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上一部是以“质子团”的权谋与人性挣扎为切入点,引出姬发的觉醒成长线,这一部我们自然会把重点放在姬发如何从一个有勇有谋的少年蜕变成天下共主的。


为了满足春节假期市民和游客的需求,冰场还安排了一系列丰富多彩的活动。从冰上互动到DJ表演,每一项活动都旨在让游客在享受冰雪乐趣的同时,也能感受到浓浓的节日氛围。,热刺3-0埃尔夫斯堡晋级淘汰赛,斯卡利特传射,穆尔建功


“我们看到的是中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距,但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变,中国永远只能是追随者,所以有些探索也是逃不掉的。”梁文锋在接受“暗涌waves”采访时表示。


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在美国国务院发布援助冻结令后,从五角大楼到美国国际开发署,许多联邦工作人员都对行政令的措辞感到困惑,不清楚究竟哪些人可以获得豁免。


DeepSeek 并没有“用 600 万美元做到美国 AI 公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以 Anthropic 为例,Claude 3.5 Sonnet 是一个中等规模的模型,训练成本达 数千万美元,远不是数十亿美元级别。 并且,Claude 3.5 Sonnet 训练于 9-12 个月前,而 DeepSeek 的模型训练于 2023 年 11 月至 12 月,即便如此,Claude 3.5 Sonnet 在多个关键评估中仍明显领先。 DeepSeek 的训练成本并未突破行业趋势。如果成本曲线下降的历史趋势是每年约 4 倍,那么按照正常业务发展——即 2023 年和 2024 年的成本下降趋势——我们现在应该会看到一个比 3.5 Sonnet/GPT-4 便宜 3 到 4 倍的模型。 然而,DeepSeek-V3 的性能比这些美国前沿模型差一些——假设在扩展曲线上差约 2 倍,这已经是对 DeepSeek-V3 相当慷慨的估计了——这意味着,如果 DeepSeek-V3 的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约 8 倍,那其实完全符合正常趋势。 我虽不便给出确切数字,但从前面的分析可以看出,即使接受 DeepSeek 的训练成本数据,他们也只是处于趋势线上,甚至可能还未完全达到。 比如,这比原始 GPT-4 到 Claude 3.5 Sonnet 的推理价格差异(10 倍)要小,而且 3.5 Sonnet 本身也是一个比 GPT-4 更好的模型。这些都表明,DeepSeek-V3 并非独特的突破,也没有从根本上改变 LLM 的经济性,它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。 不同的是,这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的,这在以往从未有过,具有重大的地缘政治意义。不过,美国公司很快也会跟上这一趋势——他们不会通过抄袭 DeepSeek 来实现成本降低,而是因为他们自身也在沿着常规的成本降低趋势发展。 DeepSeek 不是第一个实现成本优化的公司,但它是第一个来自中国的公司。这一点在地缘政治上意义重大。但同样,美国 AI 公司也会很快跟进——并不是通过抄袭 DeepSeek,而是因为它们本就沿着同样的技术路线前进。


由中国科学院深圳先进技术研究院、北大等机构联合发表的论文《大语言模型的蒸馏量化》中,研究者就提到除了Claude、豆包和Gemini之外,当前知名的开闭源大语言模型均表现出了较高的“蒸馏”水平。研究人员普遍认为,“蒸馏”能够使模型训练的效率更好、成本更低,但会使模型的独特性下降,且过度“蒸馏”也会导致模型性能下降。


作为日本第二大汽车制造商,本田在纯电动汽车销售方面一直较为滞后,远远落后于美国、欧洲和中国的竞争对手,包括特斯拉、大众和比亚迪。目前,本田正努力推动其业务转型,目标是到 2040 年实现所有新车销售均为纯电动或燃料电池汽车。


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