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【决战侏罗纪《巨兽战场》燃战开测 巨兽来袭!******
侏罗纪题材全新巨兽级策略手游《巨兽战场》删档测试,将于5月25日10:00震撼开启!宏大的巨兽战场,各方势力为了争夺巨兽和珍稀资源,展开了一场斗智斗勇的策略较量。谁将带领“巨兽军队”成为霸主?一切马上揭晓!
【史诗燃战侏罗纪,巨兽级SLG燃爆指尖】
作为一款侏罗纪题材的全新巨兽级SLG策略手游,《巨兽战场》打造了一个史诗宏大的奇幻世界。茂密的丛林中,潜伏着凶恶的扎卡叛军以及庞大的史前巨兽,他们将成为玩家探宝路上的拦路虎。而你要做的就是组成自己的巨兽军队,突破重重难关,击败他们赢取资源,壮大自己的力量,并与诸多玩家展开策略对抗,傲视巨兽战场!
在这里,你将与上百种史前巨兽相遇,科幻电影中才会出现的角龙、暴龙、长颈龙都会一一登场,并成为你麾下的一员大将。巨兽们特征各异,拥有不同的属性及技能,暴虐扫尾让人心悸胆寒,钢拳跃击气势震天……它们强强联合,将成为战场上的杀敌强手!而玩家作为巨兽军队的领袖,除了拥有巨兽们的“生杀大权”,还可以对巨兽进行培养,巨兽吞噬完成星级晋升、喂养兽食提升等级……多种方式帮你升级巨兽实力!除此之外,在科技改造下,巨兽也会全副武装,铠甲、巨炮全部配备,显示出现代科技与远古巨兽联动的魅力!
《巨兽战场》提供了一个与众不同的全新巨兽世界,为玩家带来堪比科幻大片的巨兽级SLG体验。掌上决战侏罗纪,你不心动吗?
【联合巨兽策略远征,智慧和实力双重较量】
除了与巨兽沉浸式交互,玩家还可以在《巨兽战场》中体验到多元玩法。在游戏中,每位玩家都拥有充满科技感的军事营地,在这里可以训练军队、生产资源等等,为你的策略远征提供后勤保障。值得一提的是,你的营地面积可以通过探索迷雾区域不断扩张,而探索的过程也是一段冒险的旅程,你将邂逅新巨兽、新宝藏,新鲜感也将不断产生。
与此同时,SLG玩法也将贯穿于你的探索全过程。遇到扎卡叛军怎么办?遇到巨兽怎么办?这时你倾力打造的巨兽军队就可以重磅出击啦!远程兵营中,榴弹兵、穿甲火箭兵、迫击炮兵等随时待命;近战兵营中,亚马逊先锋、丛林游击兵等蓄势待发……现代科技的强大攻击力会在战场上展现的淋漓尽致。
而巨兽也有不同属性,【领主】可增强全体士兵,【打野】适合在大地图打怪,【坦克】是前排扛伤利器……每个巨兽会拥有12种属性中的4种,选择哪位巨兽随你出征要根据情况而定。多元化的人类军队与属性各异的巨兽相互搭配衍生出了诸多策略,个中奥妙还需要玩家到游戏中亲自体会。
此外,“巨兽军队”的排兵布阵也是一门学问,比如在人类军队中,近战兵种适合前排冲锋陷阵,而远程兵种适合后排输出,提供火力支援;在巨兽中,【坦克】是当仁不让的前排肉盾,而【输出】则在后排扛起输出大旗。合理的安排站位,才是克敌制胜的重要法宝。。
为了让玩家充分体验游戏的策略性,《巨兽战场》提供了PVE和PVP两种战斗模式,打怪、真人PK应有尽有。考验智慧与实力的对决一触即发,赶紧来加入吧!
史前巨兽与现代科技联动来一场超级战争是什么体验?让侏罗纪题材全新巨兽级策略手游《巨兽战场》来告诉你!5月25日10:00,《巨兽战场》删档测试燃战开启,史前巨兽全力出击,准备好迎接挑战吧!更多游戏详情请关注微信公众号:巨兽战场(jszc3k),这里有最新消息哦~
关于《巨兽战场》:
在神秘的未来世界里,一场人类与巨兽的科幻大战争即将开启。
在这里,巨兽不再只是游戏的局部点缀,而是全新策略玩法的趣味原点!独创巨兽培养策略系统,不但能接触到上百种远古恐龙,更可以在大地图上捕捉它们,培养自己的专属巨兽队伍。
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万兽集结,只待你策略远征!巨兽战场,寸土必争!
