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二是体内CAR-T细胞治疗的临床研究。体内CAR-T是一项通过病毒或非病毒技术靶向T细胞，在体内生产和扩增CAR-T细胞，从实现对肿瘤细胞杀伤的技术。它可以大幅度降低CAR-T细胞疗法的生产成本，使其人人可及。，世一教对决❗瓜帅vs安帅豪门对阵战绩：安帅4胜占优，瓜帅2胜

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电影留下的彩蛋也吊足了观众的胃口，鉴于两部《哪吒》票房口碑都获得了不错的成绩，相信第三部的《哪吒》会给观众带来更多的惊喜。

过去数年间担任朝鲜内阁总理的朴凤柱、金德训，在任时多次到温泉郡考察农场和地方工业。2024年，这里成为“20×10政策”首批建设地区。

摩根士丹利认为，DeepSeek的模型表明，前沿AI能力可能不需要大量计算资源就能实现。通过巧妙的工程设计和高效的训练方法，高效利用资源可能比纯粹的计算能力更重要。这可能会激发一波创新浪潮，各家企业会探索具有成本效益的AI开发和部署方法。

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。