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常见问题

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更新日志

《kaiyun全站网页版登录》 V16.85 正式服更新公告

新增内容：

1、SS13赛季：神龙降世。呆呆龙和凶凶龙的本命年来了，传说中的神龙将在这个新春现世肠岛

2、喵沙岛正式加入经典模式啦！结合岛民们上赛季的反馈，喵沙岛对地图的竞技平衡性、丰富性进行调整：

（1）升级鱼干公园：丰富喵沙岛西南部地区关卡体验，为了感谢大自然的馈赠，喵沙岛的居民们重建了鱼干公园

（2）优化地图体验：提升野外安全系数，增加野外掩体，新增毛线球掩体、星星掩体、紫色灌木等，增加野外掩体数量

（3）优化关卡布局：加强各关卡间的转移关系，调整猫德学院、仙人掌园、幸运小镇所处的位置，调整咖啡机朝向，增加若干野外建筑群

（4）优化道路地形：加强方向引导，增加荒漠地貌面积，提升地表细节，降低部分地势高度，改变道路走势

3、赛季新神秘道具：龙珠。 使用龙珠可以召唤“神龙”降世，可离开本体操控“神龙”，天空中飞行、滑翔和俯冲，发射雷球和召唤雷电轰炸区进行攻击，用雷电之力来发射雷球和召唤雷电轰炸区来攻击敌人！在召唤神龙期间，肠肠本体将得到龙珠的护佑，获得高额护盾来抵御敌人的攻击

4、赛季新武器：能量弩。能量武器体系2024年首个研究成果！最大特点是一次性发射9颗子弹横射敌人，固定弹道无子弹下坠，伤害随距离衰减

5、赛季新近战武器：武功秘籍。普攻对敌人打出神掌，蓄力可使出神龙能量波，这难道就是传说中的降龙十八掌

6、新玩法模块：冒险派对。极光之战模式打响了极光势力降临肠岛的第一战，紧急召集岛民们协力对抗

7、赛季新模式：痛击飞球。在全球爆火的模式，在这个春节期间加入肠岛，好像听说还有淘汰爆糖果的活动值得期待

8、街机争霸赛第 4 期：街机争霸赛奖励升级！玩家在每周五至周日18点-23点参与【街机争霸赛-火力全开】累积竞技积分并提升榜单星级，积分排名靠前的玩家将获得定制枪皮、称号等海量奖励，榜单星级越高奖励越丰厚

