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但如果你经常跑长途,或者家住东北严寒地区,同价位的埃安V Plus 600km版本或许更稳妥。目前终端优惠后,两者价差已缩小到万元以内,续航焦虑和充电便利性需要仔细权衡。,大S真正死因是败血症,小S爱女现身机场,面色凝重快步急走
赵艳军致辞
根据弗若斯特沙利文的资料,按往绩记录期的收入增长率计,国星宇航是中国卫星行业增长最快的商业航天企业。按2023年的收入计,公司在从事卫星相关业务的中国民营商业航天企业中排名第八,市场份额为1.9%。按2023年收入计,公司在所有管理完整卫星产业价值链的中国民营商业航天企业中排名第二。
梁洪杰主持会议
李克盛报告
周三,Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 发布了一篇长文讨论了DeepSeek的进展,他指出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。
张永松作报告
来自南美洲国家特立尼达和多巴哥的瑞贝卡正在德国交流学习。被热情的鼓点吸引,她拿起手机一路拍摄,“很喜欢这些舞蹈,也很高兴第一次近距离观看庆祝中国春节的活动。这些舞蹈艺术家充满热情,将春节的欢乐送给我们,真的特别精彩!”
王自山报告
据富士新闻网报道,对于《日刊新潮》的报道内容,岩屋毅1月30日晚些时候做出回应。他承认确实有人闯入他的房屋,但“没有受到任何实质性损害”。他还称,“已向警方与宿舍安保方面提出,这种事件绝不应该发生,要求加强安保措施。”
郑东海作报告
接下来,有个亮点:后训练的浮点运算量(flops)超过了预训练。Lambert认为这基本上明确表明OpenAI正在使用强化学习,并且为这种大规模强化学习投入了大量计算资源。
赵亮作报告
值得一提的是,计划于今年四季度实现盈利的小鹏汽车,正在“出海”之路上不断加速。2024年12月,小鹏汽车在德国完成了欧洲第1万辆新车交付,成为首家在欧洲市场交付达到万辆的中国纯电新势力品牌。
盛文宣作报告
这一突破不仅让硅谷陷入焦虑,更暴露了Al领域长期依赖硬件堆砌与封闭生态的脆弱性。DeepSeek的训练主要基于Meta的开源大模型Llama系列,特别是Llama 2,并结合了自研优化和大规模训练技术,以提升模型性能。
任运贵报告
他说,到了水里后,发现海浪确实很大,他之前感觉自己的水性还可以,但到了海里,发现看到的情况跟在岸上看到的是完全两样,水的力量太大了,好几次想扎进水游过去都被浪打回来了。
李洪峰报告
在智能水平与o1相当的前提下,o3-mini提供了更快的性能和更高的效率。除了上述提及的STEM评估之外,采用中等推理努力的情况下,o3-mini在数学和事实性评估中也展现出更出色的表现。在A/B测试中,o3-mini的响应速度比o1-mini快24%,其平均响应时间为7.7秒,而o1-mini为10.16秒。延迟方面,o3-mini的首个token平均比o1-mini快2500毫秒。
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。
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