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【AI浪潮高涨,中兴通讯迎来价值重估******
21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道
由AI大模型掀起的智能计算需求正持续高涨,也搅动着A股市场情绪。
近日字节跳动旗下智能助手豆包发布视觉理解模型,小米被曝正着手搭建自己的GPU万卡集群等消息,都成为驱动资本市场波澜的外部条件。
其中备受资本市场热捧的公司就包括中兴通讯,从12月17日开始截至12月27日收盘,中兴通讯股价大约从31.35元/股一路波动中上行,最高至41.62元/股,整体涨幅约32.76%,27日股价有所回落,收盘市值约1917亿元。
(中兴通讯近两周股价快速提升)作为早期主打通信设备业务的厂商,中兴通讯此前已经提出,定位从“全连接”向“连接+算力”拓展,算力相关产业链业务也被公司视为“第二曲线”。
12月20日,中兴通讯曾发布公告称,公司股价连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达20%以上,生产经营活动一切正常,内外部经营环境未发生重大变化;字节跳动也否认了市场传闻其与中兴探讨成立新品牌或开展芯片合作的消息。但后续中兴通讯股价仍在上行,这也显示出,市场上看到了其在AI智算产业链的业务布局进展。
财报中没有具体披露中兴在AI产业链中的收入贡献,但AI业务实际上是渗透到了公司定位的运营商、政企、消费者三大业务线中,从基础设施、大模型、行业应用等维度推进业务落地。那么中兴通讯的AI业务成分到底有多高?
智算需求旺盛
本次股价扰动的根源一定程度在于市场对智能计算的需求正持续旺盛。
IDC在12月中旬发布的统计显示,智算服务市场以远超预期的增速在高速成长,且未来五年仍将保持超高增速成长。2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%,市场规模达146.1亿元人民币。
业内普遍认为,目前互联网厂商是智算需求的重要主体,但其实头部智能硬件厂商也在陆续部署自己的智能计算能力。除了前述小米的计划,OPPO在今年初也公开介绍过其在东莞滨海湾建设数据中心的概况,这意味着在AI大模型驱动下,各类型厂商都在积极建设自身AI体系化能力。
通信行业更是如此,随着国内5G大规模建设取得成效,接下来通信运营商在无线通信领域的资本开支正减弱,但算力相关投入却在增多。
一方面,通信与AI能力融合将为通信技术向前演进打开更多商业化空间;另一方面,通信能力本身也是智算生态建设中必不可少的要素。
近日中国信通院发布的2025年通信业十大趋势中就提到两个与AI相关的内容:智能算力步入万卡时代,全盘调度提升计算效率;网络智能双向融合赋能,智算推动网络演进创新。
上海证券指出,2024年,中国电信云/算力投资计划180亿元,智算算力累计超过21EFLOPS;中国移动算力开支计划为475亿元,较2023年上涨21.5%,计划通用算力累计达9EFLOPS,智算算力累计超过17EFLOPS;中国联通在算网数智投资方面将坚持适度超前、加快布局。
据该机构分析,2024年以来,运营商开展了几次重要的算力服务器集采。招标中,运营商不仅注重服务器性能、功耗、扩展性、稳定性、运维效率等方面,还要考虑是否能够满足大数据和人工智能业务的算力需求。
运营商业务是中兴通讯一直以来的核心营收支撑,随着运营商业务发展侧重的拓展,中兴通讯也在顺势改变。
此前中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石曾分析,2024年看到三大运营商资本开支中对无线投资开始下降,对算网投资加大。中兴在2021年确立第二曲线发展策略,也跟随运营商客户的云网转型步伐,积极拓展在服务器、数据中心、交换机、5G行业应用等第二曲线业务的产品。
中兴通讯总裁徐子阳此前在公开演讲中指出,当前AI产业发展面临三大难题:成本高、能耗大、商业模式没有形成完整闭环。
对此,可以从三方面缓解这些难题。首先是以网强算,“单颗GPU处理能力很重要,但以网强算、构建更大规模集群是重要方案。”他指出,中兴通讯与中国移动推进GPU的开放互联,联合研发新互联超节点AI服务器,突破传统GPU服务器的通信瓶颈。未来,还可将高带宽域(HBD)从机内扩展至机间互联,为构建更大规模的超节点奠定基础。
