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【中央气象台12月26日06时继续发布大风蓝色预警******

　　中央气象台12月26日06时继续发布大风蓝色预警：

　　预计，12月26日08时至27日08时，西藏北部、青海南部和东北部、内蒙古中东部、河北北部、天津、辽宁西部、辽东半岛、山东半岛等地部分地区有5~6级风、阵风7~8级；渤海、渤海海峡、黄海北部和中部海域、东海南部海域、台湾海峡、台湾以东洋面、巴士海峡、南海北部海域将有7~8级、阵风9~10级的大风。

　　12月27日08时至28日08时，西藏中北部、青海南部、内蒙古中东部、山西、河北北部、山东半岛等地部分地区有5~6级风、阵风7~8级；渤海南部、渤海海峡、黄海大部海域、东海东部和南部海域、台湾海峡、台湾以东洋面、巴士海峡、南海北部和中部海域、北部湾将有7~8级、阵风9~10级的大风。

　　防御指南：

　　1、中央气象台、中国海上搜救中心提醒受大风影响海域航行、作业的船舶，注意航行安全；

　　2、森林、草场、城区防火部门做好防火准备，机场、铁路、公路等交通管理部门应采取措施保障交通安全；

　　3、停止高空、水上户外作业和游乐活动，加固或妥善安置围板、棚架广告牌、简易设施等易被大风吹动的搭建物；

　　4、行人与车辆不要在高大建筑物、广告牌等临时建筑物，或树的下方停留。

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【爱游戏App官方网站登录入口：畅享无与伦比的游戏世界******

在这个数字娱乐迅速发展的时代，越来越多的人开始选择通过手机、电脑等智能设备来享受游戏的乐趣。而在众多的游戏应用平台中，“爱游戏App官方网站登录入口”无疑是许多玩家心中不二的选择。它不仅提供了丰富多样的游戏种类，还以其优质的用户体验、完备的安全系统、简便的登录流程成为了玩家的首选平台。

爱游戏App官方网站登录入口为玩家们提供了一个安全且易于操作的登录方式。如今，许多游戏平台在登录时需要复杂的身份验证过程，这不仅增加了玩家的操作难度，还可能因为安全问题而导致账号被盗或其他隐私泄露的风险。而爱游戏App通过多重安全加密和身份验证机制，确保每位玩家的个人信息和账户安全。网站在设计上也极其注重简便性和流畅度。无论你是新玩家，还是老玩家，都能够在官方网站上轻松找到登录入口，进入游戏的体验过程非常顺畅，无需担心繁琐的操作步骤。

对于游戏玩家来说，选择一个好的平台不仅仅是为了登录的方便，更多的是为了能够享受到丰富的游戏内容和独特的游戏体验。爱游戏App官方网站登录入口正是凭借其丰富多样的游戏库，吸引了大量的玩家。从热门的角色扮演类游戏（RPG）、多人在线竞技类游戏（MOBA），到令人放松的休闲游戏，甚至是高度沉浸式的虚拟现实游戏，爱游戏App提供的游戏种类可以满足不同玩家的需求。而且，所有的游戏都经过严格筛选与测试，确保其质量和稳定性，玩家能够在这里享受到流畅且无卡顿的游戏体验。

除了丰富的游戏内容，爱游戏App官方网站登录入口还提供了非常人性化的功能设计。例如，智能推荐系统可以根据玩家的历史游戏记录和偏好，推荐最适合的游戏，让玩家可以在繁多的选择中快速找到心仪的游戏。平台还会定期更新游戏内容和推出各种主题活动，确保玩家的兴趣不被过时的内容所束缚。通过这些创新和优化，爱游戏App不仅能吸引新玩家，还能激活老玩家的游戏热情，形成一个良好的游戏社区。

爱游戏App官方网站登录入口的最大优势之一，就是它的稳定性和跨平台支持。玩家可以在多种设备上畅玩游戏，无论是安卓、iOS系统，还是Windows、Mac操作系统，爱游戏App都能提供无缝的跨平台游戏体验。这种跨平台的兼容性，使得玩家在不同设备间切换时，游戏进度和数据不会丢失，极大提高了用户体验的连续性与流畅度。爱游戏App官方网站登录入口还特别优化了移动端和PC端的性能表现，使得无论你是用手机还是电脑登录，都能体验到同样高质量的画面与流畅度。

对于一些竞技类游戏玩家来说，爱游戏App官方网站登录入口也提供了完善的社交互动功能。玩家不仅可以通过平台内的好友系统与其他玩家进行互动，还可以在游戏中创建和加入公会，参加定期举行的赛事和比赛。通过这些社交功能，玩家能够与志同道合的朋友们一起并肩作战，增加了游戏的互动性和娱乐性。爱游戏App还为玩家们提供了完善的游戏客服支持，不论是游戏中的疑问还是账户安全问题，都能得到专业团队的快速响应和帮助。

如果你是一位注重游戏环境的玩家，那么爱游戏App官方网站登录入口绝对不会让你失望。平台非常重视玩家的公平性和游戏体验，采取了严格的反作弊机制和账号保护措施，确保每个玩家都能在公平的环境下进行游戏。无论你是刚刚开始接触某款游戏的新手，还是经验丰富的老玩家，都能够在这个平台上享受到公平、稳定且充满挑战的游戏乐趣。

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爱游戏App官方网站登录入口以其安全、快捷、稳定的特点为玩家提供了一个理想的游戏平台。它还凭借丰富多样的游戏内容和创新的功能设计，使得玩家能够在这个平台上找到更多的游戏乐趣和生活的激情。如果你还没有体验过这个平台，那么不妨通过官方网站的登录入口立即注册并开始你的游戏旅程。无论你是喜欢单人游戏，还是享受多人竞技，这里都能满足你对游戏的所有需求。

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【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。

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【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力

据日本SakanaAI公司官网最新消息称，该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作，在人工智能（AI）领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型，自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程，增加了探索未知生命形式的可能性。

人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说，是科学家利用技术和算法，“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索，能帮助人们思考什么才是生命的基本特性，以及是否存在不同于地球生命的其他可能。

此次，团队通过简单的文本提示，如“一个细胞”或“两个细胞”，引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件，让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。

此外，AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟，捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟，以展现类似于“外星世界”的场景，帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。

借助该技术，团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性，这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。

此外，该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式，思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式，使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上，然后交由自动化流程进行高效搜索，从而大大提升了研究效率。

【总编辑圈点】

人工智能可以搜索什么？首先跃入我们脑海的，可能是文本、图形、符号等内容。然而，凭借强大的数据处理能力和高效的算法，人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着，它所搜索的不是固定不变的简单目标，而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命，这种创意十足的搜索任务，或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。（张梦然）

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力来源：科技日报

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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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