壹号娱乐(内附攻略)PC

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壹号娱乐(内附攻略)游戏特色

1、在与这些怪人交流的过程中，玩家控制的角色却陷入了一场危险的恋爱!面对一不小心就会死的境地，感受刀尖上舞动的凄美。了解男人的语言并做出正确的选择成为你生存的唯一希望。

2、异空间中，所有的神秘人都使用了一种极其诡异的手段，玩家需要根据这些神秘人的表情、动作、所指的物体等等，来猜测出这些话的真正含义，从而成功地理解他们的意图。

3、在漆黑的异空间，随时可能遇到不同的神秘人，而且并不是个个都是友善的。当危险来临时，你必须做出正确的选择，并不断探索和前行，最终找到逃生之道。

4、🦟⚡️欢迎使用🦟【壹号娱乐】⚡️🕯️️⚡️支持:32/64bit⚡️系统类型:壹号娱乐(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2024APP下载)《壹号娱乐》笔记同步：优化笔记同步功能，通过应用跨设备同步和管理笔记。无论是手机、平板还是电脑，都能通过笔记同步功能随时随地查看和编辑笔记。

5、🦟⚡️欢迎使用🦟【壹号娱乐】⚡️🕯️️⚡️支持:32/64bit⚡️系统类型:壹号娱乐(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2024APP下载)《壹号娱乐》智能建议：新增智能建议功能，通过应用根据使用习惯提供个性化建议。无论是功能推荐还是设置调整，都能通过智能建议功能提升使用体验。

6、🦟⚡️欢迎使用🦟【壹号娱乐】⚡️🕯️️⚡️支持:32/64bit⚡️系统类型:壹号娱乐(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2024APP下载)《壹号娱乐》紧急联系人：新增紧急联系人功能，通过应用设置和联系紧急联系人。无论是紧急情况还是突发事件，都能通过紧急联系人功能快速求助，提升安全性。。

7、🦟⚡️欢迎使用🦟【壹号娱乐】⚡️🕯️️⚡️支持:32/64bit⚡️系统类型:壹号娱乐(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2024APP下载)《壹号娱乐》智能助手：集成智能助手，提供建议和帮助。无论是使用指导还是问题解答，智能助手都能提供及时的帮助，让使用更加顺畅。。

【在纳斯达克100指数再平衡过后，特斯拉、Meta、博通的权重都有所下降******

更多消息，持续更新中

在纳斯达克100指数再平衡过后，特斯拉、Meta、博通的权重都有所下降。

风险提示及免责条款

市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

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【福至天墉 《问道》8月万宝阁活动来袭******

       福利风暴席卷中洲，元灵坐骑重磅来袭，《问道》8月万宝阁活动正在进行中！十阶坐骑、三天技元灵、神兽，还有精魄、秘籍、法宝等稀有道具大放送！各位道友们快来围观一下吧！

       本次万宝阁活动将于8月1日开启至8月31日结束。玩家点击界面右上角的“万宝阁”小图标，即可参与活动。万宝阁活动中的符钱道具为指定货币，玩家每兑换1000元宝，即可获得一枚“符钱”道具。玩家可以用其在万宝阁活动中进行抽奖、兑换商城道具或者兑换数值，但是该道具不能作为交易货币直接使用。

       本次万宝阁奖品分为九类，首先是稀有大奖，有十阶坐骑北斗天蓬，三天技元灵笛舞、三天技混沌，三天技神兽玄武、三天技疆良、三天技麒麟还有元灵、神兽、变异精魄以及特级道具等奖励。此类稀有大奖，只能使用“符钱”道具通过抽奖获得，不能使用符钱直接兑换。玩家可一次只使用一枚符钱，也可以一次使用十枚铜钱。每次抽取必定获得道具奖励。

       然后是道具好礼，第一类道具好礼主要以秘籍为主，具有神龙罩、乾坤罩、如意圈、拔苗助长、翻转乾坤、天生神力等14本秘籍，以及一个“天行石”道具，玩家可以选择可以抽奖获取此类道具，获得试用160符钱直接进行兑换。第二类道具好礼，则是由打造装备必备的超级粉水晶，激活星图的各类石头，以及让我们能够幻化成Q版形象的幻形镜组成。

       第三类道具好礼主要以法宝为主，如九火神龙印、番天印、金蛟剪、混元金斗等，大多需要27至40枚符钱就可以进行兑换，每项法宝都拥有一项特殊的技能，能够帮助各位道友增加战力，如番天印的功能就是有一定几率出现法术连击。连击的技能从不高于施法的技能阶次中随机选择一种技能。

