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苏东庄出生于 1932 年，福建漳州人，1956 年毕业于哈尔滨工业大学。他曾参加研制我国第一台计算机（104 机），参与创建哈工大计算机专业，所著《计算机系统结构》是该领域国内最早的专著之一。

我仍然犹豫是否要推荐这本书，对发动机没有耐心的人应该没法完整地读完，可以预见《马自达技术魂》最后的归宿不是搬家时当二手卖了就是被遗忘在某个角落里吃灰。，《哪吒2》这个配音演员被“骂疯了”，本人：崩溃，我竟然是个“反派”

我看到，有外媒就明确说：印度的限制政策，已对印度高科技项目产生了重大影响，因为这些项目严重依赖中国的技术和技术人员。

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。

另一个就是，荣耀这回的接口规格只有 USB 2.0 ——没错，在 2024 年，你还能看到 4 千多块钱的旗舰用 USB 2.0 。相比之下， Mate 70 这回是给你上了 USB 3.1 ，在有线数据传输速率和投屏等方面会比荣耀体验更好。

0-1不敌西班牙人后，皇马各项赛事的5连胜被终结。积分榜上，皇马只领先第2名马竞1分。1周后，马德里德比上演，皇马在主场迎战马竞，这场比赛将直接决定西甲领头羊的归属情况。

美联储的立场转变与美国经济增速放缓、通胀压力未完全消退以及就业市场紧张等因素密切相关。过去几个月，美国经济虽然表现强劲，但通胀依然高于目标水平，且劳动力市场仍显紧张。这些因素让市场参与者对于未来政策路径产生了分歧。美联储官员的言辞变化使得市场对未来货币政策的预期变得模糊，尤其是对于加息周期的结束时机和降息的可能性。