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“僵尸网络的加入,标志着职业打手已经开始下场,这说明DeepSeek面对的攻击方式一直在持续进化和复杂化,防御难度不断增加,网络安全形势愈发复杂严峻。”XLab表示。
对于腾讯而言,在这场大模型竞逐赛里,可以通过投资DeepSeek平衡自身的科技投资版图。毕竟,手握视频号、微信等重要场景,对大模型兴致缺缺的腾讯,也需要注意到来自AI的冲击。,美国公司“真香了”
在尚不支持DLSS 4的游戏中,影驰 GeForce RTX 5080圣刃OC显卡的性能和RTX 4090 D显卡旗鼓相当,只有百分之零点几的差距,可以看作测试误差。和上代的RTX 4080显卡相比,成绩提高了差不多20%。
美国国家气象局警告称,目前波托马克河的水温约35华氏度(约为1.66摄氏度),乘客突然浸入如此寒冷的水中,可能发生“冷休克”,会立即引起恐慌、恐惧或应激反应,这些反应再加上心率和血压的飙升,会增加心力衰竭或中风的风险,人们在这样的水温中可能会在15至30分钟内失去知觉,存活时间约在30至90分钟内。
此外,这个春节假期,宏村镇政府将政府一楼打造成了暖心驿站,向游客提供茶水、暖贴、充电、休憩、咨询等服务,政府区域内停车位依然面向游客打开,提供免费停车服务。
作为参考,理想汽车 2025 年 1 月共交付新车 29,927 台,同比下降 3.97%,环比下降 48.85%。IT之家注意到,理想汽车在 2024 年突飞猛进,所有月份都实现了同比增长,而 2025 年第一个月出现罕见下滑。
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。