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      2、软件功能

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      3、软件更新内容

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      4、编辑评论

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      5、支持多种手机、电脑系统版本

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【李想：如果不能实现L4自动驾驶，肯定不能迈入万亿俱乐部******

三言科技 12月27日消息，在今天的理想Ai TALK上，理想汽车CEO李想被问及做一个万亿市值的企业是不是他的欲望。

李想表示，1万亿市值不是自己的欲望，只有成长是自己的欲望。经营公司有两件事情是最重要的，一是推出长远有价值、有意义的产品和服务，要做判断、要出题、要训练、要投资；二是设定好有向往感、有意义的目标。

李想称，目标是特别有效的管理方式，1万亿反映了对用户的价值，也反映了行业地位，它不是空洞的，背后还有很多东西要去做。

李想还提到，如果不能实现L4自动驾驶，肯定不能迈入万亿俱乐部。后来者必须使用最先进的技术，提供完全不同的产品体验。今天大家买车是为了开车，但未来不开车才是革命性的。一定要采用完全不同的商业模式，同时还有非常好的能力来支撑。技术、产品、用户三个层面的高速增长，是最顶级的企业都具备的特质。

【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。

【原神5.3克洛琳德复刻抽取建议******

原神5.3克洛琳德复刻如何抽取？原神这是一款非常有趣的角色扮演游戏，在游戏里玩家可以看到很多游戏角色，该游戏即将进入5.3版本，届时会迎来很多复刻角色，那么是不是还有很多游戏玩家不知道克洛琳德复刻如何抽取的，今天小编就为大家整理了原神5.3克洛琳德复刻如何抽取的详细介绍，感兴趣的游戏玩家接下来可以和小编一起来看看哦。

原神5.3克洛琳德复刻抽取建议

克洛琳德作为雷系主C，虽然在输出上有所特色，但并不是非抽不可的角色。

1、克洛琳德是雷系站场主C，专注于自身输出，缺乏后台辅助能力。她的输出机制简单，但对强度党吸引力有限，更适合追求角色设计与风格的XP党玩家。

2、如果你缺少雷系主C，并且喜欢克洛琳德的角色设计和风格，那么可以考虑抽取。

3、推荐按照1命>2命>专武≥3命>4命的顺序进行抽取。

以上就是原神5.3克洛琳德复刻抽取建议的全部内容，更多原神相关攻略，敬请关注本站。

【镰刀妹AI智能播报******

长沙晚报掌上长沙12月28日讯  长沙市，12月28日，白天，晴，气温11摄氏度，夜晚，晴，气温1摄氏度。

长沙市，12月29日，白天，多云，气温13摄氏度，夜晚，多云，气温1摄氏度。

（以上资讯由写稿机器人系统自动撰写）

【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。

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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