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爱游戏app最新官网登录 7.3.3

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【《黑潮之上》明日全平台公测!中国绊爱前来应援******

倒计时1天!都市异能战斗女团手游《黑潮之上》,将于明日开启全平台(PC、iOS、Android)公测!(11月20日上午6点进行少量预开服,10点正式开服!)在战斗女团即将正式出道之际,虚拟嘉宾——中国绊爱,送来应援VCR,为战斗女团应援打call!与此同时,官方今日爆出,公测福利将持续加码,完成福利任务,不仅有数百抽、上万水滴等你领取,更有终极神秘大奖等待解锁!

【11月20日《黑潮之上》全平台公测,爱哥VCR应援视频解禁!】

战斗女团明日出道,SuperAI前来应援!

距离战斗女团正式出道,倒计时1天!今日,SuperAI中国绊爱(爱哥),为战斗女团送上应援VCR!在12月1日,爱哥将作为战斗女团的虚拟嘉宾,召集更多的接触者加入,携手对抗“第三次黑潮”!与此同时,爱哥还将亲自加入战斗女团,作为全新异能少女“黑”的联动时装,与少女们一同对抗魔物,接触者参与相关福利活动,便有机会获取中国绊爱联动献礼!具体的获取方式,请关注《黑潮之上》官方平台的后续爆料,各位敬请期待!

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福利加码,神秘终极奖励今日揭晓!

除了有中国绊爱前来应援,官方今日更是重磅揭晓公测神秘终极奖励——艾尔莎高级限定时装:黯夜黑猫。身着哥特风时装的艾尔莎,神秘、华丽,但又不失以往的潇洒干练,如同潜伏在黯夜中的黑猫,默默地守护着所有人。接触者在完成任务,完成相应节点的福利任务后,便可免费领取这款“黯夜黑猫”高级限定时装!可谓是名副其实的“终极大奖”!

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异界盲盒机启动,快人一步抱走战斗女团!

在战斗女团正式出道之际,异能少女藏匿于“异界盲盒机”,来到各位接触者的手机终端,等待接触者的招募。「黑潮之上异界盲盒机」小程序现已上线,参与《黑潮之上》官方为大家准备的公测福利活动,收集角色卡牌,快人一步抱走战斗女团。

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预下载今日开启,提前安装蓄势共战!

安卓平台预下载将于今天(11月19日)中午12:00正式开启。届时接触者可以提前下载客户端,以便在11月20日早上10:00正式开服后,第一时间登陆《黑潮之上》,与26位独一无二的异能少女携手,搭配上百张战斗卡牌,发掘战斗女团无限的可能性,共同抵御“第三次黑潮”!

《黑潮之上》明日全平台公测!中国绊爱前来应援

“某一天,‘黑潮’突然降临,大量的魔物像是潮水一般吞没城市……”

面对汹涌的魔物,来自各个势力,各具异能的战斗少女们,在接触者的部署下,即将三三成团,搭配数百张战斗卡牌,展开策略风暴!《黑潮之上》公测,明日(11月20日)将正式开启!公测后更有大量福利回馈每一位接触者!同时,《黑潮之上》今日(中午12:00)将正式开启预下载,接触者可以提前下载客户端,即可在游戏正式公测后的第一时间,与异能少女们携手共战!

关于《黑潮之上》:

《黑潮之上》是网易旗下自研的都市异能战斗女团手游,拥有精美的日系二次元画风、豪华的日语CV阵容和精心制作的剧情MV,还未正式上线运营便已收获了不俗的人气。2020年,《黑潮之上》进行了多次测试活动和周边互动活动,吸引了大量玩家参与,受到了广泛好评,同时也收到了大量宝贵的建议。如今,游戏已正式开放预约,即刻预约,赢取珍贵测试资格和公测礼包!

【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。

【北方多地将度过下半年来最冷白天******

  北方多地将度过下半年来最冷白天 明起中东部开启升温模式

  中国天气网讯 今后三天(12月27日至29日),全国大部继续维持晴朗干燥的天气格局,西藏、青海南部有一次降雪过程,并伴有大风天气。眼下,冷空气对中东部的影响还在持续,长江以北部分地区气温或创今年下半年来新低,明天起大江南北将陆续迎来升温。

  全国大部晴朗天气居多 西藏青海降雪发展

  近期,全国大部降水稀少,多地午后最小相对湿度不足30%,广西、广东、福建一带出现中度以上气象干旱。今后三天,全国大部晴朗天气依然唱主调,随着南支槽东移,西藏、青海南部将自西向东有一次降雪过程,降雪期间,西藏的阿里、那曲和日喀则大部还将出现7至8级大风,阵风可达9至10级。

