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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！

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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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【AI大模型时代：多元算力如何打破碎片化困局？******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年，当大模型迈入新的发展阶段，AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面，模型已突破模态的隔离，文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合，极大地增强了模态的多样性；另一方面，大模型的应用落地领域得到广泛拓展，企业对算力的需求持续增加，对算力的依赖性显著提升。

目前，业内的共识是，大模型的Scaling Law依旧有效，因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是，随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入，算力不仅仅是技术基础设施，更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看，行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例，尽管模型规模仅增大2.3倍，但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长，使得传统的单一算力架构已经难以为继，行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此，算法的创新将驱动算力需求的持续高增长，同时，算法结构的创新也带来了MoE（混合专家模型）、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求，也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下，构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午，浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议，双方将共建大模型多元算力开源创新生态，提升大模型创新研发的算力效率，降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补，更是产业生态的一次重要整合。目前，智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台，可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上，许多企业都已意识到多元多模的重要性，但是，由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现，整个生态系统往往处于碎片化状态，难以形成合力，这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛，也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说，不仅在多元的芯片、模型中难以选择，而且即使部署成功，也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作，通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合，让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合，进而满足了企业多种开发框架的需求，真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示，FlagGems于今年6月推出，截至12月，已提供超过130个大模型算子，是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在，借助元脑企智EPAI大模型开发平台，企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发，还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示，“在多元多模的产业格局下，AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去，硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现，让算力产业形成了生态藩篱，这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题，为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外，开源开放是创新活力的源泉。未来，随着更多企业与开发者的加入，大模型多元算力生态有望逐渐成熟，并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

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【阿维塔2024年销量73606辆 同比增长140%******

转自：财联社

【阿维塔2024年销量73606辆 同比增长140%】财联社1月1日电，阿维塔今日宣布，2024年销量73606辆，同比增长140%。其中，12月销量11067辆，连续三个月破万。2025年，阿维塔销量目标22万辆。(财联社记者 刘阳)

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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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【虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》，受邀专访制作人揭秘好料******

在2015年，《大圣归来》电影的发行让无数国漫粉丝们看到了国产动漫的曙光，并对这部电影给予了很高的评价。在2019年的10月份，《大圣归来》即将推出PS4游戏了，也是获得了很多玩家和《西游记》爱好者的期待。而虎牙直播作为全国最大的直播平台之一，本次在《大圣归来》的发行前夕，虎牙主机区的美女主播“女王盐”也是受邀去参访绿洲游戏，为玩家带来《大圣归来》的第一手资讯。

从女王盐试玩的画面我们可以看出，《大圣归来》是一款充满古典中国风的游戏作品，游戏当中打造了一个妖怪横行，乱世当头的唐朝，而玩家扮演的大圣角色需要参与故事主线，一路打怪升级，最终成为威名赫赫的齐天大圣。试玩画面中体现出来的游戏画面极为精致，可以说是完美的将电影中的画面搬到了游戏当中来，喜欢原作电影的朋友们可不能错过了。

本次女王盐采访了十月文化副总裁王双，也由此获知了《大圣归来》是由三家公司共同打造而成的一款游戏作品，其中索尼互娱负责游戏的研发制作，十月文化兼修IP内容、世界观、彩蛋，而绿洲游戏则是负责出品和PC端的发行。而且让玩家惊喜的是，《大圣归来》中，大圣的配音还专门请到了成龙大哥来负责，并且在游戏当中还融入了成龙大哥专属的动作喜剧风格，让大圣的“猴”特征和动作喜剧完美结合。

另外通过女王盐对绿洲游戏主机负责人ALEN WU的采访我们可以得知，《大圣归来》是一款面对世界的全球向游戏作品，采用了主机游戏当中很少见的中国神话故事体系，为玩家们呈现出与众不同的世界观，而且游戏预计会发行3个DLC，每个DLC都有不一样的故事线和风格，最快年底就能玩到了。

《大圣归来》PS4版本将于10月16号正式发行，喜欢的朋友们可以去虎牙直播关注女王盐了解一手资讯。而且虎牙直播的主机区一直以来都是虎牙一个热门板块，有着全网最多的主机区主播数量，等《大圣归来》发行也会有很多主播试玩这款游戏，大家可以关注一下虎牙的主机区，到时候就能第一时间了解游戏了。

虎牙直播更是官博开启了《大圣归来》送限量周边的福利活动，活动持续至20日哦，喜欢《大圣归来》的盆友们千万不要忘了去微博参与哦。

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【快速提升战力《魔域手游2》新手必看攻略******

《魔域手游2》巅峰测试现已正式开服，第一天服务器也经历了数次爆满，玩家热情相当高涨！

开服第一天也涌进了很多新玩家，这些初入雷鸣大陆的神选者也在公屏中纷纷询问到底应该怎么提升战力，那么今天就为大家介绍一下新手如何在《魔域手游2》中快速提升战力吧！

参加开服活动 赢取大量好礼

目前《魔域手游2》刚刚开服，带来「魔域新程」超值活动！只要按照要求完成相应任务，即可获得大量奖励，帮助各位玩家顺利度过中前期。

在这个过程中，大家不用把太多精力放在提升战力和养成幻兽上，可以多看看攻略并认识大佬，慢慢了解游戏后期相关玩法。

了解游戏系统 获取更多战力

根据《魔域手游2》右边按钮，可以了解功力提升方法和资源获取途径。

修炼：

 装修炼等级分为斗者，斗士，斗宗，斗君，斗王，斗帝，新神，真神八个阶段。每个阶段都有10个小阶段。每当个阶段修炼搭够时会出现突破任务，完成后就可以突破到下一阶段。

突破修炼等级可以大幅提升战力，也可以发现该阶段应该完成的任务，各位神选者一定要试试。

军团：

通过加入军团获取军团战力。等级活跃越高的军团增加的战力越多。军团职位可以获得额外的战力加成。

在「图腾登记」系统中，每个图腾可以登记三个相同的幻兽。登记的幻兽星级越高，则图腾战斗力越高。每个图腾的战斗力上限为10点。

神火：

神火是魔域二中最角色伤害占比较高的一部分，可以为角色提供额外的属性。通过攻坚神火副本获取。当神火源力达到一定评分时。可以通过使用古朴神纹来进行觉醒增加战力。

幻兽：

每个角色可以携带三种幻兽，每个幻兽提升一星增加一点战力，登上排行榜有额外的战力加成。幻兽需要通过幻化提升星级。每次幻兽都会消耗一只同类型的幻兽或一只奇异兽。

以上就是《魔域手游2》新手战力提升方法，各位还有什么更好的方法，可以在评论区留言哦~

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开yun体育官网入口登录app商店怎么买人物

购买命运冠位指令人物步骤:

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