同时,训推并举才能加速商业闭环,中兴通讯与中国移动共同探索训推一体机,期望解决大模型商用的“最后一公里”难题。“智睿魔方AiCube”智算一体机已经赋能8个行业、20多个应用场景。此外要做到开放解耦,倡导推进软硬解耦、训推解耦、模型解耦。
AI+生态落地
虽然未在财报中明确披露AI相关业务带来的具体营收,但AI其实贯穿了中兴通讯旗下运营商、政企、消费者三大业务线。这与AI本身属于一种底层基础设施也密切关联。
今年半年报中,公司高层提到对2024年下半年的业务展望。其中在运营商网络领域,将联合运营商开展算力网络、云网融合创新,推进服务器及存储、数据中心交换机、数据中心配套、全栈全域智算解决方案等业务。
此外在政企市场,推出新一代智算服务器、高端存储、数据中心交换机等产品。服务器及存储专注于互联网、金融、电力行业头部客户,落地JDM(联合设计制造)深度合作模式;数据中心交换机加速布局互联网和金融行业,国内订货同比快速增长。消费者业务提出“AI for All”理念,布局全系AI终端。
在交换机业务方面,中兴通讯承载网副总经理李新双此前接受21世纪经济报道记者采访时指出,面对智算中心对数据交换和传输的新要求,中兴通讯交换机产品基于20多年的研发积累,推出星云智算网络方案,并已在多个市场项目规模中标。
他介绍,公司紧跟智算中心趋势,研发并推出包括盒式12.8T、盒式51.2T、框式核心交换机和白盒交换机等系列产品,满足千卡、万卡、十万卡GPU集群组网需求。
“中兴在交换机市场的布局是全面且深入的,包括数据中心交换机和园区交换机。策略是多元化发展,既要在数据中心交换机等高端市场上保持领先地位,也要确保在园区交换机等传统市场上保持稳固的市场份额。”他对记者介绍,在交换机市场,中兴已经在国内运营商网络云、公有云、私有云等新增市场项目中取得显著成果,同时在互联网、金融等行业逐步实现突破。
中兴通讯在三季报中披露,在智算基础设施和平台技术方面,推出了“一机多芯”开放架构AI服务器,兼容适配主流GPU,并以网强算,基于自研芯片推出2*200G网卡;推进OLink高速总线互联标准,并自研大容量交换芯片,在超万卡集群核心技术、算力原生、智算中心长距互联、推理任务智能分发等前瞻技术方向上开展研究。
大模型研发和应用也是必不可少的一环。今年6月的MWC上海期间,中兴通讯发布全栈自研的星云通信大模型,包括从14B参数到100B参数的多个版本,目标是要构建网络高阶自智的加速器。三季报指出,公司自研星云系列大模型,其中研发大模型有效带动研发效率提升;通信大模型在反诈、重保、新通话、体验保障等场景落地应用,加速自智网络进阶。
中兴通讯首席发展官崔丽指出,AI未来发展一定是融合性的,智算建设是系统化工程,仅靠纯GPU堆砌无法实现。为此,中兴通讯对内通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式启动智算拓;对外依托在通信领域的深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等优势,与产业伙伴共同推进产业突破。
AI大模型的发展为通信产业链厂商提出新发展挑战的同时也带来新增长机会,国内产业链厂商合作并行正显得愈发重要。
】【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?******
作为一名《街头篮球》SG,我们首先要了解SG这个职业本身,我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说,纵向运球破防成功率更大,而且因为詹姆斯后撤步运球的存在,也不会存在背身A不倒人,达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球,詹姆斯突破运球更多了无限种可能性,这也是SG耐玩的最根本原因之一。
SG的进攻,更倾向于A人的位置(A点),如何把握好自己的A点,让自己始终A过之后站在三分线上(拉开自己与防守者的空间)。
关于SG的A人组合 (我装了背2和换手2,背3,背身)
SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球,让SG的A人的组合非常多。
总结一下:
1、 后撤步 (运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用,非常安全实用的技能)
2: 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 ( 多运于在消A和叠拉时候)。