  中央气象台预计,今天,西藏西部、新疆西南部、川西高原东部、贵州西部、内蒙古东北部等地部分地区有小雪或雨夹雪,其中,西藏西部部分地区有中到大雪,局地暴雪。湖北西南部、四川盆地南部、重庆中部、贵州东北部和西部、云南东部、广西西北部、海南岛中东部、台湾岛等地部分地区有小雨。

  明天,新疆北疆北部和南疆盆地南部山区、西藏西北部和南部、青海南部和西部等地部分地区有小到中雪,其中,西藏南部和西部等地部分地区有大到暴雪。云南西南部和中部、台湾岛东部等地部分地区有小雨。

  后天,内蒙古东北部、西藏北部和东部、青海南部和西部、甘肃南部、川西高原北部等地部分地区有小雪或雨夹雪,其中,西藏东部、青海南部、甘肃南部、川西高原北部等地部分地区有中到大雪,西藏东部等地局地暴雪。西藏东南部、四川盆地东南部、重庆中西部、贵州西北部、台湾岛东部等地部分地区有小雨。

  中国天气网提醒,这次降雪过程可能给西藏南部部分地区带来5至10厘米的新增积雪,局地可达30厘米以上,公众需注意防范积雪、风吹雪、大风等对交通出行、农牧业等方面的不利影响。此外,中东部干燥天气持续,且随着干冷的偏北风南下控场,华北、黄淮等地干燥程度还会加剧,江南、华南多地湿度也会随之下降,大家需及时补充水分,多吃银耳、雪梨等食物缓解干燥。

  今天中东部多地气温继续下降 明起陆续迎来升温

  今天,冷空气继续南下,中东部多地将出现降温,气温将短暂转为较常年同期偏低的状态,长江以北部分地区还可能度过下半年来最冷的白天。城市中,兰州今天最高气温零下3℃,可能创下半年来气温新低。

  明天起,北方大部将开启升温模式,南方则在后天步入升温通道。2024年尾声,全国大部气温将较常年同期偏高,其中华北至华南北部气温普遍会偏高5℃左右。总体来看,未来几天晴朗升温是“主旋律”,大家不妨在中午时段适当进行户外活动。

  来源:中国天气网

【旅游订单暴涨三倍!这国旅客迷上中国游******

  (文/宋虹姗 编辑/赵乾坤)

  新加坡旅游与商业媒体Travel Trade Gazette Asia(简称“TTG Asia”)近日报道,希尔顿发布的《2025年趋势报告》显示,2024年底,新加坡人对前往中国旅行的兴趣与热情在显著上升,同时,在线旅游平台上,从新加坡出发前往中国的旅游预订量和搜索量大幅增长。

  该报告提到,中国正在成为新加坡游客最受欢迎的目的地之一。数据显示,从2024年12月21日至2025年1月3日的搜索量来看,新加坡游客对北京的搜索量同比增长48%,对上海的搜索量增长81%,对广州的搜索量则增长87%。

  报告指出,新加坡的阿尔法世代(Generation Alpha,即2010年后出生的人)和Z世代(1995年至2009年出生的人)中,有23%明确表示对前往中国旅行抱有强烈兴趣。

  该报道提到,新加坡振兴旅行社负责人表示,越来越多的新加坡年轻游客对中国的丰富文化遗产表现出浓厚兴趣。例如,古都西安成为他们热衷于探索历史的热门目的地,而新疆、西藏和云南等相对“小众”的目的地也逐渐进入他们的愿望清单,成为备受关注的旅行选择。

  该负责人表示, “新加坡人被中国社交媒体上广泛展示的多样化旅游资源深深吸引。中国各地的旅游资源独具特色,能够满足不同游客的兴趣需求。其中,重庆、成都、北京和上海是目前新加坡游客最热门的旅行目的地。这些城市凭借独特的自然景观与繁华都市生活的完美融合,吸引了不同年龄段的游客。”

  新加坡丽世酒店管理集团(The Lux Collective)亚太区负责人在接受《TTG Asia》采访时表示,新加坡游客更倾向于选择云南—贵州—四川的旅游路线。云南作为少数民族聚居地,以其独特的自然美景和丰富的地方文化吸引了大量新加坡游客。茶马古道、香格里拉和丽江等目的地尤其受到青睐,成为游客深入体验当地文化与自然风光的首选。

 茶马古道沿线的丽世酒店。TTG Asia茶马古道沿线的丽世酒店。TTG Asia

  新加坡游客对中国旅游的热情正在迅速转化为实际的消费。据《TTG Asia》援引新加坡丽世酒店管理集团的数据,从2023年6月到2024年6月,新加坡旅行团前往中国的人数同比增长了五倍。同时,振兴旅行社的数据显示,截至目前,2024年11月至12月前往中国的年终旅游预订量已达到去年的近三倍。

【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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