】【央视“科晚”来了!比亚迪王传福、科大讯飞刘庆峰亮相发声!******
12月29日,中央广播电视总台首次推出“跨年科技秀”——《中国科技创新盛典》(总台“科晚”)。
作为科技企业的杰出代表,比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福与科大讯飞董事长刘庆峰受邀出席此次“科晚”。他们的参与不仅彰显了科技企业在国家创新体系中的重要地位,也为晚会增添了更多光彩与深度。
2023年,我国首次成为世界第一大汽车出口国。2024年,我国新能源汽车年产量首次突破了1000万辆,同时也是全球首个新能源汽车年产达1000万辆的国家。
中国新能源汽车的高速发展,离不开核心技术的创新和突破。据统计,中国新能源汽车的专利公开量已经占全球的70%。越来越多的中国品牌依靠技术链产业链的优势,在全球竞争中掌握了新能源汽车领域的话语权。
中国新能源汽车产业代表王传福说:“几百年前,海上的丝绸之路,为大家带去了茶叶、丝绸、瓷器,促进了文明的交流和融合。几百年后的今天,沿着这条新航线再次出发,这一次我们带去的是更具有创新精神和科技含量的现代新能源的产品,我们正在开启中国新能源汽车的‘大航海时代’。”
人工智能产业代表刘庆峰则在央视“科晚”为我们分享了具体而生动的案例,诠释AI技术的应用场景。
其中,机器狗小汐现场表演“闻声识危险”。它可以迅速辨别比蚊子叫声还小的声音,从而辅助排查工厂管道泄漏等隐患。
AI+教育黑板,则能够自动变成了能旋转、能“解剖”的标准几何图形,让教学过程更直观生动。
刘庆峰说:“人类从来就没有停止过进化,科技的发展就是人类进化的一种全新的方式。我们的目标就是希望让人工智能赋能每个人,让每一个普通人都能够站在人工智能肩膀上成为更好的自己。”
综合自央视新闻
责编:叶舒筠
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】【河南工会推出首位AI理论宣讲员“豫小宣”******
中工网讯 (工人日报-中工网记者余嘉熙 通讯员王佳宁)近日,河南工会首位AI理论宣讲员“豫小宣”亮相,其身着蓝色工装、语态生动鲜活,在不同场景进行理论宣传、政策解读,构建起全媒体、交互式传播场景,有效提升理论宣讲的感染力和亲和力,让党的创新理论在广大职工群众心中落地生根。
“豫小宣”是基于生成式人工智能技术打造的工会数字人,以AI策划、设计的全新虚拟形象亮相,相较于传统的真人建模数字人,不仅在内容生成速度、灵活性、可持续性、可扩展性等多个维度上展现出显著优势,而且能够迅速响应信息更新,以高效、精准、生动的方式进行宣讲,成为连接工会与职工群众的智能桥梁。
据介绍,“豫小宣”将与河南工会理论宣讲团成员一起进机关、进企业、进社区、进学校、进网络,通过视频、人机对话等新模式,宣讲党的创新理论,讲好新时代劳模故事、劳动故事、工匠故事,增强理论宣讲的吸引力。
为推动新时代工会理论宣讲工作数智化发展,近年来,河南省各级工会坚持“大宣传大宣讲”工作理念,高位推动、创新载体、整合资源,以“中国梦·劳动美”为主线,组织开展多类主题的线上线下宣传教育活动,通过冒热气、接地气、聚人气的宣讲形式,常态化宣讲、专业化领讲、品牌化推广,把党的创新理论送到职工群众心坎里。同时,注重发挥劳动模范、道德模范、大国工匠、最美职工等主体作用,利用云直播、云课堂、AI宣讲等形式,打通线上宣讲渠道,构筑从身边到“指尖”的立体宣讲阵地,让包括新就业形态劳动者、青年职工、农民工在内的广大职工爱看爱听爱学。
今年以来,河南制定印发关于加强和改进新时代理论宣讲工作的实施意见、关于打造河南“中国工人大思政课”的实施方案,建立工作联盟,通过“工会+高校+企业”合作模式搭建思政课互动平台,构建由工会干部、劳模工匠、专家、一线职工组成的工会理论宣讲队伍,聘任首批150位名师,培育一批教育实践阵地、制作一批文创产品,开展河南职工思想政治工作研究和课题申报工作,实施全省工会理论宣讲队伍“个十百千万”工程,绘就全省工会理论宣讲的“路线图”。
领导班子带头讲、劳模专家一线讲、基层工会微宣讲,在河南省总的带动下,多形式、分层次、全覆盖的学习宣讲活动在全省铺开。今年以来,河南各级工会开展各类宣传宣讲活动9700余场,覆盖职工480余万人次,并不断丰富载体,创编文艺作品,连续8年开展万场文化活动进基层,全省今年共开展送文化下基层活动12530余场,受众超150万人次。
】【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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