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上面提到忠诚的问题，这不仅仅在考验着华盛顿的说客们，也在考验着特朗普身边的政客，进一步削弱了民进党当局渗透其他关键决策人的可能性。

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据香港《南华早报》1月23日报道，在当地时间1月22日发表的一场演讲中，爱沙尼亚前总理、现任欧盟外交政策与安全事务高级代表卡娅·卡拉斯（Kaja Kallas）就声称：“我们的对手正在合作并协调针对我们的行动。我们必须共同对抗这一‘动乱轴心’（axis of upheaval）。”

李娇娥在社交平台上开设了同名账号，主要记录他在剧组的日常，来横店的这三个月，收获了近三万粉丝。期间有不少人私信李娇娥，询问关于横店群演的工作环境和薪资待遇。久而久之，李娇娥也会有为了拍摄更多视频素材而去跑组的情况。“有时候觉得自己挺讨厌的，整天盯着（数据）。”采访间隙，他似乎没有否认有一个想要做网红的想法，“也可以这么说吧，但是等我以后有钱了，我想转幕后，希望能让身边的人生活变得好一些。”

“家长可以多放手，让孩子动手做一做，在实际生活中获取学习数学的契机。”莫老师说，数学的学习，就是从生活中来，回归到实际生活中去，用数学知识解决实际问题。

“我已经全面了解刚刚在里根国家机场附近发生的可怕事故。愿上帝保佑他们的灵魂。感谢我们急救人员所做的出色工作。我正关注事态发展。”特朗普在声明中称。

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。