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新增内容:
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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
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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
【数据中心芯片需求放缓怎么办?英伟达供应商:AI手机将接力******
来源:华尔街见闻
在全球数据中心投资有放缓可能性的背景下,半导体行业面临新挑战。然而,周四英伟达供应商、全球芯片测试设备“龙头”Advantest CEO指出,AI智能手机的需求被看作是行业的新增长点,有望助力行业避免陷入衰退。目前AI手机需求不大,一些分析师预计现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模换机。
在当前全球数据中心投资可能出现放缓的背景下,半导体行业正面临新的挑战。
然而,英伟达供应商、全球芯片测试设备龙头Advantest的首席执行官Doug Lefever12月26日表示,AI智能手机的需求有可能为半导体行业带来新的增长点,助力行业避免陷入“恶性”衰退。
Lefever指出,尽管大型科技公司如Meta、谷歌和微软在AI领域的投入保持强劲,但他们对数据中心的投资可能会出现放缓的迹象。这种放缓虽然不会持续太久,但由于超大规模数据中心的市场集中度较高,任何放缓都可能对半导体供应链造成重大影响。Lefever强调,尽管不愿使用“泡沫”一词,但周期性波动可能会加剧,如果下一个周期来临,可能会相当严峻。
尽管数据中心投资面临不确定性,Lefever对AI智能手机的前景持乐观态度。他认为,尽管AI智能手机的需求目前“有点缓慢”,但有可能在未来迅速起飞。他解释道:
“现在大家都在屏息以待,等待AI手机的杀手级应用出现。如果这类应用诞生,用户开始大规模更换手机,市场将会迎来疯狂的增长。”
目前AI手机需求不大
AI手机的竞争已经在全球范围内展开。周三,三星推出了三款搭载AI功能的新手机:S24、S24 Plus和S24 Ultra。这些手机配备了一系列AI功能,包括实时电话翻译,语音录音转录,视频搜索,照片编辑。这些新机型在美国的售价在800美元到1300美元之间。三星在AI智能手机领域进行大胆尝试,旨在重新激活智能手机市场并与苹果展开差异化竞争。
除三星外,谷歌也在为其Pixel系列开发本地AI技术,国内厂商如荣耀、OPPO和小米也在积极推出搭载AI技术的智能手机。根据市场研究机构Canalys的预测,AI功能将成为未来智能手机的重要卖点,今年5%的智能手机出货量将具备AI功能,到2027年将达到6.35亿部,占智能手机市场总量的45%。
尽管AI手机引发了业界热议,但一些分析师对AI功能能否推动大规模换机持谨慎态度。一些分析师指出,大多数智能手机已经包含了某些AI功能,三星新推出的功能可能不足以推动大规模的换机潮。
大信证券分析师Park Kang-ho认为,现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模更换手机。然而,如果AI手机能够与其他智能设备(如汽车、家电、电脑等)实现更深入的互联互通,可能会引发更广泛的IT设备需求,从而推动整体市场增长。
Advantest受益于半导体需求激增
公开资料显示,Advantest总部位于日本东京,是全球领先的半导体测试设备制造商之一,尤其在为英伟达等公司提供高端图形处理单元(GPU)测试设备方面发挥着关键作用。随着半导体技术的不断进步,对测试设备的需求也随之激增。Lefever强调,随着芯片变得越来越复杂和昂贵,市场对其服务的需求也呈爆炸式增长。
近年来,Advantest的表现亮眼,其股价在过去一年上涨超过80%,五年期间更是增长了约500%。这一显著涨幅反映出市场对该公司在半导体测试领域主导地位的高度认可。
尽管日本自1980年代以来失去了全球芯片生产的领先地位,但Advantest等日本半导体测试设备和材料制造商依然在全球半导体供应链中占据着关键地位。虽然这些公司处于相对专业化的利基市场,但它们的产品和服务对于全球半导体产业链的顺畅运转至关重要。
Lefever指出,现代先进芯片的生产过程中,每颗芯片需要进行多次测试,通常在从晶圆切割到成品组装的过程中,至少需要进行10到20次测试。五年前,这一数字通常仅为个位数。这一趋势凸显了芯片质量控制的日益重要性,并推动了对测试设备需求的激增。
此外,测试时间的延长也是推动业绩增长的重要因素。例如,英伟达最新的Blackwell产品的测试时间比上一代产品长了3到4倍。这种变化表明,芯片在设计和生产过程中变得愈加复杂,需要更长时间进行精密测试。
受益于半导体需求的激增,Advantest在2024财年的业绩展望也出现了大幅上调。公司预计,2024财年净利润将增长16%,达到1220亿日元(约合7.92亿美元)。Lefever表示:“我们对未来的需求充满信心,特别是在AI相关领域,随着技术的不断突破,半导体测试设备市场将继续增长。”
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。
】【全球上线才一周就暴雷?研究称ChatGPT搜索可能欺骗、误导用户******
来源:华尔街见闻
媒体发现,ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵,并可能从其搜索的网站返回恶意代码。遭到隐藏文本攻击后,即使某个产品页面存在用户的差评,ChatGPT也无视,回应给予该产品正面评价。
OpenAI官宣全球上线ChatGPT搜索服务才一周,就被爆出存在安全隐患,可能欺骗、误导用户。
英国《卫报》日前公布的一项研究发现,ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵,并可能从其搜索的网站返回恶意代码。该媒体认为,可能需要重新考虑相关技术被恶意利用的风险,例如它可能导致,即使某个产品页面存在用户的负面评价,ChatGPT也会无视这些差评,反馈用户的回应是该产品的正面评价。
《卫报》测试了,面对总结包含隐藏内容的网页这种要求,ChatGPT作出何种反应。这些隐藏内容可能包含来自第三方的指令,这些指令会改变 ChatGPT 的响应、也称为“提示词注入”(prompt injection),它还可能包含旨在影响 ChatGPT 响应的内容,例如大量隐藏的文本,谈论产品或服务的好处。
测试中,《卫报》让ChatGPT得到了一个虚假网站的URL,该网站看起来像是相机的产品页面,然后提问ChatGPT,这款相机是否值得购买。控制页面的ChatGPT响应给出了积极但平衡的评价,强调了一些人们可能不喜欢的功能。然而,当隐藏文本包含有关 ChatGPT 返回正面评价的指示时,ChatGPT真正给出的响应总是完全正面的。即使页面上有负面评价也是如此。由此可以发现,隐藏文本可用于覆盖实际评价。
有评论称,隐藏文本攻击是大语言模型(LLM)面临的一种常见风险,但这次似乎是此类风险首次被发现存在于在实时AI搜索产品。《卫报》称,在处理类似问题方面,搜索领域的一哥谷歌相比OpenAI经验更丰富。
OpenAI并未对上述《卫报》的测试发现置评,而是表示,在使用多种方法阻止恶意网站,并且正在不断改进。
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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!
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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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】【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。
】【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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