9、野外啵啵替换为自爆啵啵：肠岛惊现自爆啵啵：极光之地二当家自爆啵啵入侵肠岛，它虽然看起来很厉害，但可能避免不了被岛民欺负的命运

10、龙年春节主题活动即将来袭，活动不停，今年主打福利满满满满！！！

优化调整：

1、性能优化及防外挂功能加强

2、优化断线重连机制：优化外围界面断线重连体验，提高自动重连成功率

3、优化奖励界面：在奖励物获取界面，肠肠们可以点击物品图标来预览物品信息啦

4、优化水花特效：优化角色入水、踩水的特效

5、优化拾取设置：在设置系统的“拾取”功能中增加 关闭“自动拾取近战武器“功能，再也不用担心冲拳时捡到近战武器被打断啦

6、商店支持兑换复数商品：点券商店现在可以一次性兑换多件商品啦，每月的缤纷补给箱钥匙不必再一次次点

7、优化豪华黄金季票：黄金季票豪华版升级，开通即享额外多项专属特权，本次加入了赛季专属限定皮肤，不要错过

8、身份卡平衡性调整：狼王身份卡②技能护盾值由100下调至50

9、团队激斗去除蓄能芯片

10、本次梦幻钥匙取消转换机制：本次活动下线后，梦幻补给箱钥匙不会被转化为缤纷补给箱钥匙

问题修复：

1、修复拾取其他角色丢弃的原皮武器无法染皮肤问题

2、修复使用猫猫身份卡后可以卡在空中问题

3、修复痛击飞球模式风之翼技能概率可连续使用两次问题

4、修复实验室内可被落雷击中问题

5、修复使用冷白肤色时角色上半身颜色显示异常

6、修复M249开镜时画面短暂显示异常

7、修复在载具上仍可以播放动作问题

8、修复模式数据中未显示综合选项问题

【河南工会推出首位AI理论宣讲员“豫小宣”******

中工网讯 （工人日报-中工网记者余嘉熙 通讯员王佳宁）近日，河南工会首位AI理论宣讲员“豫小宣”亮相，其身着蓝色工装、语态生动鲜活，在不同场景进行理论宣传、政策解读，构建起全媒体、交互式传播场景，有效提升理论宣讲的感染力和亲和力，让党的创新理论在广大职工群众心中落地生根。

“豫小宣”是基于生成式人工智能技术打造的工会数字人，以AI策划、设计的全新虚拟形象亮相，相较于传统的真人建模数字人，不仅在内容生成速度、灵活性、可持续性、可扩展性等多个维度上展现出显著优势，而且能够迅速响应信息更新，以高效、精准、生动的方式进行宣讲，成为连接工会与职工群众的智能桥梁。

据介绍，“豫小宣”将与河南工会理论宣讲团成员一起进机关、进企业、进社区、进学校、进网络，通过视频、人机对话等新模式，宣讲党的创新理论，讲好新时代劳模故事、劳动故事、工匠故事，增强理论宣讲的吸引力。

为推动新时代工会理论宣讲工作数智化发展，近年来，河南省各级工会坚持“大宣传大宣讲”工作理念，高位推动、创新载体、整合资源，以“中国梦·劳动美”为主线，组织开展多类主题的线上线下宣传教育活动，通过冒热气、接地气、聚人气的宣讲形式，常态化宣讲、专业化领讲、品牌化推广，把党的创新理论送到职工群众心坎里。同时，注重发挥劳动模范、道德模范、大国工匠、最美职工等主体作用，利用云直播、云课堂、AI宣讲等形式，打通线上宣讲渠道，构筑从身边到“指尖”的立体宣讲阵地，让包括新就业形态劳动者、青年职工、农民工在内的广大职工爱看爱听爱学。

今年以来，河南制定印发关于加强和改进新时代理论宣讲工作的实施意见、关于打造河南“中国工人大思政课”的实施方案，建立工作联盟，通过“工会+高校+企业”合作模式搭建思政课互动平台，构建由工会干部、劳模工匠、专家、一线职工组成的工会理论宣讲队伍，聘任首批150位名师，培育一批教育实践阵地、制作一批文创产品，开展河南职工思想政治工作研究和课题申报工作，实施全省工会理论宣讲队伍“个十百千万”工程，绘就全省工会理论宣讲的“路线图”。

领导班子带头讲、劳模专家一线讲、基层工会微宣讲，在河南省总的带动下，多形式、分层次、全覆盖的学习宣讲活动在全省铺开。今年以来，河南各级工会开展各类宣传宣讲活动9700余场，覆盖职工480余万人次，并不断丰富载体，创编文艺作品，连续8年开展万场文化活动进基层，全省今年共开展送文化下基层活动12530余场，受众超150万人次。

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【全球上线才一周就暴雷？研究称ChatGPT搜索可能欺骗、误导用户******

　　来源：华尔街见闻

　　媒体发现，ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵，并可能从其搜索的网站返回恶意代码。遭到隐藏文本攻击后，即使某个产品页面存在用户的差评，ChatGPT也无视，回应给予该产品正面评价。

　　OpenAI官宣全球上线ChatGPT搜索服务才一周，就被爆出存在安全隐患，可能欺骗、误导用户。

　　英国《卫报》日前公布的一项研究发现，ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵，并可能从其搜索的网站返回恶意代码。该媒体认为，可能需要重新考虑相关技术被恶意利用的风险，例如它可能导致，即使某个产品页面存在用户的负面评价，ChatGPT也会无视这些差评，反馈用户的回应是该产品的正面评价。

