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　 打开“kaiyun全站登录网页入口”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【mobile.centuple.com.cn】网址，下载完成后点击“允许安装”。

⚡️🌻⚡️②使用自带的软件商店

　　打开“kaiyun全站登录网页入口”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即可开始下载和安装。

⚡️🌻⚡️③使用下载资源

　　有时您可以从“kaiyun全站登录网页入口”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

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kaiyun全站登录网页入口点评

kaiyun全站登录网页入口是一款非常好用的小说阅读软件，真的超级贴心哦。

【《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！ 

【OpenAI ChatGPT AI 服务再次“跳闸”******

IT之家 12 月 27 日消息，OpenAI 的 AI 服务器再次“跳闸”，本次系统服务中断于北京时间 12 月 27 日凌晨 2 点 30 分左右开始，影响 ChatGPT 聊天机器人、Sora 视频生成模型以及部分 API 调用。

IT之家查询 OpenAI 公司状态页面，显示北京时间今天凌晨 3 点发布动态，称 ChatGPT、API 及其文本到视频生成器 Sora“目前错误率很高”。

OpenAI 公司随后于北京时间今天早上 6 点 05 分更新状态，OpenAI 宣布“ChatGPT 已部分恢复”，但聊天历史记录仍然无法加载，修复工作仍在进行中，何时完全恢复尚无明确时间表。

至于本次服务中断原因，OpenAI 公司并未具体说明，只是称“此问题是由上游提供商引起”。而作为 OpenAI 的独家云服务提供商，微软 Azure 今天也报告数据中心出现“电源”问题，因此可以初步判断，微软数据中心电力故障或是罪魁祸首。

本次 ChatGPT 服务中断并非个例，过去几个月已发生多次类似事件。本月早些时候，OpenAI 向 ChatGPT 订阅用户发布 Sora 视频生成工具后不久，ChatGPT 和 Sora 就曾中断服务数小时。

【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）

【问鼎APP官方下载：开启你的全新智慧生活体验******

随着智能科技的发展，越来越多的应用程序进入我们的生活，成为日常工作和娱乐的好帮手。而在众多APP中，问鼎APP以其出色的功能和用户体验脱颖而出，赢得了大量用户的喜爱。如果你还未体验过这款APP，那么现在是时候通过问鼎APP官方下载来开启你全新的智能生活之旅了。

一、问鼎APP：改变生活方式的智能助手

问鼎APP并非只是一个简单的应用软件，它是一款全方位、多功能的智能生活助手。无论是在工作上，还是在个人生活中，问鼎APP都能为你提供巨大的帮助。它不仅集合了日常生活中必需的各类工具，还融入了先进的智能化技术，旨在为用户创造更加便捷、高效的使用体验。

在这个快速发展的数字时代，人们对高效和便捷的需求越来越高，而问鼎APP恰恰满足了这一需求。它通过一键操作，实现了多个任务的自动化处理，节省了大量时间和精力。例如，用户可以通过问鼎APP实现智能家居控制、个人健康管理、日程安排等功能，真正做到让生活变得更加简单。

二、功能多样，满足不同需求

问鼎APP不仅仅是一个单一功能的工具，它是一个集成多种功能的综合性应用。以下是问鼎APP的一些核心功能，让你可以感受到智能化带来的便捷与高效。

智能家居控制

随着智能家居的普及，越来越多的家庭开始使用智能设备来提升生活质量。问鼎APP通过与各类智能硬件设备的兼容，可以让用户在手机上轻松控制家中的照明、空调、窗帘等设备，随时随地管理家庭生活。

健康管理功能

健康是人们最关心的问题之一，问鼎APP通过连接可穿戴设备，实时监测用户的身体状态，记录每日的运动量、睡眠质量等健康数据。通过数据分析，APP能够给出个性化的健康建议，帮助用户保持良好的生活习惯，提升整体健康水平。

