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2、坚强的生存下来，还是能够去收集弹药，消灭游戏中的一些僵尸，建立起属于我们自己的营地;

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【2021年最香游戏—《超激斗梦境》，你绝对不能错过！******

是什么原因让玩家狂热地爱上一款游戏？大部分是因为这款游戏会让人越来越上头，哎！真香~

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《超激斗梦境》不仅在画面上提升整体视觉效果，更是突破平庸的打怪刷图，在人物技能上增加了很多新奇有趣的技能玩法。有操控影子的法师—灰羽，持剑走天下的剑士—詹姆斯，格斗家—薇格，枪械手—芙兰，辅助—海洋公主妮可等多个人物，他们每个人都拥有2个可转职方向，每个人物都拥有至少20种技能，且每个技能都能让人眼前一亮，比如妮可，她的技能是可以随时召唤巨鲸、龙卷风等，技能操作顺滑流畅，视觉更是劲爆美绝，可辅助可战斗，异世界里辅助扛把子一手！

除了视觉画面和人物技能，游戏在地图场景与玩法上也下了功夫。几百张地图，各个地图都有不同的玩法，你可以在这里玩机甲战士、开飞车、骑白虎、上天遁地、和蜘蛛斗智斗勇等等等，体验各类创意玩法才是《超激斗梦境》的真香体质本质。不局限于刷图，但是比单纯打怪更有意思，这也是为什么很多内测玩家会玩下去并愿意分享的原因。只为好玩而玩，才是游戏的本质。

真香游戏如一杯茶，入口微苦，回味甘甜，越品越香。而《超激斗梦境》则是真香中的上品，目前已经在公测预约阶段了！赶快去官网预约一波吧！

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【《保卫要塞》玩法介绍第三期，出征攻占玩法******

尊敬的指挥官们大家好，红蓝对抗战争策略手游《保卫要塞》正在火热预约中！

小编知道指挥官们在游戏中非常关注战斗问题，今天特意为大家带来了玩法介绍——出征攻占玩法！大家快和小编一起往下看看吧！

想要成功占领资源点和基地，就要做好全面的准备。这不仅仅是一场激烈的战斗，更涉及到攻占目标合理分析，多种部队补给养成，根据战况灵活编队。只有在前期做好充分的准备，才能在战场上发挥出最大的战斗力，从而取得胜利。

部队准备:

出征之前做好充足的准备，获得更多更强的部队和充足的兵力。

部队可通过【补给】、【军备】等方式获得。兵力可通过【征兵】获得。

强力部队养成，部队可通过【升级部件】和【获得技能】的方式提升战力。

获得更多的部队，增加编队方式，应对不同的战况。

灵活编队：

根据不同的战况调整编队，同时补充兵力。

每支队伍可加入5支不同的部队，编制上限25。

同时可根据部队类型，调整部队放置位置。

根据实际战况，调整编队攻略，可参考【攻略】和【羁绊玩法】，提升队伍战力。

出征攻占：

指挥官拥有自己的基地后，基地将获得一段【免战时间】，蓝方无法进攻我方基地。

此时可先抢占自己基地附近的资源点，获得资源，升级基地建筑并补给部队。

温馨提示，不同级别的指挥所可拥有的【领地上限】不同，在领地有限的基础上尽量选择攻占更高级的资源点，获得更多资源产出加快升级节奏。

当指挥官完成【第三章主线任务】后，可选择加入【军团】，一起进攻蓝军基地，进行大型战斗，获得更多资源和领地。

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【散户最爱！AI巨头英伟达今年“吸金”近300亿美元******

　　明年谁会登顶？

　　根据财经数据供应商Vanda Researc的最新统计，英伟达取代特斯拉成为今年散户净买入量最大的股票，这也意味着单只股票的净买盘连续第二年超过标普500指数ETF，反映出投资者仍在追逐科技股牛市。在人工智能发展浪潮推动下，2025年这样的趋势能否持续下去，谁将脱颖而出？

　　买盘三年增长9倍

　　与传统的指数基金热门代表标普500指数ETF相比，今年英伟达的净流入量几乎翻了一番，达到了298亿美元，这相当于2021年的近9倍。Vanda高级副总裁亚奇尼（Marco Iachini）表示：“事实证明，英伟达在某种程度上抢了特斯拉的风头，因为它的价格涨幅令人印象深刻。 ”

　　随着在人工智能领域应用不断获得突破，英伟达2024年累计涨幅超过180%，市值跨越了3万亿美元里程碑，并一度短时间超过苹果，成为了全球市值最大公司。

　　股价上涨的背后，普通投资者的持股发挥了更大的作用。Vanda的数据显示，英伟达在典型的家庭（mom-and-pop trader）投资组合中的权重超过10%，高于2024年初的5.5%。公司现在是普通散户投资者的第二大持股，略微落后于特斯拉。

　　投资银行D.A.Davidson技术研究主管卢利亚（Gil Luria）表示：“就散户投资者成为股东重要组成部分而言，英伟达确实算得上脱颖而出。上升幅度惊人。”

　　晨星股票策略师科尔略（Brian Colello）表示，英伟达的股价波动性“相当大”，这凸显了散户在推动股价方面可以发挥的作用。“如此大的公司在任何一天股价都会出现如此大的波动，有时令人瞠目结舌。”

　　财报关注度上升

　　随着市值持续飙升，英伟达已经超越苹果，成为了华尔街财报季的最大焦点。第一财经记者汇总发现，机构对今年业绩公布前的市值波动预测中值普遍在5%以上，这在明星科技股中并不多见，反映了市场的超高人气。

　　英伟达在人工智能技术领域处于领先地位，图像处理单元GPU是相关应用的支柱，公司首席执行官黄仁勋多次表示，英伟达的下一代旗舰人工智能芯片Blackwell已经投入生产，严重供不应求。英伟达的技术创新涵盖了从医疗保健到自动驾驶汽车的各个领域。不少机构认为，随着越来越多的行业开始利用其突破性技术，英伟达在科技生态系统中的作用将不断扩大和巩固。

　　不过，与一些竞争对手相比，英伟达的估值水平的优势正在缩减。本月13日，博通成为第九家市值突破1万亿美元的美国上市公司。公司预测，2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元。

　　根据伦交所（LSEG）汇编的数据，博通12个月远期市盈率为29.8倍，低于英伟达的31.03倍。资管公司Great Hill Capital董事长海耶斯（Thomas Hayes）表示：“随着人工智能从训练模型转向推理，越来越多的芯片公司将追赶英伟达。博通是煤矿中的金丝雀。”

　　卢利亚表示，尽管英伟达的盈利继续超出华尔街的预期，但仍不足以继续保持股价的快速增长。现在，该股已经达到了更“平衡”和“合理”的水平。

　　展望未来，一家软件厂商可能脱颖而出。亚奇尼表示，专注于大数据分析的软件公司Palantir四季度在零售市场获得了关注，并有望成为新年的热门选择。

　　Palantir今年也迎来了爆发式发展，通过着眼于AI+的数据，核心竞争力在于其本体论引擎（Ontology Engine）和高度定制化的能力。公司被纳入纳斯达克和标普500指数，股价累计上涨近380%，成为表现最好的标普成分股。在Vanda的榜单中，Palantir的买入量高居第九，高于亚马逊、谷歌和微软等行业巨头。

　　值得一提的是，Palantir首席执行官卡普（Alex Karp）在上周末发布的一段视频中感谢了散户投资者， “非常感谢你们所有个人投资者，有勇气超越传统、生锈、僵化的（市场）陈词滥调。”

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【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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