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更新日志

《pg麻将胡了试玩平台》 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

【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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【OpenAI ChatGPT AI 服务再次“跳闸”******

IT之家 12 月 27 日消息，OpenAI 的 AI 服务器再次“跳闸”，本次系统服务中断于北京时间 12 月 27 日凌晨 2 点 30 分左右开始，影响 ChatGPT 聊天机器人、Sora 视频生成模型以及部分 API 调用。

IT之家查询 OpenAI 公司状态页面，显示北京时间今天凌晨 3 点发布动态，称 ChatGPT、API 及其文本到视频生成器 Sora“目前错误率很高”。

OpenAI 公司随后于北京时间今天早上 6 点 05 分更新状态，OpenAI 宣布“ChatGPT 已部分恢复”，但聊天历史记录仍然无法加载，修复工作仍在进行中，何时完全恢复尚无明确时间表。

至于本次服务中断原因，OpenAI 公司并未具体说明，只是称“此问题是由上游提供商引起”。而作为 OpenAI 的独家云服务提供商，微软 Azure 今天也报告数据中心出现“电源”问题，因此可以初步判断，微软数据中心电力故障或是罪魁祸首。

本次 ChatGPT 服务中断并非个例，过去几个月已发生多次类似事件。本月早些时候，OpenAI 向 ChatGPT 订阅用户发布 Sora 视频生成工具后不久，ChatGPT 和 Sora 就曾中断服务数小时。

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【艾塔纪元止水武器属性介绍******

为「凝华」特制的阳电子炮，有效弥补了该机体在战场上自保能力不足的问题，在团队作战时也能发挥优秀的支援效果。接下来就由小编给大家带来了详细的艾塔纪元止水武器属性一览，希望这篇文章可以帮到大家!

艾塔纪元止水武器属性一览：

基础信息：

固定属性：

火力

6.3%

火力

67

耐久

924

效果：

初始EN+100，火力+80，装甲+80，耐久上限+1000，固定伤害+40，固伤抵御+40

※限特种型艾塔装备效果

专属效果：

初始EN+100;每隔15.6秒对当前锁定的敌人附加感电效果，持续8秒，基础效果命中率60%。

※限无波/凝华效果

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【《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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【AI大模型时代：多元算力如何打破碎片化困局？******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年，当大模型迈入新的发展阶段，AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面，模型已突破模态的隔离，文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合，极大地增强了模态的多样性；另一方面，大模型的应用落地领域得到广泛拓展，企业对算力的需求持续增加，对算力的依赖性显著提升。

目前，业内的共识是，大模型的Scaling Law依旧有效，因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是，随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入，算力不仅仅是技术基础设施，更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看，行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例，尽管模型规模仅增大2.3倍，但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长，使得传统的单一算力架构已经难以为继，行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此，算法的创新将驱动算力需求的持续高增长，同时，算法结构的创新也带来了MoE（混合专家模型）、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求，也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下，构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午，浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议，双方将共建大模型多元算力开源创新生态，提升大模型创新研发的算力效率，降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补，更是产业生态的一次重要整合。目前，智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台，可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上，许多企业都已意识到多元多模的重要性，但是，由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现，整个生态系统往往处于碎片化状态，难以形成合力，这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛，也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说，不仅在多元的芯片、模型中难以选择，而且即使部署成功，也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作，通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合，让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合，进而满足了企业多种开发框架的需求，真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示，FlagGems于今年6月推出，截至12月，已提供超过130个大模型算子，是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在，借助元脑企智EPAI大模型开发平台，企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发，还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示，“在多元多模的产业格局下，AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去，硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现，让算力产业形成了生态藩篱，这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题，为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外，开源开放是创新活力的源泉。未来，随着更多企业与开发者的加入，大模型多元算力生态有望逐渐成熟，并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

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