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利用明显的肩线设计去强调肩颈处的立体感，整个人看起来会更加有精气神，这样的羽绒服外套也非常适合去参加一些正式场合。

干细胞领域，我比较关心它对慢性病、肿瘤等疾病的治疗。我学医的目标是“治未病”，所以也比较关注干细胞抗衰老。人在35岁之后不可避免地会衰老，研究发现，用干细胞替换衰老的细胞可以抗衰老，通过补充干细胞还可以缓解炎症，慢性炎症是衰老的标志。，怀孕竟是玄学？有人想怀怀不上，有人不想怀却中招！

不过，特里奥罗提醒，现在判定输赢还为时过早。当前，各国AI业者和政府官员正在加班加点地拆解深度求索AI模型，试图了解其工作原理，以及其中包括多少原创技术。

从「山顶」到「春晚」，vivo的逆袭剧本早有伏笔。从2019年开始，vivo就设计了技术「长赛道」，坚持长期技术投入，深耕核心领域，并且不盲目追逐短期的技术噱头。当别人在参数军备竞赛里内卷，他们默默把影像、通信、AI等技术赛道拧成一股麻绳，最终脱颖而出。

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。

美国国会众议院在2024年5月1日通过法案，扩大“反犹主义”的界定范围。这一法案在美国国内引发争议。支持者表示，它为美国教育部提供一个亟需的框架，用于监管和调查持续增多的针对犹太裔学生的事件。反对这一法案的众议员杰里·纳德勒认为法案管辖“过度”，“批评以色列的言论本身并不构成违法的歧视”。

记者走访市场发现，在“国补”范围内，6000元以下的手机最受欢迎。本轮以旧换新“知名度”较之前已大大提高，市场与消费者的信息差逐步缩小，“国补”优惠和家电智能化水平成为消费者关注重点。