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【《梦三国2》MPL常规赛收官倒计时3天 季后赛四强即将出炉******
逐梦前行,剑指巅峰!由电魂主办、奥义电竞承办的2019《梦三国2》职业联赛(英文简称:MPL)秋季常规赛已于近日开启第五周赛程,随着第一支降级战队的确定,也正式宣布进入秋季常规赛倒计时阶段。在11月17日MPL秋季常规赛结束前,季后赛和保级赛的资格仍存有三大悬念等待揭晓。
悬念一:诗月横扫第一梯队 榜首之争谁是赢家
在第四周常规赛赛程结束的同时,三分月、遥远、诗月三队凭借出色的发挥,大幅领先的积分,率先锁定MPL秋季季后赛的三个参赛席位。截止至11月13日,三分月、遥远、Ziyo三支战队都曾在比赛中负于诗月,诗月可谓横扫第一梯队。
常规赛积分榜
现在榜单前三名战队各自之间的积分差距仅有1分,但三分月仅剩1场比赛,遥远虽与诗月各剩2场比赛,可遥远积分和胜场都低于诗月。常规赛榜首之争愈演愈烈,具有强大实力的三支战队能抓住最后的机会,成为常规赛的最后赢家?
悬念二:季后赛最后一个席位花落谁家
Ziyo在常规赛前期平遍赛场多日不胜,中期发力升至榜四,但此后Ziyo无缘跻身前三,只能死守第四名成为季后赛的“守门员”。Ziyo与排名第五的TOP3各剩3场比赛,但目前Ziyo积分和胜场两方面均占较大优势,而且在剩余对手排名和实力来看,TOP3的劣势会比Ziyo更大一些。但赛场变数一直存在,TOP3也曾打出过“以弱胜强”击败诗月的经典比赛,作为优势最大的Ziyo仍需绷紧“夺3分”的弦,直到最后一刻。
悬念三:命悬一线,零点风月保级资格争夺白热化
积分榜的保级区与降级区争夺异常激烈,11月12日,零点2:0击败神迹,夺下关键3分。神迹总积5分,仅剩1场比赛,已经提前确定无缘保级赛,成为第一个确定降级的秋季赛战队。11月13日,零点0:2不敌风月,无限接近降级的风月拿到关键3分,积分追平零点,续命成功!
11.15-11.17常规赛对阵安排
目前,风月虽与零点积分一致,但其胜场数仍低于零点。之后风月和零点各剩2场比赛,而以1分之差领先的TOP3战队尚有3场比赛,现下谁能获得保级资格犹未可知,保级区的悬念被延续。虽说零点与风月目前的情况更像争夺1个保级赛资格,但两队也并非没有机会挤掉TOP3,同时抢到保级赛资格。
2019MPL秋季常规赛收官倒计时3天,常规赛三大悬念揭晓的时刻即将来临,锁定虎牙直播“电魂直播间”直击赛场动态最前沿!
戴尔G系列专业智能游戏本
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关于《梦三国2》
《梦三国2》是一款杭州电魂网络历时两年打造,打破传统定义的国风竞技MOBA类游戏。作为电魂王牌游戏《梦三国》的正统续作,《梦三国2》保留了《梦三国》的三国文化背景和基础玩法,并在游戏画面,游戏内容、游戏系统上做了大量创新,添加了许多全新地图和全新竞技玩法。百位三国名将,多元竞技玩法,全服匹配,激爽对战,满足你的一切竞技幻想!
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《梦三国2》官网:https://www.m3guo.com/v2/
MPL官方网站:http://mpl.m3guo.com/2019/index.html
】【原神5.3克洛琳德复刻抽取建议******
原神5.3克洛琳德复刻如何抽取?原神这是一款非常有趣的角色扮演游戏,在游戏里玩家可以看到很多游戏角色,该游戏即将进入5.3版本,届时会迎来很多复刻角色,那么是不是还有很多游戏玩家不知道克洛琳德复刻如何抽取的,今天小编就为大家整理了原神5.3克洛琳德复刻如何抽取的详细介绍,感兴趣的游戏玩家接下来可以和小编一起来看看哦。
克洛琳德作为雷系主C,虽然在输出上有所特色,但并不是非抽不可的角色。
1、克洛琳德是雷系站场主C,专注于自身输出,缺乏后台辅助能力。她的输出机制简单,但对强度党吸引力有限,更适合追求角色设计与风格的XP党玩家。
2、如果你缺少雷系主C,并且喜欢克洛琳德的角色设计和风格,那么可以考虑抽取。
3、推荐按照1命>2命>专武≥3命>4命的顺序进行抽取。
以上就是原神5.3克洛琳德复刻抽取建议的全部内容,更多原神相关攻略,敬请关注本站。
】【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。
】【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。
】【散户最爱!AI巨头英伟达今年“吸金”近300亿美元******
明年谁会登顶?