　　《卫报》测试了，面对总结包含隐藏内容的网页这种要求，ChatGPT作出何种反应。这些隐藏内容可能包含来自第三方的指令，这些指令会改变 ChatGPT 的响应、也称为“提示词注入”（prompt injection），它还可能包含旨在影响 ChatGPT 响应的内容，例如大量隐藏的文本，谈论产品或服务的好处。

　　测试中，《卫报》让ChatGPT得到了一个虚假网站的URL，该网站看起来像是相机的产品页面，然后提问ChatGPT，这款相机是否值得购买。控制页面的ChatGPT响应给出了积极但平衡的评价，强调了一些人们可能不喜欢的功能。然而，当隐藏文本包含有关 ChatGPT 返回正面评价的指示时，ChatGPT真正给出的响应总是完全正面的。即使页面上有负面评价也是如此。由此可以发现，隐藏文本可用于覆盖实际评价。

　　有评论称，隐藏文本攻击是大语言模型（LLM）面临的一种常见风险，但这次似乎是此类风险首次被发现存在于在实时AI搜索产品。《卫报》称，在处理类似问题方面，搜索领域的一哥谷歌相比OpenAI经验更丰富。

　　OpenAI并未对上述《卫报》的测试发现置评，而是表示，在使用多种方法阻止恶意网站，并且正在不断改进。

　　风险提示及免责条款

　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

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【星宸科技(301536) 探索智慧实践 洞见AI未来******

公司近期召开 2024 开发者大会暨产品发布会， 陆续发布低功耗影像处理、 智慧车载、 智能机器人、 智能音频处理、 智慧视觉、 智能感知等产品及技术。

围绕“感知+计算”， 持续推出更强端边侧 AI 产品。 公司围绕“感知+计算” 理念， 在承袭智慧视觉底层技术的基础上， 继续协同合作伙伴洞察客户需求， 持续推出合理算力、 合理功耗、 架构创新、 数据安全的更强端边侧 AI 产品， 为 AIoT、 机器人、 智能汽车、 智能眼镜、智能家居、 智慧办公、 智慧工业、 智慧商业、 智慧教育等领域 AI 创新应用提供开放的、 易用的解决方案。

发布 SSC309QL 智能眼镜方案， 加速向千亿级市场挺进。 目前智能眼镜正朝着小型化、 低功耗、 高画质的方向发展， 公司发布的SSC309QL 采用了 chiplet 技术内置一颗 LPDDR4(2Gb) 的高集成方案， 面积较采用外挂 DDR 的 AR1 减少了 24%， 宽度缩小 20%; 同时在进行相同规格视频格式录像时的整机功耗预计为 600mW， 较 AR1 的下降了50%; 而且采用软硬结合的低功耗技术架构实现“全天候随心录”功能， SoC 功耗低至 30mW。 公司下一代更高性能的智能眼镜芯片方案也已提上开发日程， 聚焦更优秀的图像处理、 更小的封装、 更低的功耗、 更好的 AI 处理能力， 将助力智能眼镜加速向千亿级市场挺进。

投资建议：我们预计公司 2024-2026 年归母净利润 2.4/3.3/4.7 亿元， 维持“买入”评级。

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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。

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【李想：如果不能实现L4自动驾驶，肯定不能迈入万亿俱乐部******

三言科技 12月27日消息，在今天的理想Ai TALK上，理想汽车CEO李想被问及做一个万亿市值的企业是不是他的欲望。

李想表示，1万亿市值不是自己的欲望，只有成长是自己的欲望。经营公司有两件事情是最重要的，一是推出长远有价值、有意义的产品和服务，要做判断、要出题、要训练、要投资；二是设定好有向往感、有意义的目标。

李想称，目标是特别有效的管理方式，1万亿反映了对用户的价值，也反映了行业地位，它不是空洞的，背后还有很多东西要去做。

李想还提到，如果不能实现L4自动驾驶，肯定不能迈入万亿俱乐部。后来者必须使用最先进的技术，提供完全不同的产品体验。今天大家买车是为了开车，但未来不开车才是革命性的。一定要采用完全不同的商业模式，同时还有非常好的能力来支撑。技术、产品、用户三个层面的高速增长，是最顶级的企业都具备的特质。

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