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2.5槽设计在这个级别的显卡中绝对算得上外形小巧，经过精心设计的外形符合SFF Ready的尺寸要求，对于需要把显卡装进ITX机箱或者SFF规格机箱的玩家来说也非常方便，不用拿着尺子一个一个比对显卡和机箱尺寸了。

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2025年1月，蔚来公司交付新车13,863台，同比增长37.9%。其中，蔚来品牌交付新车7,951台；乐道品牌交付新车5,912台。截至目前，蔚来公司已累计交付新车685,427台。其中，蔚来品牌累计交付新车658,754台；乐道品牌累计交付新车26,673台。

特朗普就是借小事在杀鸡儆猴，警告哥伦比亚，警告所有拉美国家，不要跟我对着干，我想怎么干就怎么干，我想怎么遣返就怎么遣返，你们敢反对，我就敢弄死你。

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。

也就是说，绕过 CUDA 的做法具有一定的技术难度，这需要开发者既要懂 AI 模型的算法，又要懂计算机系统架构来高效分配硬件资源。如果没有同时掌握这两方面技能的开发者，那就要分别招聘懂这些技能的开发者，即需要协调好不同人员。

当然，目前人类还不在这一技术的应用范围内，但是这项工作确实有助于我们更好地理解一种奇怪的生物学现象，称为“印记”。这会导致某些基因的表达方式不同，具体取决于父母双方。对于这些基因，动物从父母那里分别继承了的一部分，两者必须协同作用才能形成健康的胚胎。如果缺少任何一方的剂量，基因表达可能会出现问题，从而导致胚胎出现异常。