3: 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 (运用在内线后撤完AD上篮,DS、DD 或者直接投篮有用,适合拉那些喜欢死贴的对手)。
下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。
左边(3种A顺序)+后撤+右边(3种A顺序),同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边(3种A顺序)
左边+后撤+左边(下一轮A的顺序) 同理 右边+后撤+右边(下一轮A的顺序)
1、普通左+后撤+普通右 (同理右边) 慎用,容易失误。
2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳,但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后,对面已经记不清你的A顺序,不敢紧贴的时候用。
3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2(右边同理) 、左换手2+后撤+右换手2(右边同理) 这几个应该是我们常用的,不会失误,拉人效果还可以,主要看对手。
4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动,或是没反应过来容易拉倒。
5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过,从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD,可以适当打一个心理球,不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位,灵活运用各个技能吧。
但是无论自己A人多么秀,FS还是要以多传球为主,相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物,三分,中投都不差,之前遇到过一个盆友把SG当PG玩,撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策!
】【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。
】【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。
】【泰拉瑞亚哪个时装身后带白毛******
泰拉瑞亚,这款富有创意的沙盒游戏,以其独特的画风和丰富的游戏内容吸引了无数玩家。在游戏中,玩家可以探索、建设、战斗,同时还可以收集各种独特的时装来装扮自己的角色。其中,有一款带白毛的时装备受玩家们的喜爱和追捧。接下来,让我们来探讨一下这款泰拉瑞亚中的独特时装。
这款时装身的设计相当引人注目,以细腻的像素风格刻画出了丰富的细节和视觉效果。其最显著的特点就是身后那根长长的白毛,犹如一道洁白的羽翼,为角色增添了神秘而优雅的气质。白毛的质地和光泽度都经过精心设计,使得它在游戏中显得格外醒目和引人注目。
这款时装的来源并不简单,它需要通过一定的游戏任务或活动才能获得。这无疑增加了它的稀有性和吸引力,让玩家们为了得到它而努力挑战游戏中的各种难关。而一旦玩家成功获得这款时装,它就会成为他们在泰拉瑞亚世界中的独特标志,展示出他们的实力和个性。
从设计风格上来看,这款带白毛的时装与泰拉瑞亚的整体风格相得益彰。泰拉瑞亚的像素风格使得这款时装的线条和轮廓都显得非常清晰,给人一种非常独特的感觉。而白毛的加入则为其增添了一份神秘和优雅的气息,使得整个游戏世界都为之增色不少。
从时装的搭配角度来看,这款带白毛的时装也是非常值得尝试的。玩家可以尝试将它与其他时装、武器、饰品等进行搭配,以创造出独一无二的角色形象。无论是搭配其他像素风格的时装,还是与其他风格的物品进行混搭,都能产生出令人意想不到的效果。
此外,这款时装的背后故事也是其受欢迎的重要原因之一。在泰拉瑞亚的世界中,白毛被视为一种神秘的力量象征,它代表着纯洁、优雅和力量。因此,这款带白毛的时装也被赋予了特殊的含义和价值,成为了玩家们追求的目标。
对于喜欢泰拉瑞亚的玩家来说,这款带白毛的时装无疑是一种诱惑。它不仅外观独特、设计精良,还具有很高的稀有性和吸引力。在游戏中,拥有这款时装的玩家往往会成为众人瞩目的焦点,展示出他们的实力和个性。同时,它也是玩家们探索、挑战和创造的动力来源之一,让他们更加热爱这款游戏。
