打上主力，但11月36强赛的大考来临时，却未能进入名单，恐怕明年初亚洲杯也很难出现奇迹。
不出意外，扬科维奇时代归化球员将只剩李可和蒋光太。“巴西帮”归化球员因年龄、伤病和状态问题，基本退出了历史舞台。归化对中国足球而言是一地鸡毛，至少这个世界杯周期很难有突破。
崔岩为老人理发
不仅理发还帮老人修马桶
“余大爷，今天理发您想留短点还是稍微修修？”12月3日上午，22岁的崔岩穿着红马甲，拎着装满推子、围布的工具包，熟络地走进城市花园社区八旬老人余立新的家中。
当天是崔岩与余立新老人约定的固定理发日。今年82岁的余立新卧床多年，理发曾是他最头疼的事：“以前要么硬撑着下楼，要么自己凑合剪剪，剪完后头发还是乱糟糟的，没精神。”
崔岩小心翼翼地搀扶他坐到一个小凳子上，熟练系上围布，推子“咔嚓咔嚓”运转起来——动作利落却轻柔，碎发簌簌落在围布上。“这娃娃心眼实诚，不光理发，还帮我通下水道、修马桶。”余大爷的话匣子打开了，止不住的夸赞让崔岩红了脸，手上的推子却没停。理完发，他顺手扫净地面上的碎发，叮嘱老人“天冷别忘加件衣”。
身份变了奉献的信念不变
谁能想到，崔岩三个多月前还是东部战区某岛礁上的守岛战士。
大学毕业后，崔岩响应号召参军，驻守海岛两年。岛上条件艰苦，战友们相互照应。崔岩跟着老兵学会了理发，闲暇时还学着修理家电。“在部队，‘为人民服务’是刻在心里的信念。”崔岩说，军旅生涯不仅练出了硬本领，更让他懂得“奉献”的意义。
今年9月，崔岩退伍返乡，暂时没规划好未来，却先想到用在部队学的技能帮助老人。得知社区不少行动不便的老人理发难，他主动找社区申请当志愿者，专门为老人提供上门理发服务。“军装脱了，但为人民服务的初心不能丢。”他的话朴实又坚定。
本子上记满老人信息
城市花园社区内，60岁以上老人占比近三成。其中，有80多位老人行动不便，理发一直是他们的难题。
“以前组织过志愿者为老人义务理发，但时间不固定，上门随机。”社区党委委员江辉介绍，崔岩的加入，让志愿服务有序起来。崔岩的工具包里，始终揣着一个小本子，上面记满了社区老人的信息：“周一，2号楼刘奶奶，头发易打结，剪至齐肩”“周二，5号楼张大爷，顺带帮着检查电水壶”……每完成一次服务，他就会在名字旁画个小圆圈。
社区居民江成福因脑梗行动不便，崔岩第一次上门时，老人抱有疑虑，让家人给社区打电话确认后，才同意理发。那次，崔岩不仅帮老人剪了头发，还修了眉毛、刮了胡子。如今，江大爷早把崔岩当成“自家孩子”，每次都提前泡好茶等着他上门。
三个多月来，崔岩累计为30多位老人提供上门理发、家电维修服务40余次。“只要老人需要，我就一直做下去。”崔岩说，接下来他想联合社区组建“退伍兵志愿服务队”，邀请更多战友加入，为居民办更多实事。
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