澳门新葡萄新京5303游戏特色手游

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完成任务与成就：积极完成游戏中的日常任务和成就，这些任务和成就通常会提供丰富的奖励，其中可能包括军机令。

参与活动：游戏中的精彩活动和竞技场战斗也是军机令的丰富来源。积极参与各类活动，完成相关任务，可能会获得额外的军机令奖励。

联盟协作：加入联盟并与其他成员协作，完成联盟任务和活动，有机会获得联盟成就奖励中的军机令。此外，联盟成员之间也可以相互分享军机令，增加大家的战略储备。

VIP特权与活动商城：成为VIP玩家通常能够享受到额外的特权，其中可能包括军机令的额外奖励。同时，游戏内的活动商城中可能也有军机令的购买选项。可以通过智慧运用VIP特权和活动商城，更高效地获取军机令。

副本与Boss挑战：挑战游戏中的副本和Boss，有机会获得额外的军机令奖励。提高自身战力，也是获取军机令的一种重要途径。

【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。

　　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。

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【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。

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【青岛、安徽国资联合出手！ 自动驾驶产业链公司深信科创融了A轮******

《科创板日报》12月27日讯（记者 杨小小）青岛和安徽国资联手投了一家自动驾驶产业链公司。

工商变更信息显示，安徽深信科创信息技术有限公司（以下简称“深信科创”）近日完成A轮融资，投资方为青岛西海岸人才生态产业集团有限公司，以及安徽三家国资投资平台：合肥创投、安徽创投以及合肥高投。

深信科创成立于2019年，是一家聚焦于自动驾驶仿真与合成数据的平台公司，目前产品主要包括AI驱动的仿真平台、数据平台以及低速自动驾驶平台等。截至目前，公司共计完成5轮融资，此前轮次的投资方包括朗玛峰创投、将门创投以及国汽智联等。

据深信科创官网信息，公司由图灵奖得主姚期智院士担任院长的清华交叉信息核心技术研究院孵化，由知名学者杨子江教授创办并出任CEO，原Uber高级科学家潘余曦博士出任 CTO。工商信息显示，杨子江为深信科创实控人，持有公司超过35%的股份。

在业务方面，据公司官网信息，目前，深信科创已与长安汽车、吉利汽车、陕汽集团、潍柴智能、国汽智联、同济大学、山东大学等知名企业和高校开展合作。

有关注智驾领域的一级市场投资人士对《科创板日报》记者表示，虚拟仿真测试以及相关数据对于自动驾驶实现而言相当重要，甚至可以说直接影响到高阶自动驾驶的商业化落地。作为自动驾驶实现不可或缺的重要环节，在2017年前后，这一细分领域迎来了一小波创业和融资热潮。“今年随着robotaxi等概念逐渐进入到真实交通场景，自动驾驶发展进入到一个全新的阶段，自动驾驶产业链又重新进入了资本的视野。”

《科创板日报》记者注意到，在自动驾驶仿真测试领域，国内外目前已有不少入局者。国外相关企业包括Cognata、Applied intuition等，国内方面则有51Sim、沛岱（宁波）汽车技术有限公司以及昇启水木科技（深圳）有限公司等。

值得一提的是，上述51Sim由北京五一视界数字孪生科技股份有限公司孵化，后者即是更为人熟知的51WORLD的工商主体，该公司于近日向港交所递交了招股书，拟在港股主板上市。

可以看到，上述国内主要的仿真测试企业都收获了资本的青睐。今年2月，51Sim官宣完成5000万元规模的A轮融资，投资方包括北汽产投、普耀九州、益富海股权及巨田资产等。

成立于2017年的沛岱汽车，则曾在2022年获得了来自高瓴创投以及宁波天使投资引导基金等的出手，完成了数千万元Pre-A轮融资。不过此后公司再无公开的融资动态。

昇启水木则成立于2021年，该公司今年完成了天使+轮融资，常见投资、南山创投、华山资本等出手。此前，公司还获得了来自奇绩创坛以及启迪之星等的出资。

上述投资人士表示，除了自动驾驶成熟带来的又一波产业链投资机遇外，人工智能新阶段的发展，也给这类仿真测试企业带来了更大的想象空间，这也是这类企业再度引发资本市场关注的一大原因。“并且，仿真测试还可以落地应用在其他场景，包括工业控制等。”此次两地国资对深信科创的加注亦引发了市场关注。

作为资方之一的青岛西海岸人才生态产业集团有限公司，向上股权穿透，由青岛西海岸新区国有资产管理局实际控制。据介绍，该公司是山东省院士之家试点单位和西海岸新区高校校友联盟秘书机构，由区招才中心负责业务指导。

另外三个出资方则都是来自于安徽的国资，包括合肥市天使投资基金有限公司、安徽创投以及合肥高投。

《科创板日报》记者注意到，合肥乃至整个安徽对智驾领域都倾注了很大的关注。可以看到，以擅长风投著称的合肥乃至整个安徽，在新能源汽车阶段成功押注了蔚来汽车之后，又开始向汽车的智能网联方向发力

就在近日，智能新能源重卡厂商Deepway官宣完成新一轮融资。这是合肥押宝的又一造车新势力，早在去年11月，DeepWay对外宣布与合肥达成合作，将在肥西县落地三大项目：DeepWay总部、销售结算中心、新能源重卡智能化制造基地。而在Deepway的最新一轮融资中，也有来自肥西产投、合肥产投等合肥当地国资的参与。

财联社创投通显示，以合肥产投为代表的合肥国资，今年在自动驾驶领域还投资了宏景智驾、中科星驰等多个项目。

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【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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【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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