除了外观上的吸引力外,这款带白毛的时装还体现了泰拉瑞亚的价值观和文化内涵。它不仅是一种游戏道具,更是一种文化符号和精神象征。它代表着玩家的勇气、智慧和创造力,也体现了泰拉瑞亚世界的多样性和包容性。
总的来说,这款带白毛的时装是泰拉瑞亚中一款非常独特和受欢迎的时装。它的外观独特、设计精良、稀有度高、搭配性强等特点都让它成为了玩家们追求的目标。同时,它也体现了泰拉瑞亚的价值观和文化内涵,成为了游戏世界中的一种文化符号和精神象征。无论是从哪个角度来看,这款时装都是泰拉瑞亚中不可忽视的存在。
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3. 登录账户:已有账户的用户,直接输入用户名和密码进行登录。
三 pg网赌软件下载 设置个性化配置
1. 头像和昵称:进入个人资料页面,上传你喜欢的头像,设置一个独特的昵称,让其他玩家记住你。
2. 游戏设置:进入设置页面,根据个人喜好调整音效 画质等设置,确保最佳的游戏体验。
四 pg网赌软件下载 探索游戏功能
1. 主界面导航:熟悉主界面的各个功能模块,包括任务栏 商店 好友列表等。
2. 新手教程:第一次进入游戏时,会有详细的新手教程引导你完成基本操作和任务。
3. 任务和活动:浏览任务列表和活动公告,参与日常任务和限时活动,获取丰厚奖励。
五 pg网赌软件下载 社交互动
1. 添加好友:在游戏中寻找志同道合的玩家,互相添加好友,一起组队冒险。
2. 加入公会:寻找或创建一个公会,与公会成员一起参加公会活动,共同提升公会等级。
3. 聊天系统:利用游戏内置的聊天系统,与好友 公会成员实时交流,分享游戏心得和策略。
六 pg网赌软件下载 购买和充值
1. 游戏商城:浏览游戏商城,购买你需要的道具和装备,提升角色战斗力。
2. 充值优惠:关注充值页面的优惠活动,合理安排充值计划,获取更多的游戏资源。
七 pg网赌软件下载 问题与反馈
1. 帮助中心:如果在游戏过程中遇到问题,可以访问帮助中心,查看常见问题的解决方法。
2. 客服支持:通过游戏内置的客服系统,提交你的问题和反馈,我们会尽快为你解答。
💠第一步:🚒访问pg网赌软件下载官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://yunan.centuple.com.cn/jsw/down/78102.htm)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。
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💠第三步:🛫下载pg网赌软件下载软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。
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💠第五步:⛩启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用pg网赌软件下载软件。
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问题一: pg网赌软件下载怎么添加插件?
1、我们打开pg网赌软件下载进入到软件主界面,接下里我们点击界面右上角的“...”图标,会出现菜单栏选项,如下图所示,我们找到“扩展”选项,然后进入下一步。
2、点击扩展后,我们就进入到下图中的界面,我们可以看到浏览器上已经安装的插件,如果还需要添加安装插件的话,我们再点击“从应用商店获取扩展”选项。
3、接下来我们就可以进入到pg网赌软件下载应用商店界面,我们在界面中可以看到有多种类型的扩展程序,找到自己需要的扩展程序后点击就如到下载界面。
4、进入到扩展程序的下载界面,我们点击界面的“获取”就可以开始下载了,等待下载完成后呢后就可以自动安装到浏览器上。
5、如下图所示,显示扩展程序已经安装,我们点击“启动”选项,在浏览器界面就会显示出下图中的界面,提示你有一个新扩展,我们点击启用。
6、最后我们要添加的扩展程序就可以添加完成了,我们在扩展中选项中就可以看到已经添加好的插件了。
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