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《九游娱乐》 V16.85 正式服更新公告
新增内容:
1、SS13赛季:神龙降世。呆呆龙和凶凶龙的本命年来了,传说中的神龙将在这个新春现世肠岛
2、喵沙岛正式加入经典模式啦!结合岛民们上赛季的反馈,喵沙岛对地图的竞技平衡性、丰富性进行调整:
(1)升级鱼干公园:丰富喵沙岛西南部地区关卡体验,为了感谢大自然的馈赠,喵沙岛的居民们重建了鱼干公园
(2)优化地图体验:提升野外安全系数,增加野外掩体,新增毛线球掩体、星星掩体、紫色灌木等,增加野外掩体数量
(3)优化关卡布局:加强各关卡间的转移关系,调整猫德学院、仙人掌园、幸运小镇所处的位置,调整咖啡机朝向,增加若干野外建筑群
(4)优化道路地形:加强方向引导,增加荒漠地貌面积,提升地表细节,降低部分地势高度,改变道路走势
3、赛季新神秘道具:龙珠。 使用龙珠可以召唤“神龙”降世,可离开本体操控“神龙”,天空中飞行、滑翔和俯冲,发射雷球和召唤雷电轰炸区进行攻击,用雷电之力来发射雷球和召唤雷电轰炸区来攻击敌人!在召唤神龙期间,肠肠本体将得到龙珠的护佑,获得高额护盾来抵御敌人的攻击
4、赛季新武器:能量弩。能量武器体系2024年首个研究成果!最大特点是一次性发射9颗子弹横射敌人,固定弹道无子弹下坠,伤害随距离衰减
5、赛季新近战武器:武功秘籍。普攻对敌人打出神掌,蓄力可使出神龙能量波,这难道就是传说中的降龙十八掌
6、新玩法模块:冒险派对。极光之战模式打响了极光势力降临肠岛的第一战,紧急召集岛民们协力对抗
7、赛季新模式:痛击飞球。在全球爆火的模式,在这个春节期间加入肠岛,好像听说还有淘汰爆糖果的活动值得期待
8、街机争霸赛第 4 期:街机争霸赛奖励升级!玩家在每周五至周日18点-23点参与【街机争霸赛-火力全开】累积竞技积分并提升榜单星级,积分排名靠前的玩家将获得定制枪皮、称号等海量奖励,榜单星级越高奖励越丰厚
9、野外啵啵替换为自爆啵啵:肠岛惊现自爆啵啵:极光之地二当家自爆啵啵入侵肠岛,它虽然看起来很厉害,但可能避免不了被岛民欺负的命运
10、龙年春节主题活动即将来袭,活动不停,今年主打福利满满满满!!!
优化调整:
1、性能优化及防外挂功能加强
2、优化断线重连机制:优化外围界面断线重连体验,提高自动重连成功率
3、优化奖励界面:在奖励物获取界面,肠肠们可以点击物品图标来预览物品信息啦
4、优化水花特效:优化角色入水、踩水的特效
5、优化拾取设置:在设置系统的“拾取”功能中增加 关闭“自动拾取近战武器“功能,再也不用担心冲拳时捡到近战武器被打断啦
6、商店支持兑换复数商品:点券商店现在可以一次性兑换多件商品啦,每月的缤纷补给箱钥匙不必再一次次点
7、优化豪华黄金季票:黄金季票豪华版升级,开通即享额外多项专属特权,本次加入了赛季专属限定皮肤,不要错过
8、身份卡平衡性调整:狼王身份卡②技能护盾值由100下调至50
9、团队激斗去除蓄能芯片
10、本次梦幻钥匙取消转换机制:本次活动下线后,梦幻补给箱钥匙不会被转化为缤纷补给箱钥匙
问题修复:
1、修复拾取其他角色丢弃的原皮武器无法染皮肤问题
2、修复使用猫猫身份卡后可以卡在空中问题
3、修复痛击飞球模式风之翼技能概率可连续使用两次问题
4、修复实验室内可被落雷击中问题
5、修复使用冷白肤色时角色上半身颜色显示异常
6、修复M249开镜时画面短暂显示异常
7、修复在载具上仍可以播放动作问题
8、修复模式数据中未显示综合选项问题
【AI浪潮高涨,中兴通讯迎来价值重估******
21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道
由AI大模型掀起的智能计算需求正持续高涨,也搅动着A股市场情绪。
近日字节跳动旗下智能助手豆包发布视觉理解模型,小米被曝正着手搭建自己的GPU万卡集群等消息,都成为驱动资本市场波澜的外部条件。
其中备受资本市场热捧的公司就包括中兴通讯,从12月17日开始截至12月27日收盘,中兴通讯股价大约从31.35元/股一路波动中上行,最高至41.62元/股,整体涨幅约32.76%,27日股价有所回落,收盘市值约1917亿元。
(中兴通讯近两周股价快速提升)作为早期主打通信设备业务的厂商,中兴通讯此前已经提出,定位从“全连接”向“连接+算力”拓展,算力相关产业链业务也被公司视为“第二曲线”。
12月20日,中兴通讯曾发布公告称,公司股价连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达20%以上,生产经营活动一切正常,内外部经营环境未发生重大变化;字节跳动也否认了市场传闻其与中兴探讨成立新品牌或开展芯片合作的消息。但后续中兴通讯股价仍在上行,这也显示出,市场上看到了其在AI智算产业链的业务布局进展。
财报中没有具体披露中兴在AI产业链中的收入贡献,但AI业务实际上是渗透到了公司定位的运营商、政企、消费者三大业务线中,从基础设施、大模型、行业应用等维度推进业务落地。那么中兴通讯的AI业务成分到底有多高?
