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给人的感觉就是恨不得把QS的排名无限放大在offer那张A4纸上，加大加粗。然后再表示，你做了明智的选择，尤其是澳洲这些qs前50的学校。

ROG ASTRAL夜神 RTX 5080所用的散热器除了底部与GPU和显存接触的部位外，其他地方都做了黑化处理，该散热器用了8根8mm直径热管，而且底部采用大面积均热板与GPU和显存接触，专利真空腔均热板采用铣削通道设计，使热管能够无变形地嵌入其中，增加了接触表面，并提升10%散热性能。，需求暴增！上海有人8天能赚上万元，“一天跑了17单”...春节期间这个生意太火爆→

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。

比如穿上一款燕麦色的大衣，匹配简单的毛衣，可以手提一款彩色的包包，在局部之中融入新鲜感，也让穿搭看起来更加的有趣味性。

此外，确定伞面的图案花了差不多一个星期的时间，宋志明说，他们特意选用了三潭印月的图案，这样大家一眼就能看出来是西湖。伞头也进行了设计，一般的西湖绸伞也用三潭印月造型的伞头，但是比较抽象，春晚西湖绸伞的伞头是专门设计的，"我们去拍了三潭印月的照片，进行设计，特意为春晚做的。"

29岁的沃特金斯目前身价5500万欧，本赛季到目前为止，他已经在各项赛事中代表维拉出场31次，其中26次首发，打进10球并且送出了8记助攻。

可能有些差友还不太明白 SVM 是个啥意思，其实按家厂商们发的文章，我们可以知道， SVM 是一个综合考虑了频闪、波动深度和占空比等因素的数值。