ng.28.66 89.6.7

系统位数：64软件大小：82.34MB更新时间：2025-01-07

支持系统：WinAll软件语言：简体中文软件授权：免费软件

软件厂商：三六零安全科技

为您推荐:分屏

软件介绍

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ng.28.66

功能介绍

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　　2、💠二维码扫描：支持二维码和条形码扫描功能，用户可以快速扫描支付码、网址、名片等信息，提升日常生活的便利性。

　　3、💠书籍阅读器：内置电子书阅读器，支持多种电子书格式，提供舒适的阅读体验，适合在闲暇时光阅读和学习。

　　4、💠超高清OLED屏幕：配备超高清OLED屏幕，显示效果极其细腻，色彩鲜艳逼真，支持HDR10+，在观看视频和玩游戏时提供身临其境的视觉享受。

　　5、💠电子邮件同步：支持多种电子邮件服务，用户可以随时随地收发邮件、管理邮件账户，提升工作效率和信息处理能力。

　　6、💠超高清OLED屏幕：配备超高清OLED屏幕，显示效果极其细腻，色彩鲜艳逼真，支持HDR10+，在观看视频和玩游戏时提供身临其境的视觉享受。

　　7、💠离线地图：支持离线地图功能，用户可以在没有网络连接的情况下使用导航和查看地图，适合旅行和户外探险。

　　8、💠红外遥控：内置红外遥控功能，用户可以使用手机遥控电视、空调等家电设备，减少对传统遥控器的依赖，方便日常生活。分屏显示，支持LED大屏幕；

　　9、💠儿童模式：内置儿童模式，提供安全的使用环境和适合儿童的应用和内容，帮助家长管理和控制儿童的手机使用。

　　10、💠离线视频下载：支持离线视频下载功能，用户可以将喜欢的视频下载到手机，随时随地观看，不受网络限制。

　　11、💠多任务处理：具备强大的多任务处理能力，用户可以同时运行多个应用程序，切换流畅，提升工作和娱乐的效率。

　　12、💠高质量摄像头：配备高质量摄像头，支持多种拍摄模式和滤镜效果，能够拍摄出色的照片和视频，满足用户的拍摄需求。

　　13、💠阅读模式：支持阅读模式，优化屏幕亮度和颜色，减轻眼睛疲劳，适合在长时间阅读电子书和文章时使用。

　　14、💠快速截图：内置快速截图功能，用户可以通过快捷操作快速截取屏幕内容，并进行编辑和分享，提升信息记录和分享的便捷性。

　　15、💠屏幕分享：支持屏幕分享功能，用户可以将手机屏幕内容投射到电视、电脑等大屏设备上，方便演示和娱乐。字幕显示；

　　16、💠高质量立体声扬声器：内置高质量立体声扬声器，提供出色的音质效果，适合在听音乐、看电影和玩游戏时享受更震撼的音效体验。

　　17、💠防丢失提醒：支持防丢失提醒功能，当手机与配对设备距离过远时自动发出警报，帮助用户防止物品遗失。

　　18、💠高保真录音：支持高保真录音功能，能够捕捉更清晰、更真实的声音细节，适合用于录制会议、采访和演讲等场景。

　　19、💠安全支付功能：支持多种安全支付方式，内置支付保护措施，确保用户的支付过程安全可靠，保护财务信息。

　　20、💠红外遥控：内置红外遥控功能，用户可以使用手机遥控电视、空调等家电设备，减少对传统遥控器的依赖，方便日常生活。

　　21、💠阅读模式：支持阅读模式，优化屏幕亮度和颜色，减轻眼睛疲劳，适合在长时间阅读电子书和文章时使用。

　　22、💠广告拦截：支持广告拦截功能，用户可以在浏览网页和使用应用时自动屏蔽烦人的广告，提高浏览体验。

　　23、💠音乐播放器：内置高质量音乐播放器，支持多种音频格式和播放模式，提供出色的音质和丰富的音乐体验。

ng.28.66(平台登陆)

ng.28.66(模拟器试玩平台)

ng.28.66(app官方下载手机版)

ng.28.6689.6.7更新内容

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引入了全新的功能模块，丰富了应用的功能性。

引入了「实时翻译」功能，方便您在国际交流中沟通。

引入了智能提醒功能，帮助用户更好地管理他们的任务和日程安排。

优化了「远程控制」功能，支持更多设备的远程操作。

新增了「智能笔记」功能，帮助您更好地记录生活中的点滴。

ng.28.6689.6.7的特色

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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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【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。

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。

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。

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）。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

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。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

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。

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【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源：澎湃新闻

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”

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【星宸科技(301536) 探索智慧实践洞见AI未来******

公司近期召开 2024 开发者大会暨产品发布会，陆续发布低功耗影像处理、智慧车载、智能机器人、智能音频处理、智慧视觉、智能感知等产品及技术。

围绕“感知+计算”，持续推出更强端边侧 AI 产品。公司围绕“感知+计算” 理念，在承袭智慧视觉底层技术的基础上，继续协同合作伙伴洞察客户需求，持续推出合理算力、合理功耗、架构创新、数据安全的更强端边侧 AI 产品，为 AIoT、机器人、智能汽车、智能眼镜、智能家居、智慧办公、智慧工业、智慧商业、智慧教育等领域 AI 创新应用提供开放的、易用的解决方案。