根据财经数据供应商Vanda Researc的最新统计,英伟达取代特斯拉成为今年散户净买入量最大的股票,这也意味着单只股票的净买盘连续第二年超过标普500指数ETF,反映出投资者仍在追逐科技股牛市。在人工智能发展浪潮推动下,2025年这样的趋势能否持续下去,谁将脱颖而出?
买盘三年增长9倍
与传统的指数基金热门代表标普500指数ETF相比,今年英伟达的净流入量几乎翻了一番,达到了298亿美元,这相当于2021年的近9倍。Vanda高级副总裁亚奇尼(Marco Iachini)表示:“事实证明,英伟达在某种程度上抢了特斯拉的风头,因为它的价格涨幅令人印象深刻。 ”
随着在人工智能领域应用不断获得突破,英伟达2024年累计涨幅超过180%,市值跨越了3万亿美元里程碑,并一度短时间超过苹果,成为了全球市值最大公司。
股价上涨的背后,普通投资者的持股发挥了更大的作用。Vanda的数据显示,英伟达在典型的家庭(mom-and-pop trader)投资组合中的权重超过10%,高于2024年初的5.5%。公司现在是普通散户投资者的第二大持股,略微落后于特斯拉。
投资银行D.A.Davidson技术研究主管卢利亚(Gil Luria)表示:“就散户投资者成为股东重要组成部分而言,英伟达确实算得上脱颖而出。上升幅度惊人。”
晨星股票策略师科尔略(Brian Colello)表示,英伟达的股价波动性“相当大”,这凸显了散户在推动股价方面可以发挥的作用。“如此大的公司在任何一天股价都会出现如此大的波动,有时令人瞠目结舌。”
财报关注度上升
随着市值持续飙升,英伟达已经超越苹果,成为了华尔街财报季的最大焦点。第一财经记者汇总发现,机构对今年业绩公布前的市值波动预测中值普遍在5%以上,这在明星科技股中并不多见,反映了市场的超高人气。
英伟达在人工智能技术领域处于领先地位,图像处理单元GPU是相关应用的支柱,公司首席执行官黄仁勋多次表示,英伟达的下一代旗舰人工智能芯片Blackwell已经投入生产,严重供不应求。英伟达的技术创新涵盖了从医疗保健到自动驾驶汽车的各个领域。不少机构认为,随着越来越多的行业开始利用其突破性技术,英伟达在科技生态系统中的作用将不断扩大和巩固。
不过,与一些竞争对手相比,英伟达的估值水平的优势正在缩减。本月13日,博通成为第九家市值突破1万亿美元的美国上市公司。公司预测,2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元。
根据伦交所(LSEG)汇编的数据,博通12个月远期市盈率为29.8倍,低于英伟达的31.03倍。资管公司Great Hill Capital董事长海耶斯(Thomas Hayes)表示:“随着人工智能从训练模型转向推理,越来越多的芯片公司将追赶英伟达。博通是煤矿中的金丝雀。”
卢利亚表示,尽管英伟达的盈利继续超出华尔街的预期,但仍不足以继续保持股价的快速增长。现在,该股已经达到了更“平衡”和“合理”的水平。
展望未来,一家软件厂商可能脱颖而出。亚奇尼表示,专注于大数据分析的软件公司Palantir四季度在零售市场获得了关注,并有望成为新年的热门选择。
Palantir今年也迎来了爆发式发展,通过着眼于AI+的数据,核心竞争力在于其本体论引擎(Ontology Engine)和高度定制化的能力。公司被纳入纳斯达克和标普500指数,股价累计上涨近380%,成为表现最好的标普成分股。在Vanda的榜单中,Palantir的买入量高居第九,高于亚马逊、谷歌和微软等行业巨头。
值得一提的是,Palantir首席执行官卡普(Alex Karp)在上周末发布的一段视频中感谢了散户投资者, “非常感谢你们所有个人投资者,有勇气超越传统、生锈、僵化的(市场)陈词滥调。”
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