一小孩和妈妈拔萝卜生孩子不盖被子[黄]，WTT新加坡男单抽签：三位中国选手同落1/8区；王楚钦首轮对阵宇田幸矢

一小孩和妈妈拔萝卜生孩子不盖被子[黄]

一切都和8年前的安排一样，也和8年前一样具有强烈的象征意义：杰克逊最知名的“政绩”之一，是签署了将美洲原住民从其土地上驱逐出去的立法。秉承这一民粹主义观念，这次他首先选择向移民开刀。

而马国明近日在出席TVB新年节目时，对于传太太汤洛雯怀孕时，他指当时听到这些传闻的时候真是得啖笑，他再次澄清汤洛雯真的没有怀孕。（问是不是他故意隐瞒你，不让你知道？）马国明直言真是没有，自己都觉得随缘，加上他们从来都不赶，也没说要几时要（小孩）。，WTT新加坡男单抽签：三位中国选手同落1/8区；王楚钦首轮对阵宇田幸矢

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。

这让我想起彼得·林奇的一句话，关注那些被消费者广泛认可、市场份额不断扩大且具有持续竞争力的产品所属公司，因为这些公司可能蕴含着良好的投资机会。

各位中年妈妈们，多尝试穿高跟鞋和过膝裙吧！它们会帮你展现出独特的优雅与高级感。记住，时尚不分年龄界限，只要你敢于尝试、敢于表达自己，就能找到属于自己的时尚风格，不再惧怕衰老！

根据麦肯锡发布的报告，全球贸易格局中最显著的变化要属贸易伙伴之间的“平均地缘政治距离”在缩短——这是一项衡量贸易伙伴在政治和经济意识形态方面差异程度的指标。数据显示，2017年至2024年间，这一距离缩短了约7%。这表明各国更倾向于与制度或价值观相似的伙伴进行贸易，例如美国正在深化与其他“民主国家”的关系。

Lambert要强调的一下来自Deep Seek和QwQ的模型。我认为这些模型相比于完整的OpenAI o1模型，其应用范围的局限性要大得多。 使用o1模型可以处理更多任务。