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相当于在智能体当中放置了一个录像机或笔记本，可以通过不断汇聚集体记忆形成可以重复利用的经验池。当集体遭遇新的情况时，可以便利地调用池中的经验，进行回放学习以快速解决新的问题。围棋机器人AlphaGo就是经验回放机制的典型应用。

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。，DeepSeek太劲爆！中国牛市，要提速了

贾玲想通过这个故事塑造一个主题，人都要学会对自己好一点，不要一味去迎合别人，而是给自己找一个努力的方向，活出自己想要的样子。

身为教师，我们常常不自觉地站在自己的立场去判断学生行为的好与不好。一旦学生的行为偏离了我们预设的轨道，便容易以教育者的姿态去指责他们。然而，我们自身也并非完人，也有着这样或那样的不足。

其中，有学者分析称，这证明美国的制裁战略已被证明“过时”且“无效”，巨大的“协同效应”将推动中美合作。还有一些人士认为，深度求索带来的冲击“只会加剧竞争”和进一步的“脱钩”。但他们提醒说，中国已经准备好回击，这只会是一场“针锋相对的竞争”。

陈华妹介绍，大部分重症肺炎患者本身就有一定的基础疾病或者免疫力较低下，如老年人和儿童。同样的病毒，同样的病毒载量，在一个正常成年人身上可能症状较轻，甚至没有症状，但对于有基础疾病或免疫力底下的人来说，这可能就是“导火索”。另外，慢性疾病患者、身体质量指数（BMI）大于30的肥胖者、妊娠期妇女和围产期女性等，都是更容易发展为重症的特定人群。

地坛庙会、龙潭庙会、京彩新春彩灯嘉年华、北京千灯夜等各具特色的庙会灯会游园会活动火热开展，王府井、前门等代表性文商旅融合街区深受游客欢迎，北京中轴线、副中心三大文化建筑等热门打卡地热度不减，多角度呈现北京的文化韵味、非遗年味和地道京味。