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【北方多地将度过下半年来最冷白天******

　　北方多地将度过下半年来最冷白天 明起中东部开启升温模式

　　中国天气网讯 今后三天（12月27日至29日），全国大部继续维持晴朗干燥的天气格局，西藏、青海南部有一次降雪过程，并伴有大风天气。眼下，冷空气对中东部的影响还在持续，长江以北部分地区气温或创今年下半年来新低，明天起大江南北将陆续迎来升温。

　　全国大部晴朗天气居多 西藏青海降雪发展

　　近期，全国大部降水稀少，多地午后最小相对湿度不足30%，广西、广东、福建一带出现中度以上气象干旱。今后三天，全国大部晴朗天气依然唱主调，随着南支槽东移，西藏、青海南部将自西向东有一次降雪过程，降雪期间，西藏的阿里、那曲和日喀则大部还将出现7至8级大风，阵风可达9至10级。

　　中央气象台预计，今天，西藏西部、新疆西南部、川西高原东部、贵州西部、内蒙古东北部等地部分地区有小雪或雨夹雪，其中，西藏西部部分地区有中到大雪，局地暴雪。湖北西南部、四川盆地南部、重庆中部、贵州东北部和西部、云南东部、广西西北部、海南岛中东部、台湾岛等地部分地区有小雨。

　　明天，新疆北疆北部和南疆盆地南部山区、西藏西北部和南部、青海南部和西部等地部分地区有小到中雪，其中，西藏南部和西部等地部分地区有大到暴雪。云南西南部和中部、台湾岛东部等地部分地区有小雨。

　　后天，内蒙古东北部、西藏北部和东部、青海南部和西部、甘肃南部、川西高原北部等地部分地区有小雪或雨夹雪，其中，西藏东部、青海南部、甘肃南部、川西高原北部等地部分地区有中到大雪，西藏东部等地局地暴雪。西藏东南部、四川盆地东南部、重庆中西部、贵州西北部、台湾岛东部等地部分地区有小雨。

　　中国天气网提醒，这次降雪过程可能给西藏南部部分地区带来5至10厘米的新增积雪，局地可达30厘米以上，公众需注意防范积雪、风吹雪、大风等对交通出行、农牧业等方面的不利影响。此外，中东部干燥天气持续，且随着干冷的偏北风南下控场，华北、黄淮等地干燥程度还会加剧，江南、华南多地湿度也会随之下降，大家需及时补充水分，多吃银耳、雪梨等食物缓解干燥。

　　今天中东部多地气温继续下降 明起陆续迎来升温

　　今天，冷空气继续南下，中东部多地将出现降温，气温将短暂转为较常年同期偏低的状态，长江以北部分地区还可能度过下半年来最冷的白天。城市中，兰州今天最高气温零下3℃，可能创下半年来气温新低。

　　明天起，北方大部将开启升温模式，南方则在后天步入升温通道。2024年尾声，全国大部气温将较常年同期偏高，其中华北至华南北部气温普遍会偏高5℃左右。总体来看，未来几天晴朗升温是“主旋律”，大家不妨在中午时段适当进行户外活动。

　　来源：中国天气网

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【鼎盛注册平台：为您的事业开启成功之门******

在当今竞争激烈的商业环境中，越来越多的创业者选择通过注册公司来实现自己的梦想。但注册公司的过程繁琐且复杂，涉及到的法律、财税、经营等方面的问题，也常常让许多创业者感到困惑和不知所措。为了帮助创业者克服这些难题，鼎盛注册平台应运而生，为企业提供一站式注册和全方位的后续服务。

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【撤职、撤项后，黄飞若被撤稿******黄飞若 资料图

　　公开资料显示，黄飞若1999年进入华中农业大学读本科，2008年博士毕业后留校任教。他于2017年获评为教授、博士生导师，研究方向为动物分子营养学，曾担任华中农大动物科学技术学院动物营养与饲料科学系主任。

　　今年1月，华中农大11名硕士、博士研究生实名举报导师黄飞若存在篡改数据、编造实验结果等学术不端行为。

　　2月，华中农大发布通告称，黄飞若在学术、师德师风、财务等方面均存在一定问题，决定撤销其校内一切职务，解除聘用合同，并报请撤销其教师资格，报请对其相关科研论文、项目等撤稿、撤项。

　　今年10月，黄飞若因科研不端行为，被国家自然科学基金委员会监督委员会通报批评，并撤销其国家自然科学基金项目、追回已拨资金。

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【【捷报】AI⁺万得投顾终端大模型算法备案成功 ，金融AI创新大奖荣耀加持！******

在这个智能驱动的时代，Wind在金融科技领域又迎来了两个令人振奋的好消息。万得投顾终端的“Wind AliceFC算法”不仅成功通过了国家互联网信息办公室的第九批深度合成服务算法备案，还荣获了上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室主办的2024年度人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用案例征集活动的优秀奖。这标志着AI技术在金融领域的深入应用，以及“Wind AliceFC”在这一领域的卓越表现和市场潜力。

科技赋能，AI⁺万得投顾终端AliceFC算法备案成功 

国家互联网信息办公室正式发布了《第九批深度合成服务算法备案信息》的公告，由Wind自主研发的万得投顾终端“Wind AliceFC文本生成类算法” 顺利获得备案。这一成就不仅是“AI⁺万得投顾终端”发展的里程碑，也是对Wind在人工智能领域深耕细作成果的官方认可。 

AI大模型金融领域创新大奖，AI⁺万得投顾终端AliceFC脱颖而出 

与此同时，AI⁺万得投顾终端“Wind AliceFC”在由上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室主办，2024年度人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用案例征集宣传展示活动中，荣获创新应用案例类优秀奖。这一荣誉不仅是对团队不懈努力和创新精神的肯定，也预示着广阔的市场前景和机遇。

AliceFC，投资顾问的AI智能助手 

科技在财富管理领域的应用正如火如荼，数字化转型和智能化升级已经成为财富管理机构必然的发展趋势。财富管理行业的根本能力是价值创造能力，财富管理的本质是为客户提供更专业更体贴的服务，实现客户财富的保值增值。谁能真正拥有科技加持的价值创造能力，以及顺应变化的新型服务模式，谁才能在新一轮的百舸争流中赢得先机。AliceFC聚焦业务场景，从投顾资讯到标的分析，从产品诊断到智能筛选，简化服务、攻克难题，为您焕新开启AI智能之旅。

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关于万得投顾终端

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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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