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家教女老师一边讲一边c,巴拿马总统:运河问题不容谈判

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具体来说,不同行业的格局将发生变化,例如,半导体:因AI训练计算成本下降的影响,股票抛售压力和估值受压;软件:受益于效率提升和成本下降,可能加速企业AI的采用;互联网/科技:AI投资回报和资本支出(特别是基础设施层)面临更多审视;数据中心运营商:短期内可能面临需求和定价压力,但长期来看,供应和需求平衡可能更加健康。


为了满足春节假期市民和游客的需求,冰场还安排了一系列丰富多彩的活动。从冰上互动到DJ表演,每一项活动都旨在让游客在享受冰雪乐趣的同时,也能感受到浓浓的节日氛围。,巴拿马总统:运河问题不容谈判


照片中郑爽穿着一身皮夹克,戴着墨镜挡住眼睛,依旧没有露出清晰完整的正脸。不少网友看完照片开始质疑,认为这根本不是郑爽,因为太不像她了,尤其是下半张脸。


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下午五点,我到了侯家铺村。当天西安气温骤降,下了雪。到陈有银家时,他和老伴正在看电视。见我进门,陈有银关掉电视,招呼我坐沙发,自己坐到一把木凳上,比沙发低一截,腿都伸不直——和三个多月前一样,他依旧保持着略显生分的客气。


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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