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2、软件功能
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3、软件更新内容
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3.🚘增加了虚拟助手功能,用户可以通过语音命令完成一些操作。;
4.🈴优化了推送通知,减少了打扰。;
5.📸添加了新的主题和壁纸,个性化您的应用界面。;
6.🔴添加了「记住密码」功能,方便快速登录。;
4、编辑评论
1.🦑食物记录:新增食物记录功能,通过应用记录和分析每日饮食。无论是热量、营养还是饮食习惯,都能通过食物记录功能全面了解和管理饮食,提升健康。;
2.🚜教育资源:新增教育资源,通过应用获取和学习各种知识。无论是语言学习、编程还是艺术,都能通过教育资源功能提升自我,享受学习的乐趣。;
3.👅动态壁纸:新增动态壁纸功能,通过应用设置和选择动态壁纸。无论是自然风景、艺术作品还是个人照片,都能通过动态壁纸功能美化桌面,提升视觉体验。;
4.🍤隐私保护:优化隐私政策,加强用户数据保护。现在应用更加注重用户隐私,确保用户的个人信息不被滥用,使用更安心。;
5.🌰实时翻译:新增实时翻译功能,通过应用实时翻译文字和语音。无论是旅行还是工作,都能通过实时翻译功能沟通无障碍,提升便利性。;
5、支持多种手机、电脑系统版本
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【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?******
作为一名《街头篮球》SG,我们首先要了解SG这个职业本身,我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说,纵向运球破防成功率更大,而且因为詹姆斯后撤步运球的存在,也不会存在背身A不倒人,达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球,詹姆斯突破运球更多了无限种可能性,这也是SG耐玩的最根本原因之一。
SG的进攻,更倾向于A人的位置(A点),如何把握好自己的A点,让自己始终A过之后站在三分线上(拉开自己与防守者的空间)。
关于SG的A人组合 (我装了背2和换手2,背3,背身)
SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球,让SG的A人的组合非常多。
总结一下:
1、 后撤步 (运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用,非常安全实用的技能)
2: 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 ( 多运于在消A和叠拉时候)。
3: 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 (运用在内线后撤完AD上篮,DS、DD 或者直接投篮有用,适合拉那些喜欢死贴的对手)。
下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。
左边(3种A顺序)+后撤+右边(3种A顺序),同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边(3种A顺序)
左边+后撤+左边(下一轮A的顺序) 同理 右边+后撤+右边(下一轮A的顺序)
1、普通左+后撤+普通右 (同理右边) 慎用,容易失误。
2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳,但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后,对面已经记不清你的A顺序,不敢紧贴的时候用。
3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2(右边同理) 、左换手2+后撤+右换手2(右边同理) 这几个应该是我们常用的,不会失误,拉人效果还可以,主要看对手。
4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动,或是没反应过来容易拉倒。
5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过,从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD,可以适当打一个心理球,不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位,灵活运用各个技能吧。
但是无论自己A人多么秀,FS还是要以多传球为主,相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物,三分,中投都不差,之前遇到过一个盆友把SG当PG玩,撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策!
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】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。
质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。
价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。
上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论:
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。
广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”
“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。
】【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******
原标题:利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力
据日本SakanaAI公司官网最新消息称,该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作,在人工智能(AI)领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型,自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程,增加了探索未知生命形式的可能性。
人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说,是科学家利用技术和算法,“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索,能帮助人们思考什么才是生命的基本特性,以及是否存在不同于地球生命的其他可能。
此次,团队通过简单的文本提示,如“一个细胞”或“两个细胞”,引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件,让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。
此外,AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟,捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟,以展现类似于“外星世界”的场景,帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。
借助该技术,团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性,这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。
此外,该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式,思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式,使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上,然后交由自动化流程进行高效搜索,从而大大提升了研究效率。
【总编辑圈点】
人工智能可以搜索什么?首先跃入我们脑海的,可能是文本、图形、符号等内容。然而,凭借强大的数据处理能力和高效的算法,人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着,它所搜索的不是固定不变的简单目标,而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命,这种创意十足的搜索任务,或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。(张梦然)
原标题:利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力 来源:科技日报
】【剑与远征遗忘边陲怎么过 剑与远征遗忘边陲通关攻略******
剑与远征是一款经典的策略卡牌类游戏,游戏里面的副本关卡很多,很多关卡都是比较难的,因为这个游戏需要安装步骤来进行通关,比如这个剑与远征的遗忘边陲关卡,很多玩家不知道怎么过,不知道通关的步骤,那么下面小编就带给大家剑与远征遗忘边陲通关攻略。
奖励介绍:
10占星 2重铸券
2000家具币 100晶碎 50晶核
10红瓜子 20金瓜子 20银瓜子
若干三资箱子
地图导航:
图文详解攻略:
1.到1的位置,使轨道机关往上移动一格
2.到2的位置,使机关顺时针选择一次
3.到3的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
4.到4的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
5.到5的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
6.到6的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
7.到7的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
8.到8的位置,使机关逆时针选择一次
9.到9的位置,使轨道机关往下移动一格
10.到10的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
11.到11的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
12.到12的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
13.到13的位置,使轨道机关往左移动一格
14.到14的位置,使机关逆时针选择一次
15.到15的位置,获取奖励
16.到16的位置,操作机关,使立柱下降
17.到17的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
18.到18的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
19.到19的位置,使轨道机关往左移动一格
20.到20的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励
21.到21的位置,获取奖励
22.到22的位置,使机关顺时针选择一次
23.到23的位置,使轨道机关往右移动一格
24.到24的位置,使轨道机关往右移动一格
25.到25的位置,使机关顺时针选择一次
26.到26的位置,使轨道机关往上移动一格
27.到27的位置,获取奖励
28.到28的位置,对话,消灭沿途怪物阵营
29.到29的位置,获取最终奖励
BOSS攻略:
1.打boss前建议存满能量,可留一两关怪物最后打(关闭自动放技能),用来存能量及回血;
2.打boss时可以把光环助手的倍速调慢点,见势不妙重新来;
3.可以提前向好友或公会的大佬借佣兵,推荐使用骨傲天阵容。
】
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4、进入到扩展程序的下载界面,我们点击界面的“获取”就可以开始下载了,等待下载完成后呢后就可以自动安装到浏览器上。
5、如下图所示,显示扩展程序已经安装,我们点击“启动”选项,在浏览器界面就会显示出下图中的界面,提示你有一个新扩展,我们点击启用。
6、最后我们要添加的扩展程序就可以添加完成了,我们在扩展中选项中就可以看到已经添加好的插件了。
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三、在下拉菜单中选择“使用开yun体育官网入口登录app打开”,点击打开。
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