智能日程安排

无论是忙碌的工作日程，还是个人生活中的约会安排，问鼎APP都能为用户提供高效的日程管理功能。通过与日历、提醒事项等工具的整合，用户可以清晰地查看自己的日程安排，并设置提醒，避免忘记重要的事情。

社交互动功能

在现代社会，社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分。问鼎APP内置社交互动功能，允许用户与朋友、家人以及其他社群成员进行即时聊天、分享动态，保持良好的沟通与联系。

智能购物助手

问鼎APP还提供智能购物功能，根据用户的偏好和购买记录，智能推荐相关商品，帮助用户轻松找到心仪的商品，省时又省力。

三、优化用户体验，界面简洁直观

在功能上的丰富性和智能性之外，问鼎APP的设计也非常注重用户体验。无论你是科技达人，还是普通用户，都能在问鼎APP中找到适合自己的操作方式。其界面简洁、直观，所有功能都经过精心设计，确保每个用户都能轻松上手。

问鼎APP的首页界面清晰地展示了各大功能模块，用户可以根据自己的需求快速进入对应的页面。APP还提供了个性化设置，用户可以根据自己的喜好调整主题色、界面布局等，让每次使用都充满愉悦感。

四、安全性保障，保护个人隐私

在数字化生活日益普及的今天，用户的隐私和数据安全问题成为了大家关心的焦点。问鼎APP非常重视用户的个人信息保护，采用了严格的数据加密技术，确保每一位用户的数据都能够得到妥善保管。

无论是用户的个人信息、支付信息还是日常操作记录，问鼎APP都采取了多重加密措施，避免任何未经授权的访问。APP还提供了隐私设置功能，用户可以根据自己的需求选择是否公开部分信息，进一步保障个人隐私安全。

五、如何进行问鼎APP官方下载？

如果你对问鼎APP的功能心动不已，想要体验这款高效便捷的智能助手，那么下载并安装这款APP非常简单。无论你使用的是iOS还是Android设备，都可以通过以下几种方式进行官方下载。

AppStore(iOS用户)

对于iPhone和iPad用户，你只需要打开AppStore，搜索“问鼎APP”，点击下载按钮即可完成安装。整个过程非常快速，几分钟内你就能在设备上开始使用这款智能APP。

GooglePlay(Android用户)

如果你是Android用户，可以前往GooglePlay商店，搜索“问鼎APP”，找到并点击下载。安装过程同样简单，下载安装完成后，打开APP就可以开始体验了。

官网直接下载

除了通过应用商店下载，你还可以通过问鼎APP的官方网站进行下载。官网提供了多平台支持，确保每个用户都能下载到适配自己设备的版本。官网下载的优势在于，你可以第一时间获得最新版本的APP，享受更多新功能和性能优化。

六、问鼎APP的未来发展

问鼎APP在现有的基础上，不断进行技术创新和功能优化。未来，问鼎APP将继续推进智能化进程，力求为用户带来更加智能和便捷的生活体验。团队将不断更新软件版本，引入最新的科技成果，为用户提供更多惊喜。

比如，问鼎APP可能会引入更多AI智能助手功能，进一步提高自动化水平，解放用户的双手，真正做到无缝衔接工作和生活。随着5G技术的普及，问鼎APP将进一步增强与智能硬件的兼容性，使其成为家庭和办公环境中的核心控制平台。

七、总结：智能生活从问鼎APP开始

问鼎APP是一款极具前瞻性和创新性的应用程序，它通过多种智能化功能，为用户提供了便捷、高效的生活方式。无论是智能家居、健康管理、日程安排还是社交互动，问鼎APP都能够满足用户的不同需求。而且，随着技术的不断更新，问鼎APP的功能将越来越强大，必将成为智能生活中的必备工具。

现在就通过问鼎APP官方下载，开始体验这款智能生活助手吧！无论是在工作中提高效率，还是在日常生活中享受便利，问鼎APP都能为你带来更多惊喜。

【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。