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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。


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第四把风扇是直接装在背板上的,另外我们可以看到华硕在显卡背板的显存、Mosfet、以及12V-2x6供电口位置都贴了导热垫,可以利用背板帮这些部位散热,说真的在12V-2x6供电口位置装导热垫还是比较少见的,这个口在显卡有负载时确实有一定温度, 加导热垫能帮这接口降温。


2024年是李卓群创作的转型之年,她仍然在创作戏曲,但走向了更开阔的路。“回头看自己这一路的创作,我觉得我也是吃到了国潮复兴的时代红利,所以我要更好地回报戏曲,面对现在各种流行趋势的碰撞,面对观众审美趋向的不断更迭,我可以更有定力地选择,是去拥抱还是回避,是去迎战还是融合。”


妙语连珠的徐志胜在亲戚面前也社恐起来了,和三姑六婆欢聚一堂,开启社交模式,只是略显拘谨的表情还是出卖了徐志胜的内心活动,更戳中大家笑点的还是徐志胜强大的家族基因,你还能在三秒之内一眼认出谁是徐志胜吗?


记者表示:“如果有亚历山大或卢卡-东契奇这样的球员,他们可能会考虑。但我不知道福克斯是否能达到那个水平……他们可能认为卡斯尔几年后就能与福克斯相提并论。”


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