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主编温静导读：它已经不再仅仅是一场“春晚”，而是一次广电行业内容生产与传播逻辑的系统性升级。在春晚模式重构的进程中，北京台春晚已然走在了前沿。它所开创的“出新、出圈、出海”路径，不仅为省级卫视春晚提供了重要的指导意义，更在春晚的国际化、数字化进程中，提供了可以持续复制和优化的“北京经验”。

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但DeepSeek模型的表现证明，美国的出口管制措施并不能阻止中国的技术发展。深度求索在去年12月发布了DeepSeek-V3模型，在仅使用2048颗英伟达H800 GPU的情况下，完成了6710亿参数模型的训练，成本约为560万美元，这远低于其他顶级模型的训练成本。

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。

曾鉴定过五月天假唱垫音大的乐评人“声理学”针对春晚假唱吐槽不断，王菲成为重点对象。他虽没直接点名，但“某位女歌手双手合十鞠躬”的描述简单清晰，直接指向王菲，当晚也只有她的表演有相同动作。

依赖补课的学生，虽然短期内成绩能提升一些，但这种外部“动力”并没培养他们的自主思考和学习能力，甚至会限制他们未来更高层次的成长。

北京时间1月31日凌晨4时，罗马将在欧联杯联赛阶段末轮主场迎战法兰克福。比赛前夕，罗马主教练拉涅利出席了新闻发布会。