澳门新葡萄新京5303游戏特色

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【王者五五开黑节，10+明星组队朋友来相会！******

 一年一度的《王者荣耀》五五开黑节如约将至，2021年的开黑节依旧为召唤师们准备了海量福利，除永久皮肤免费得，五五开黑不掉星等，还有bilibili、微视、虎牙、斗鱼、快手各大直播平台为召唤师送出专属开黑节福利。

5月1 日20:30 微视电竞星战队，5月1日21:00龚俊&高秋梓，5月2日20:00李现&孤影、5月3日20:00宋茜&张佳宁、5月4日20:00INTO1刘宇&INTO1林墨、5月5日20:30杨幂&陈学冬等明星大咖也将纷纷助阵，带来五一假期天天精彩的明星朋友局直播。召唤师们不妨马上召集小伙伴，小长假来峡谷一起欢乐开黑。

五五开黑节官方KV

明星直播表，大咖轮番空降狂派好礼

        五五开黑节，大咖来助力。长假五天活动期间，到王者营地向明星朋友们提问，可获明星现场翻牌。参与明星直播竞猜，还有机会赢荣耀水晶、永久皮肤。五天五场直播，福利不停歇。

全民朋友局明星海报

5月1日，两场直播先后开启。先有浪姐再聚腾讯微视，金晨、李斯丹妮、孟佳、郁可唯、张含韵五星联袂，连同KPL官方解说高然、微视主播高司令与他的粉丝战队齐聚峡谷组队团建。直播中将抽出100份五五开黑节新皮肤免单、海量Q币、王者荣耀限量周边等奖品，同时还有微视电竞星战队签名队服和星战队超级宠粉神秘大奖。

浪姐直播海报

同样在5月1日，大“扇”人龚俊将携好友高秋梓登陆B站直播间开黑畅玩，直播期间设有互动采访、畅读弹幕、英雄语音模仿秀以及随机抽奖送福利等环节。

龚俊&高秋梓直播海报

5月2日，《王者荣耀》品牌代言人李现将与虎牙明星主播孤影、北京WB暖阳、北京WB阿豆一起高能开黑，与职业主播选手互秀高端操作。

李现直播海报

5月3日，《王者荣耀》品牌代言人宋茜携好闺蜜张佳宁现身斗鱼直播间。召唤师们届时完成斗鱼任务、营地任务即可兑换福利盲盒。开启盲盒可随机获得永久英雄、永久皮肤以及苹果手机、王者周边等实物奖励，百分百中奖，开盒必有奖。

宋茜&张佳宁直播海报

5月4日，INTO1成员刘宇、林墨正式登场，与虎牙明星主播剑仙、赖神组队上演峡谷出道秀。召唤师们观看直播完成互动，就有机会赢得精美游戏周边、京东卡、游戏道具等多重好礼。

刘宁&林墨直播海报

5月5日，快手王者朋友局。《王者荣耀》品牌代言人杨幂携好友陈学冬空降快手直播间，看两位明星召唤师你画我猜测默契、互选英雄玩心跳，在快手搜索“五五开黑节”一键参与，观看直播赢取快币。

杨幂&陈学冬直播海报

开黑不掉星，新皮肤新玩法同步登场

直播间共享狂欢，峡谷内福利拉满。开黑节全新玩法、全新皮肤即将上线，永久皮肤免费得，还可抽取内测皮肤，开启神秘商店及蔷薇珍宝阁兑换。5月5日当天与好友组队开黑，享有三次不掉星机会。

 边路插图

开黑享福利，腾讯王者人生联合百城万店让你五一吃喝玩乐爽不停

王者荣耀官方商户福利平台腾讯王者人生联合百城万店，为召唤师献上专属省钱福利。衣食住行、吃喝玩购均享专属特权，更有免单、半价券等你来抢！麦当劳、美团外卖、滴滴出行、CoCo都可、同程旅行、上海地铁等百余家知名品牌狂撒优惠，使用优惠还有机会瓜分万元红包、抽取五五开黑节限量周边~峡谷内有开黑福利，峡谷外也有好礼相送。《王者荣耀》将于上海：BFC外滩金融中心（5月1日—5月5日）成都：春熙路红星路广场（5月4日—5月5日）两地打造“开黑记忆集市”。召唤师们前往“开黑记忆集市”可享受王者省钱福利。

中路插图

无处不团，有你才赞，《王者荣耀》五五开黑节即将开启。好友开黑不掉星，明星直播送福利，还有王者集市吃喝玩乐。这个五一，不妨相约王者峡谷，享受开黑乐趣，收获线上线下双倍快乐。

【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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