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“这项研究令人兴奋。”宾夕法尼亚大学的发育生物学家 Kotaro Sasaki 评价道（他没有参与这项工作）。李治琨和团队不仅能够避免一系列印记基因缺陷，而且他们的方法是科学家发现使用两名雄性 DNA 创造小鼠的第二种方式。

我的第一个任务是扶老人起床坐轮椅。虽然我有“撸铁”的习惯，可是面对老人还是犯了难——我要怎样把老人抱起来？如果贸然用力拉扯，老人会不会受伤？，看完这篇文章再刷一遍春晚！总导演于蕾揭秘节目里的惊艳细节

同时，活动现场还有“植物大侦探”寻宝集章活动、民乐演绎、手工互动等环节，让市民在欣赏花卉的同时，也能深入了解植物知识，感受传统文化的独特魅力。

对于程序开发人员来说，CUDA 好比是一种高级语言，开发者只需要专注于程序和算法最相关的运行逻辑，而不太需要考虑具体的程序是如何在 GPU 等硬件上具体如何执行计算的，从而能够降低开发难度。

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。

1月20日发布的DeepSeek-R1则展现出更加强大的性能。DeepSeek表示，DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，其性能比肩美国OpenAI o1正式版。

烟花的热度是否会持续？作为烟花生产厂商，我觉得大家对行业回归平稳是有预期的，并没有特别焦虑。毕竟烟花的年轻化趋势已经开始，不会瞬间再变成一个“老龄化”的产品，被年轻人抛弃。这对我们来说就是一个机会。