智算需求旺盛
本次股价扰动的根源一定程度在于市场对智能计算的需求正持续旺盛。
IDC在12月中旬发布的统计显示,智算服务市场以远超预期的增速在高速成长,且未来五年仍将保持超高增速成长。2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%,市场规模达146.1亿元人民币。
业内普遍认为,目前互联网厂商是智算需求的重要主体,但其实头部智能硬件厂商也在陆续部署自己的智能计算能力。除了前述小米的计划,OPPO在今年初也公开介绍过其在东莞滨海湾建设数据中心的概况,这意味着在AI大模型驱动下,各类型厂商都在积极建设自身AI体系化能力。
通信行业更是如此,随着国内5G大规模建设取得成效,接下来通信运营商在无线通信领域的资本开支正减弱,但算力相关投入却在增多。
一方面,通信与AI能力融合将为通信技术向前演进打开更多商业化空间;另一方面,通信能力本身也是智算生态建设中必不可少的要素。
近日中国信通院发布的2025年通信业十大趋势中就提到两个与AI相关的内容:智能算力步入万卡时代,全盘调度提升计算效率;网络智能双向融合赋能,智算推动网络演进创新。
上海证券指出,2024年,中国电信云/算力投资计划180亿元,智算算力累计超过21EFLOPS;中国移动算力开支计划为475亿元,较2023年上涨21.5%,计划通用算力累计达9EFLOPS,智算算力累计超过17EFLOPS;中国联通在算网数智投资方面将坚持适度超前、加快布局。
据该机构分析,2024年以来,运营商开展了几次重要的算力服务器集采。招标中,运营商不仅注重服务器性能、功耗、扩展性、稳定性、运维效率等方面,还要考虑是否能够满足大数据和人工智能业务的算力需求。
运营商业务是中兴通讯一直以来的核心营收支撑,随着运营商业务发展侧重的拓展,中兴通讯也在顺势改变。
此前中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石曾分析,2024年看到三大运营商资本开支中对无线投资开始下降,对算网投资加大。中兴在2021年确立第二曲线发展策略,也跟随运营商客户的云网转型步伐,积极拓展在服务器、数据中心、交换机、5G行业应用等第二曲线业务的产品。
中兴通讯总裁徐子阳此前在公开演讲中指出,当前AI产业发展面临三大难题:成本高、能耗大、商业模式没有形成完整闭环。
对此,可以从三方面缓解这些难题。首先是以网强算,“单颗GPU处理能力很重要,但以网强算、构建更大规模集群是重要方案。”他指出,中兴通讯与中国移动推进GPU的开放互联,联合研发新互联超节点AI服务器,突破传统GPU服务器的通信瓶颈。未来,还可将高带宽域(HBD)从机内扩展至机间互联,为构建更大规模的超节点奠定基础。
同时,训推并举才能加速商业闭环,中兴通讯与中国移动共同探索训推一体机,期望解决大模型商用的“最后一公里”难题。“智睿魔方AiCube”智算一体机已经赋能8个行业、20多个应用场景。此外要做到开放解耦,倡导推进软硬解耦、训推解耦、模型解耦。
AI+生态落地
虽然未在财报中明确披露AI相关业务带来的具体营收,但AI其实贯穿了中兴通讯旗下运营商、政企、消费者三大业务线。这与AI本身属于一种底层基础设施也密切关联。
今年半年报中,公司高层提到对2024年下半年的业务展望。其中在运营商网络领域,将联合运营商开展算力网络、云网融合创新,推进服务器及存储、数据中心交换机、数据中心配套、全栈全域智算解决方案等业务。
此外在政企市场,推出新一代智算服务器、高端存储、数据中心交换机等产品。服务器及存储专注于互联网、金融、电力行业头部客户,落地JDM(联合设计制造)深度合作模式;数据中心交换机加速布局互联网和金融行业,国内订货同比快速增长。消费者业务提出“AI for All”理念,布局全系AI终端。
在交换机业务方面,中兴通讯承载网副总经理李新双此前接受21世纪经济报道记者采访时指出,面对智算中心对数据交换和传输的新要求,中兴通讯交换机产品基于20多年的研发积累,推出星云智算网络方案,并已在多个市场项目规模中标。
他介绍,公司紧跟智算中心趋势,研发并推出包括盒式12.8T、盒式51.2T、框式核心交换机和白盒交换机等系列产品,满足千卡、万卡、十万卡GPU集群组网需求。
“中兴在交换机市场的布局是全面且深入的,包括数据中心交换机和园区交换机。策略是多元化发展,既要在数据中心交换机等高端市场上保持领先地位,也要确保在园区交换机等传统市场上保持稳固的市场份额。”他对记者介绍,在交换机市场,中兴已经在国内运营商网络云、公有云、私有云等新增市场项目中取得显著成果,同时在互联网、金融等行业逐步实现突破。
中兴通讯在三季报中披露,在智算基础设施和平台技术方面,推出了“一机多芯”开放架构AI服务器,兼容适配主流GPU,并以网强算,基于自研芯片推出2*200G网卡;推进OLink高速总线互联标准,并自研大容量交换芯片,在超万卡集群核心技术、算力原生、智算中心长距互联、推理任务智能分发等前瞻技术方向上开展研究。
