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【《贪玩蓝月》张馨予高调出关，与众魔族展开生死对决******

大家好呀，我是《贪玩蓝月》手游的小编~

神龙一直都是我们《贪玩蓝月》最激情的战斗之一，无数玩家都城战当晚前仆后继，只为争夺竖立在中心的石柱。但最近魔族竟趁着我们贪玩三大男神闭关修炼大举入侵蓝月大陆，占领了神龙都城！

令人意想不到的是魔族忽略了最近刚刚降临蓝月大陆的传奇女神张馨予。我们的传奇女神以一己之力，率领众人，与魔族展开生死对决，重新夺回神龙都城，并将魔族再次逐出蓝月大陆！

而小编最近在快手中发现在最近的一场神龙中，一名跟战士一样刚的高战法师，在不停的复活输出-被击败-再复活输出-再被击败的过程中，竟意外地捡到了两件强化了12的盛世。

那么大家觉得他是赚了还是亏了呢？

有些人靠激情PK来获取别人的资源，而有些神豪直接通过每周活动来获取一些基础资源道具。看他快速地点击购买按钮，奖励内容则是什么都不看。小编只想跟他说一句：“土豪，我们做朋友吧！”

原以为渣妹和土豪的距离就只是相隔一个手机屏幕。直到小编手贱看了一下快手评论区

原来小编和土豪相隔的距离足足有一个银河系那么远！！！

小编每次充值都会精打细算，确保将每一个元宝都花在关键节点上，因为小编知道，这都是自己辛辛苦苦的打工钱，这个月花完了就只能等待下个月，所以为什么小编现在的战力一直那么低，就是这个原因了。

以此同时，我们的平民活动【节日狂嗨】和【节日兑换】依旧如期开启。如果有一天你当上了贪玩蓝月这款游戏的策划，不知道各位对日常活动有哪些主意呢？不妨到前往公众号【贪玩蓝月手游】，在留言区告诉小编呗~

《贪玩蓝月：王者传奇》是一款大型多人ARPG游戏，采用全2.5D图像技术，通过即时的光影成像技术，营造亦真亦幻的游戏世界。游戏美术设计上汲取了东西方的美术元素，使用玄幻而写实的美术风格，人物造型华丽而独特，富有真实立体效果和绚丽的光影。游戏参考了大量中国古代神话故事和传说，并加以独创的发挥，塑造出一个奇幻的东方神话世界。

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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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【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源：澎湃新闻

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”

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【绝区零紧急追捕任务应该怎么快速完成 任务完成指南******

绝区零紧急追捕任务应该如何快速完成？

1、地点：港口区域。

2、首先玩家需要根据坐标前往布林格的地点，开始后就会进入剧情对话。

3、然后需要将前方的怪物击败，进行两段战斗后根据指引前进就会发现箱子。

4、过完动画后就能开启了，接着继续追踪，到达后开启清怪。

5、之后完后下方的对话，结束后继续根据指引前进。

6、击败路途中的小怪，一大段剧情结束后再完成下方战斗即可。

绝区零新手怎么玩

一、战斗技巧

1. 怪物在发出黄色光芒时，按下空格键可以切换攻击方式并施展振刀技能，而当其发出红光时，则需快速闪避以触发极限闪避动作（需注意，红光状态下的振刀操作不可用）。

2. e技能为战斗技巧，即便没有高亮显示也可以进行释放，高亮状态下则能施展强化过的战技。

3. 针对像格莉丝这样的远程群攻角色，玩家需有意识地拉怪，通过普通攻击和精准的走位，将怪物聚集在一起。这种策略的精髓在于意识，具体操作则需在正式游戏中逐步掌握。

二、邦布改装

所有金色、紫色和蓝色格子大小均等，如上图所示。因此，最佳组合方案应为一格金色、一格紫色、再一格蓝色。这里提供三种搭配方案以供参考：

1. 传统流派选择金色暴击、紫色爆伤和蓝色攻击。

3. 还有一种方案是利用系统赠送的金色异常效率，搭配紫色穿透和蓝色攻击。据说第四个币可以换取此特殊金色属性。以上方案仅供参考，实际优劣需以正式服务器的数值情况为准。在前期升级过程中，建议使用蓝色材料进行邦布升级，因为改造部件的兑换需要用到紫色升级材料。

金色构件需要60份紫色素材的加持，而紫色构件则是由15份紫色材料合成的。蓝色攻击部件是赠送的部件。令人欣慰的是，紫色邦布升级材料并不难寻，通过不断挑战空洞的肉鸽玩法，如同在崩铁中体验模拟宇宙一般，你可以轻松地获得它。一局游戏大约持续在20~30分钟之间。如果你不使用体力罐子，完成正式服的所有主线和支线后，你的等级大概会被卡在28级左右。解锁新的空洞需要达到30级，而解锁新的主线则需要32级。当你挑战适合你等级的空洞时，一局游戏结束后你大约能获得10个紫色材料。

三、体力规划

1、关于材料获取的建议。推荐优先收集角色突破所需的材料，以及技能进阶所需的材料和武器突破素材。绝区零30级是一个重要的节点，虽然突破后的副本掉落有所变化，但紫色圣遗物副本的掉落数量从0至1提升到1至2，其他方面的变化并不显著。

2、关于圣遗物的获取策略。不建议过度追求紫色圣遗物，因为后期很可能需要替换。同时，圣遗物升级材料非常珍贵，因此建议保存体力资源，等待后期能够进行更高效的刷取时再使用。

四、前期驱动盘

1、如果你想挑战高难关卡、或是感到开荒困难，可以使用蓝色驱动盘升级材料，去对门录像店抽取紫色驱动盘。

2、但建议在30级突破之后再刷取圣遗物，因为届时可以指定驱动盘套装up。

3、紫色驱动盘做任务也会送一部分，可以蓝色紫色混搭，凑套装效果混一下，后期再换。

五、角色培养建议

四星可练：

1. 妮可：近战专家，绝对是必备之选。她擅长聚集小型怪物，为战斗带来便利。但请注意，她对于大型怪物的牵引效果并不显著。

2. 本（熊）：此角色数值表现卓越，值得投入资源进行培养。若想选择11号角色，他将是你的不二之选。同时，他与深渊的双火共鸣搭配，效果显著。

3. 苍角：同样地，他拥有极高的数值，不仅具备群攻能力，还带有控制技能和微弱的聚怪效果。即使装备一般，他也能造成可观的伤害。与鲨鱼妹组队，将会有意想不到的战斗效果。

4. 安比：五星以下的角色中，没有比他更适合练习的了。目前暂不推荐更多角色，因为游戏中的变数较大。仅提供以上几位角色的练习思路。

后期队伍配置建议为：一人为击破手，一人为支援手，一人为主攻手；或一人负责异常状态，一人负责支援，一人为主攻手。击破手负责削韧，支援手负责辅助，主攻手则承担主要输出任务，而异常状态角色则类似于副攻手。

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