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爱游戏app最新官网登录是一款腾讯官方打造的生存j9游会真人游戏第一品牌，选择全副武装的还是裸装进入战场完全由你决定，每一个选择都会给你带来不同的战斗体验，这是一个令人心潮澎湃、自由度很高的真实战场。

游戏优势

1、能够让我们很好的在战场之中展开生存的游戏，所以的话我们的玩家也是能够去寻找更多的物资;

2、坚强的生存下来，还是能够去收集弹药，消灭游戏中的一些僵尸，建立起属于我们自己的营地;

3、从战场撤离，把收据寄回家 最终目的是把材料拿出来，只有积极参与活动，才能获得大量资源;

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【快速提升战力《魔域手游2》新手必看攻略******

《魔域手游2》巅峰测试现已正式开服，第一天服务器也经历了数次爆满，玩家热情相当高涨！

开服第一天也涌进了很多新玩家，这些初入雷鸣大陆的神选者也在公屏中纷纷询问到底应该怎么提升战力，那么今天就为大家介绍一下新手如何在《魔域手游2》中快速提升战力吧！

参加开服活动 赢取大量好礼

目前《魔域手游2》刚刚开服，带来「魔域新程」超值活动！只要按照要求完成相应任务，即可获得大量奖励，帮助各位玩家顺利度过中前期。

在这个过程中，大家不用把太多精力放在提升战力和养成幻兽上，可以多看看攻略并认识大佬，慢慢了解游戏后期相关玩法。

了解游戏系统 获取更多战力

根据《魔域手游2》右边按钮，可以了解功力提升方法和资源获取途径。

修炼：

 装修炼等级分为斗者，斗士，斗宗，斗君，斗王，斗帝，新神，真神八个阶段。每个阶段都有10个小阶段。每当个阶段修炼搭够时会出现突破任务，完成后就可以突破到下一阶段。

突破修炼等级可以大幅提升战力，也可以发现该阶段应该完成的任务，各位神选者一定要试试。

军团：

通过加入军团获取军团战力。等级活跃越高的军团增加的战力越多。军团职位可以获得额外的战力加成。

在「图腾登记」系统中，每个图腾可以登记三个相同的幻兽。登记的幻兽星级越高，则图腾战斗力越高。每个图腾的战斗力上限为10点。

神火：

神火是魔域二中最角色伤害占比较高的一部分，可以为角色提供额外的属性。通过攻坚神火副本获取。当神火源力达到一定评分时。可以通过使用古朴神纹来进行觉醒增加战力。

幻兽：

每个角色可以携带三种幻兽，每个幻兽提升一星增加一点战力，登上排行榜有额外的战力加成。幻兽需要通过幻化提升星级。每次幻兽都会消耗一只同类型的幻兽或一只奇异兽。

以上就是《魔域手游2》新手战力提升方法，各位还有什么更好的方法，可以在评论区留言哦~

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【穿越三国 我去玩《大国战》经典还原之通天霸府******

曹植笔下的“通天霸府”是三国时期著名的建筑之ー,《大国战H5》作为一款三国策略美卡牌游戏,也在游戏中引入了“通天府”这一玩法,为玩家还原一个经典的二国。

主公等级达到16級后,“通天霸府”玩法开启。与三国时期的通天霸府相呼应,《大国战H5》中的“通天霸府身高百层,巍峨入云,更是

以“铜雀"之名吸引了成百上千的玩家登塔切磋,各位主公若是想验证自身战力、武将和阵型的搭配,爬塔争霸就是个不错的选择

作为一个验正战力的晋升玩法,游残中,所有主公均需从通天府第一层开始,逐一向各层英雄发起挑战,击败上一层守层英雄方可进入下

层每层关卡仅可成功挑战一次,若挑战失败则可反复挑战直至通关。

通关“通天霸府”"第十层后将开启“霸主”玩法,各位主公可以在特定的塔层选择是否成为该层的霸主。若成为霸主,则每日可获得不同程度

的奖励;其他的主公通关该层,可以选择是否挑战该层霸主,如果挑战成功,则会取代对方成为主,并进入短暂攻击冷却。

通关通天府,主公可以获得大量宝石碎片和铸星石等装备锻造材料奖励;成为通天府每一层中的霸主,则可额外获得主层结算奖励,霸主结算奖励将于每日21点通过邮件发放。而每日0点,在游戏“通天府"-“爬塔”界面,系統将根据主公的通关层数进行爬塔奖励结算,值得注意的是,爬塔结算奖励有两份,主公只能择一领取,所以在选择之前,各位主公一定要谨慎选择对自己的实力和策略非常自信的主公们,可以试试给自己安排一波在通天請府的行程了哦！

随处即兴，玩无止境，玩游戏就上我去玩！

我去玩游戏社区是一家互动娱乐社区。致力于打造成一个基于内容的游戏用户交流分享的游戏社区，是游戏玩家享受游戏、快乐游戏、分享游戏的全新载体，社区为用户免费提供各种类网络游戏及资讯，立志成为顶级中文互动娱乐社区 。

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【交错战线周年自选6⭐推荐******

交错战线周年自选6⭐推荐如下：

周年庆自选6⭐选取，首先就是，拿到先不要用，等抽完定制卡池再补缺。

纯辅助：

乌琳-打火再动加攻治疗

芭音-拉条打火加攻治疗

袅韵-治疗解控打火加攻

一般来说，袅韵适合中后期活动高难本，乌琳/芭音适合任何时间段。作者3个都80级了，目前满特性袅韵只在高难活动本上场，如果是反击队提尔锋时期入坑，还是先选袅韵比较好。

纯输出：

赤溟-半年限定

黑兔-核爆艺术

赤溟是半周年限定，强度也在线。如果有赤溟选项，闭着眼选赤溟，毕竟下次复刻不知道什么时候了。

黑兔乌斯怀亚是核爆队的核心，秒天秒地秒空气，有了黑兔，10回合？不！6回合干趴BOSS！尤其是这次白兔复刻来个黑白配，谁不迷糊。

阵容核心补缺：

卡提那-协击核心

提尔锋-反击核心

C.C.C.-虫洞核心

巴德-不朽减防

什么，你问我怎么用？全角色老登为啥要用，当然是拿来收藏了

最后统一回复一下即将入坑的萌新入坑时间：周年庆一定要入坑，最好自建号。赤溟肯定复刻，指不定自选里面就有。这游戏不缺抽卡券，自建号安全，搞个4万聚宝盆美滋滋，立省大几千。

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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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