大模型研发和应用也是必不可少的一环。今年6月的MWC上海期间,中兴通讯发布全栈自研的星云通信大模型,包括从14B参数到100B参数的多个版本,目标是要构建网络高阶自智的加速器。三季报指出,公司自研星云系列大模型,其中研发大模型有效带动研发效率提升;通信大模型在反诈、重保、新通话、体验保障等场景落地应用,加速自智网络进阶。
中兴通讯首席发展官崔丽指出,AI未来发展一定是融合性的,智算建设是系统化工程,仅靠纯GPU堆砌无法实现。为此,中兴通讯对内通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式启动智算拓;对外依托在通信领域的深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等优势,与产业伙伴共同推进产业突破。
AI大模型的发展为通信产业链厂商提出新发展挑战的同时也带来新增长机会,国内产业链厂商合作并行正显得愈发重要。
】【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?******
作为一名《街头篮球》SG,我们首先要了解SG这个职业本身,我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说,纵向运球破防成功率更大,而且因为詹姆斯后撤步运球的存在,也不会存在背身A不倒人,达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球,詹姆斯突破运球更多了无限种可能性,这也是SG耐玩的最根本原因之一。
SG的进攻,更倾向于A人的位置(A点),如何把握好自己的A点,让自己始终A过之后站在三分线上(拉开自己与防守者的空间)。
关于SG的A人组合 (我装了背2和换手2,背3,背身)
SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球,让SG的A人的组合非常多。
总结一下:
1、 后撤步 (运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用,非常安全实用的技能)
2: 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 ( 多运于在消A和叠拉时候)。
3: 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 (运用在内线后撤完AD上篮,DS、DD 或者直接投篮有用,适合拉那些喜欢死贴的对手)。
下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。
左边(3种A顺序)+后撤+右边(3种A顺序),同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边(3种A顺序)
左边+后撤+左边(下一轮A的顺序) 同理 右边+后撤+右边(下一轮A的顺序)
1、普通左+后撤+普通右 (同理右边) 慎用,容易失误。
2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳,但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后,对面已经记不清你的A顺序,不敢紧贴的时候用。
3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2(右边同理) 、左换手2+后撤+右换手2(右边同理) 这几个应该是我们常用的,不会失误,拉人效果还可以,主要看对手。
4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动,或是没反应过来容易拉倒。
5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过,从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD,可以适当打一个心理球,不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位,灵活运用各个技能吧。
但是无论自己A人多么秀,FS还是要以多传球为主,相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物,三分,中投都不差,之前遇到过一个盆友把SG当PG玩,撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策!
】【绝区零紧急追捕任务应该怎么快速完成 任务完成指南******
绝区零紧急追捕任务应该如何快速完成?