发布 SSC309QL 智能眼镜方案，加速向千亿级市场挺进。目前智能眼镜正朝着小型化、低功耗、高画质的方向发展，公司发布的SSC309QL 采用了 chiplet 技术内置一颗 LPDDR4(2Gb) 的高集成方案，面积较采用外挂 DDR 的 AR1 减少了 24%，宽度缩小 20%; 同时在进行相同规格视频格式录像时的整机功耗预计为 600mW，较 AR1 的下降了50%; 而且采用软硬结合的低功耗技术架构实现“全天候随心录”功能， SoC 功耗低至 30mW。公司下一代更高性能的智能眼镜芯片方案也已提上开发日程，聚焦更优秀的图像处理、更小的封装、更低的功耗、更好的 AI 处理能力，将助力智能眼镜加速向千亿级市场挺进。

投资建议：我们预计公司 2024-2026 年归母净利润 2.4/3.3/4.7 亿元，维持“买入”评级。

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【OpenAI官宣计划成立更传统营利性公司******

　　每经编辑杜宇

　　当地时间12月27日，OpenAi官网发布博客文章，宣布OpenAI的董事会在评估改变自身结构，以便最好地支持确保AGI造福全人类这一使命。改变是为了达成三个目标：

　　一、选择最适合AGI使命长期内取得成功的非营利性/营利性结构；

　　二、让非营利组织可持续发展；

　　三、让旗下的营利和非营利组织都发挥各自的作用。

　　为了达成以上第一个目标，OpenAI计划，将旗下现有的营利性组织转变为名为公共利益公司（PBC）的实体，成立一家遵循美国特拉华州法律注册的PBC。

　　换言之，OpenAI打算选择PBC这种兼具营利性和社会效益双重属性的实体形式。相比现有结构，是一种更向传统公司考虑的形式，因为PBC是传统公司和非营利组织之间的混合形式。一些OpenAI的人工智能（AI）领域对手现在就是一PBC形式运营，比如Anthropic和马斯克创立的xAI。

图片来源：视觉中国

　　OpenAI称，PBC既有普通股，也将OpenAI的AGI使命作为自身的公益利益。这种结构要求公司在决策过程中平衡股东、利益相关方和公益三方面的利益。它能让OpenAI像AI领域的其他公司一样，以常规方式筹集必要的资金。

　　为了达成第二个目标，OpenAI计划让现有的非营利组织持有PBC的股份，通过这种形式获得现有营利组织的大量权益，PBC将由独立的财务顾问确定一个公平的估值。这种做法会让OpenAI捐助者提供的资源成倍增加。OpenAI称，由此将诞生“史上资源最丰富的非营利组织之一。”

　　OpenAI的博客文章透露，目前各大公司在人工智能开发上投入数千亿美元，这体现了OpenAI将需要付出多大的努力才能继续完成使命。我们需要再次筹集超出我们想象的更多资金。投资者希望支持我们，但以这种规模的资本，我们需要的传统股权和更少的结构定制。

　　OpenAI现有的营利部门目前由其非营利组织控制。OpenAI成立于2015年，最初是一家非营利组织，但为了获得投资，该公司在2019年成立了一家名为营利性子公司。

　　OpenAI称，目前的结构不允许董事会直接考虑投资人的利益，也不允许非营利组织轻易做控制营利组织以外的工作。未来PBC将经营和控制OpenAI 的运营和业务，非营利组织则将聘请领导团队和员工在医疗保健、教育和科学等领域开展慈善活动。也就是说，PBC将负责OpenAI的商业运营，非营利组织雇人手开展慈善活动，如此达成第三个目标。

　　OpenAI于2022年11月推出了聊天机器人ChatGPT，ChatGPT的横空出世引发了AI热潮，不仅微软、谷歌、Meta和苹果等科技巨头纷纷入局，更有Anthropic和埃隆·马斯克的xAI等AI初创企业挑战其领先地位。

　　开发先进AI模型的成本非常高，面对一众劲敌，OpenAI需要更多资金，但该公司复杂的结构让其吸引投资时受到限制。

　　“我们再次需要比预期更多的资金。投资者愿意支持我们，但这种规模的资本需要传统股权形式和更少的结构性限制，”OpenAI周五在声明中表示。

　　OpenAI今年秋季完成了新一轮融资，筹集了66亿美元资金的同时，公司估值达到了1570亿美元之多，较年初几乎翻了一番。今年年初，OpenAI员工出售现有股份时，该公司的估值为860亿美元。

　　OpenAI表示：“（新的结构）将使我们能够像该领域的其他公司一样，以传统的方式筹集必要的资金。”

　　需要说明的是，Anthropic和xAI就采取类似的结构。

　　早在8月底传出OpenAI进行新一轮融资的消息时，就有多家媒体爆料称，该公司考虑改变自身架构，从而使其对投资者更具吸引力。

　　每日经济新闻综合公开资料

　　封面图片来源：视觉中国-VCG31N2008743681

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