       除此之外，《问道》8月万宝阁活动，还有更多道具好礼等你来挖掘！另外，每个月20号至月末，在当月兑换元宝数量超过1000的玩家还可以对下一期的可兑换奖励进行投票，决定下一期中万宝阁中的道具类型，各位道友不要忘记哦！

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

】

【《坦克世界》WOC全民公开赛决赛阶段开启******

经历了一周的休整后，晋级的8支队伍在上周末进行了淘汰赛的首轮交锋。在胜者组第一轮的比赛中，随便玩玩、GCAT均以大比分战胜了对手，NoCruelty鏖战7局后也拿下了3U暮雨晨风。2072、3U暮雨晨风两支队伍在落入败者组后未能及时调整状态，遗憾告别了本届WOC。

最让人惊喜的莫过于RG战队，在首轮4:0横扫OBG后，又与NoCurelty激战七局最终获胜，提前锁定本届比赛前三。另一半场的GCAT在小组赛头名争夺战失利于NoCurelty后重整状态，在胜者组的第二轮对阵随便玩玩的战斗中让二追三，最终打入决胜局逆风翻盘，拿下另一张胜者组决赛门票。

本周五晚20:00将首先迎来第二轮败者组对决，PTG将迎战在首周预选赛中曾淘汰过自己的NoCurelty战队，OBG则将对战随便玩玩，两支老牌强队与两支新锐黑马又会碰撞出怎样的火花？胜者组的决赛又最终将以谁胜出？让我们本周五晚20:00准时锁定各大网络直播平台《坦克世界》官方账号，见证即将来临的最终决战！

坦克世界全民公开赛将在各大平台同步直播，各位大神也将为所有玩家提供专业的观赛解说，陪伴玩家享受精彩赛事，学习高手操作。关于坦克世界全民公开赛的更多信息，敬请点击》》》坦克世界全民公开赛

在WOC进行期间，车长们还可以通过观看特定直播、预测比赛比分、达成进度成就等方式获取“电竞币”。使用“电竞币”可在游戏内“电竞商店-2023WOC全民公开赛”板块中兑换包括消耗道具、加成品、2D风格、银币、车位、高级账号，以及E 25、斯柯达 T56、阿斯特朗 雷克斯和M54变节者等高级金币坦克！

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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壹号娱乐(内附攻略)游戏下载方式

第一步：选择/拖拽文件至软件中
点击“添加壹号娱乐”按钮从电脑文件夹选择文件，或者直接拖拽文件到软件界面。
第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，壹号娱乐支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。
第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。。

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🚿步骤4：验证账户填写完个人信息后，您可能需要进行账户验证。🦆壹号娱乐🛁会向您提供的电子邮件地址或手机号码发送一条验证信息，您需要按照提示进行验证操作。这有助于确保账户的安全性，并防止不法分子滥用您的个人信息。
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🧯步骤6：阅读并同意条款在注册过程中，🔮壹号娱乐🍋会提供使用条款和规定供您阅读。这些条款包括平台的使用规范、隐私政策等内容。在注册之前，请仔细阅读并理解这些条款，并确保您同意并愿意遵守。
🥙步骤7：完成注册一旦您完成了所有必要的步骤，并同意了🐱壹号娱乐🕸的条款，恭喜您！您已经成功注册了🍘

壹号娱乐(内附攻略)游戏亮点

1、任务

个人收藏：新增个人收藏功能，通过应用保存和管理喜欢的内容。无论是文章、图片还是视频，都能通过个人收藏功能随时查看和分享，提升使用便捷。

2、副本

文件加密：新增文件加密功能，通过应用保护重要文件的安全。无论是文档、图片还是视频，都能通过文件加密功能防止泄露，提升数据安全性。

3、解密

字体库：新增字体库功能，通过应用下载和使用各种字体。无论是设计工作还是个性化设置，都能通过字体库功能找到合适的字体，提升美感。

4、日语

社区活动：新增社区活动功能，通过应用参与和组织各种活动。无论是线上讨论还是线下聚会，都能通过社区活动功能与志同道合的人交流，增进友谊。

5、气氛

在线客服：新增在线客服功能，通过应用实时咨询和解决问题。无论是技术问题还是使用疑问，都能通过在线客服功能快速获得帮助，提升用户体验。

配置要求

最低配置

操作系统：Windows 7或以上

CPU：Intel i5 Quad-Core

内存：4 GB RAM

显卡：NVIDIA GeForce GTX 750 Ti

存储空间：需要 2 GB 可用空间