1、地点:港口区域。
2、首先玩家需要根据坐标前往布林格的地点,开始后就会进入剧情对话。
3、然后需要将前方的怪物击败,进行两段战斗后根据指引前进就会发现箱子。
4、过完动画后就能开启了,接着继续追踪,到达后开启清怪。
5、之后完后下方的对话,结束后继续根据指引前进。
6、击败路途中的小怪,一大段剧情结束后再完成下方战斗即可。
绝区零新手怎么玩
一、战斗技巧
1. 怪物在发出黄色光芒时,按下空格键可以切换攻击方式并施展振刀技能,而当其发出红光时,则需快速闪避以触发极限闪避动作(需注意,红光状态下的振刀操作不可用)。
2. e技能为战斗技巧,即便没有高亮显示也可以进行释放,高亮状态下则能施展强化过的战技。
3. 针对像格莉丝这样的远程群攻角色,玩家需有意识地拉怪,通过普通攻击和精准的走位,将怪物聚集在一起。这种策略的精髓在于意识,具体操作则需在正式游戏中逐步掌握。
二、邦布改装
所有金色、紫色和蓝色格子大小均等,如上图所示。因此,最佳组合方案应为一格金色、一格紫色、再一格蓝色。这里提供三种搭配方案以供参考:
1. 传统流派选择金色暴击、紫色爆伤和蓝色攻击。
3. 还有一种方案是利用系统赠送的金色异常效率,搭配紫色穿透和蓝色攻击。据说第四个币可以换取此特殊金色属性。以上方案仅供参考,实际优劣需以正式服务器的数值情况为准。在前期升级过程中,建议使用蓝色材料进行邦布升级,因为改造部件的兑换需要用到紫色升级材料。
金色构件需要60份紫色素材的加持,而紫色构件则是由15份紫色材料合成的。蓝色攻击部件是赠送的部件。令人欣慰的是,紫色邦布升级材料并不难寻,通过不断挑战空洞的肉鸽玩法,如同在崩铁中体验模拟宇宙一般,你可以轻松地获得它。一局游戏大约持续在20~30分钟之间。如果你不使用体力罐子,完成正式服的所有主线和支线后,你的等级大概会被卡在28级左右。解锁新的空洞需要达到30级,而解锁新的主线则需要32级。当你挑战适合你等级的空洞时,一局游戏结束后你大约能获得10个紫色材料。
三、体力规划
1、关于材料获取的建议。推荐优先收集角色突破所需的材料,以及技能进阶所需的材料和武器突破素材。绝区零30级是一个重要的节点,虽然突破后的副本掉落有所变化,但紫色圣遗物副本的掉落数量从0至1提升到1至2,其他方面的变化并不显著。
2、关于圣遗物的获取策略。不建议过度追求紫色圣遗物,因为后期很可能需要替换。同时,圣遗物升级材料非常珍贵,因此建议保存体力资源,等待后期能够进行更高效的刷取时再使用。
四、前期驱动盘
1、如果你想挑战高难关卡、或是感到开荒困难,可以使用蓝色驱动盘升级材料,去对门录像店抽取紫色驱动盘。
2、但建议在30级突破之后再刷取圣遗物,因为届时可以指定驱动盘套装up。
3、紫色驱动盘做任务也会送一部分,可以蓝色紫色混搭,凑套装效果混一下,后期再换。
五、角色培养建议
四星可练:
1. 妮可:近战专家,绝对是必备之选。她擅长聚集小型怪物,为战斗带来便利。但请注意,她对于大型怪物的牵引效果并不显著。
2. 本(熊):此角色数值表现卓越,值得投入资源进行培养。若想选择11号角色,他将是你的不二之选。同时,他与深渊的双火共鸣搭配,效果显著。
3. 苍角:同样地,他拥有极高的数值,不仅具备群攻能力,还带有控制技能和微弱的聚怪效果。即使装备一般,他也能造成可观的伤害。与鲨鱼妹组队,将会有意想不到的战斗效果。
4. 安比:五星以下的角色中,没有比他更适合练习的了。目前暂不推荐更多角色,因为游戏中的变数较大。仅提供以上几位角色的练习思路。
后期队伍配置建议为:一人为击破手,一人为支援手,一人为主攻手;或一人负责异常状态,一人负责支援,一人为主攻手。击破手负责削韧,支援手负责辅助,主攻手则承担主要输出任务,而异常状态角色则类似于副攻手。
】【上海地铁11号线遭吊车侵入 应急管理部派出工作组******
12月22日8时许,上海地铁11号线马陆至武威路站区间,由于外部一施工工地履带吊车倒塌侵入,造成地铁线路设备和一列正常运行的地铁局部受损,未造成人员伤亡。
接报后,应急管理部部长王祥喜立即作出部署,要求科学开展处置工作,严防类似事故发生。副部长宋元明第一时间视频连线上海市应急管理局、消防救援总队和事故现场,调度救援处置工作,要求上海市相关行业领域开展安全检查,市应急管理局提级调查该起重大涉险事故,分析原因,追查责任,并通报批评工程总包单位和分包单位。
应急管理部派出工作组赶赴现场指导处置。
据应急管理部微信公众号
点击进入专题: 上海地铁11号线故障】【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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