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比较明显的画面有“姬发当着邓婵玉脱衣服”、“闻仲扇邓婵玉大嘴巴子”，“杨戬被西岐女生以送酒为由强吻”，整个镜头语言表达都让人不舒服。

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吴俊雷称，蛇年到，宠物蛇迎来销售热潮，平均每周能卖掉10~15条，其中小蛇的销量居多，购买者大多是小朋友。“蛇饲养起来很简单，每周喂食一次，保持适宜的温度就行。”

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。

画面中含有一处格外地引人注目，范冰冰一手拖着自己的下巴，白皙纤细的手指上，戴着一枚硕大的翡翠戒指，晶莹剔透的，一看就是上等品质的顶级货色。真是豪气十足啊，这生活品质，简直太让人羡慕了。

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除了迎接新生命的到来，事业的重启也是王暖暖这一年的收获之一。五年前，她瘫痪在床，不得不解散公司，遣散所有员工。“比起身体上的痛苦，更多的是内心的不甘和深深的挫败感。”王暖暖坦言，所以当她重新站起来以后，还是毅然决然地选择打拼事业。