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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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【关于游戏】
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】【镰刀妹AI智能播报******
长沙晚报掌上长沙12月28日讯 长沙市,12月28日,白天,晴,气温11摄氏度,夜晚,晴,气温1摄氏度。
长沙市,12月29日,白天,多云,气温13摄氏度,夜晚,多云,气温1摄氏度。
(以上资讯由写稿机器人系统自动撰写)
】【《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压******
如今的手游一个比一个肝,玩游戏就像打零工。游戏的各个系统就是甲方,逼着玩家不断刷刷刷。更可恨的是,想不刷都不行,停刷几天就会掉队,简直不是玩游戏而是养了一个虚拟祖宗。当玩家越来越对这种玩法感到厌恶,那么那些无需肝就能获得快乐的手游就越来越受玩家们欢迎。
将在4月18日正式上线,由SNK官方合金弹头IP授权、腾讯天美工作室群开发的《合金弹头:觉醒》就是一款不逼玩家刷刷刷的“解压”手游。《合金弹头:觉醒》轻松休闲好上手的同时,还保留了快节奏与高爽感,三五分钟来上一个紧凑局,随玩随停才是王道。
让“合金弹头”在新时代觉醒
对于了解《合金弹头》系列的玩家来说,这个系列真的是让人又爱又恨。爱的是游戏是真的好玩,虽然是传统的横版卷轴射击,但是游戏却凭借着精彩的关卡设计、既好看又实用的弹药系统、浓浓柴油朋克味儿的BOSS形象和机制、在细节上融合了极多的幽默元素,让“横版卷轴射击”这个经典的街机游戏类型散发出耀眼的光芒。再加上游戏的反战内核,让整个《合金弹头》系列既刺激好玩,回味时又能够引发思考,经典二字给到这个系列绝无半分夸大。
但恨的是,SNK将整个游戏系列雪藏,玩家们苦苦等待数年都无新作可玩,“遗憾”两个大字也无法描述老玩家们的复杂心情。不过现在终于可以期待即将上线的《合金弹头:觉醒》让这个系列散发出的新光芒了。《合金弹头:觉醒》拥有SNK官方IP授权,游戏内也没有辜负《合金弹头》系列粉丝,游戏全面还原整个系列的特色和精髓,包括我们前面说的那些《合金弹头》的特色如精彩的关卡设计、丰富的弹药系统、细节上充满了幽默元素等等,这些内容在《合金弹头:觉醒》中都得到了完美还原。
《合金弹头:觉醒》在《合金弹头》经典的美术风格与角色形象方面,都很好地保留和还原了原作,甚至在原作的基础上对很多系统进行了提升和扩展。就比如说弹药系统,在保留了经典的弹药如霰弹枪之外,游戏还新增了很多更加有趣好玩的弹药类型。如冰冻弹可以将敌人冻成冰块,除此之外还可以向水面地形射击后将水面冻成冰,而玩家操控的角色虽然“遇水即溶”,但站在冰上却能大杀四方。游戏将弹药系统跟关卡设计和地形系统结合起来,增加了更多的可能性,也增加了更多的玩法选择,同时也极大的提升游戏性和趣味性。甚至《合金弹头》系列里的一些好玩有趣的彩蛋,在《合金弹头:觉醒》中也会得到完美保留。
轻松解压玩的爽
《合金弹头:觉醒》强调原汁原味的同时,也更加强调“休闲、不肝、玩的爽”。《合金弹头》系列原作本身就没有肝的属性,毕竟还是街机游戏,一颗币最多打到通关就会结束,不会逼迫玩家各种刷,而是鼓励玩家通过不断挑战关卡提升自己的游戏水平。《合金弹头:觉醒》也继承了这样的特点,玩家在游戏中玩家不必刷刷刷才能得到乐趣和快感,更无需像其他游戏那样要么当描边大师,要么三更半夜爬格子,不肝就跟不上大部队,掉队就被其他玩家碾压。《合金弹头:觉醒》带来的是完全的休闲解压游戏体验,就是一个玩,就是一个爽。
《合金弹头:觉醒》操作门槛低,上手特容易,游戏在系列一贯以来的操作基础上稍作升华,方向、射击、跳跃和零星几个技能动作按键,就可以轻松完成所有游戏需要的操作。即便是完全没玩过《合金弹头》系列的新玩家,5分钟内也绝对能上手。此外,游戏的节奏明快,游戏体验也非常的爽快,玩家会在快节奏的射击中不断击败敌人并推进关卡,各色弹药、载具系统让玩家在游戏中杀的过瘾、战的痛快。而且每一个关卡流程并不是非常长,玩家在三五分钟之内就可以完成一关,碎片时间足够来上一局,三五分钟之内迅速获得射击的快乐。随玩随停、不逼肝是《合金弹头:觉醒》最核心的特色。
全新玩法更具挑战性
作为一款手游,《合金弹头:觉醒》会不断推出新玩法、新内容,让玩家们获得更有趣、更紧张、更刺激的射击体验。游戏上线后还有大量精彩的新玩法将会等待玩家前去挑战,如强调公平竞技、极限操作的“极限冠军赛”玩法就非常有趣,玩家需要在枪林弹雨中存活下来,击败BOSS,争当冠军。在这个玩法中,大家需要使用固定的英雄和武器,不断磨炼自己的操作,挑战极限难度。在备受欢迎的“肉鸽”(roguelike)元素加持下,可以自由搭配组合天赋,帮助通关。
《合金弹头》在街机时代里是最流行的横版射击游戏,《合金弹头:觉醒》将继承它的特色和玩法,将引领一波新的横版过关射击手游风潮。它将以轻松休闲易上手、爽快度高、随玩随停的特点反对那些逼肝游戏。4月18日《合金弹头:觉醒》将正式上线,各色活动送福利,让我们重拾游戏最单纯的快乐。
】【一名32岁中国籍男性游客在日本滑雪场遇难******
来源:中国侨网
据日本媒体23日报道,一名32岁的中国籍男性游客22日在日本长野县一滑雪场遇难,当地医院称其死于窒息。
事发地点位于日本长野县志贺高原的烧额山滑雪场,当地警方在22日下午3点半左右接到中国游客同伴报案,称其在滑雪时下落不明。当日下午5点半左右,救援人员在一个滑雪道外发现该名失踪中国游客,随后将其送往中野市的医院抢救。23日凌晨,该名中国游客被证实死亡,医院方面称他死于室息。
据报道,事发时现场有风和降雪。滑雪场指出,遇难游客遇难的滑雪道的最高坡度达39度,积雪亦未被压实,属于高手的路线。警方表示将调查中国游客遇难原因,包括他是否因为操作滑板失误而冲出滑雪道等。
日本媒体引述滑雪爱好者称,滑雪场所在的地区附近近期出现“粉雪”。根据上海科技馆微信公众号今年2月发布的一篇科普文章称,“粉雪”因为特别松软,人们摔倒时虽然像有气垫托着般不太疼,却容易让人陷得很深,难以单独爬起来,且容易在滑手倒地时灌入口鼻,被动吸入,导致窒息。
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