系统位数:64软件大小:468.56MB更新时间:2025-01-09
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软件厂商:格力电器
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4、💠快速应用启动:内置快速应用启动功能,用户可以通过快捷方式和手势快速打开常用应用,提高操作效率。
5、💠多语言翻译:内置多语言翻译功能,支持实时语音和文字翻译,方便用户在旅行、工作和学习中跨越语言障碍进行交流。
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10、💠快速应用启动:内置快速应用启动功能,用户可以通过快捷方式和手势快速打开常用应用,提高操作效率。
11、💠多种传感器:配备多种传感器,包括加速度计、陀螺仪、气压计、光线传感器等,为用户提供丰富的应用场景和更智能的交互体验。
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17、💠书籍阅读器:内置电子书阅读器,支持多种电子书格式,提供舒适的阅读体验,适合在闲暇时光阅读和学习。
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【阿维塔2024年销量73606辆 同比增长140%******
转自:财联社
【阿维塔2024年销量73606辆 同比增长140%】财联社1月1日电,阿维塔今日宣布,2024年销量73606辆,同比增长140%。其中,12月销量11067辆,连续三个月破万。2025年,阿维塔销量目标22万辆。(财联社记者 刘阳)
】【阿里前端第一人AI创业,要做内容创作者的GitHub!5k人排队内测******
这就是躬身入局AI大模型创业的玉伯,对2024年创业现状的真实体感。
但这位昔日的阿里前端第一人,还是选择加入了这个没有硝烟的战场,用AI聚焦内容创作者群体。
入场2个月,公司估值过亿;入场6个月,推出首款产品YouMind,开放内测20多天来,反响不错,有近5000人排队申请(最后通过了千余人)。
他还有些喜出望外地告诉量子位,迄今为止,已付费的种子用户比他预料中更多。
△自己公司刚成立时的玉伯玉伯是谁?
这个名字在前端开发领域圈子里家喻户晓,且和现在大多数打工人每日用的办公工具/平台息息相关:
11月底,思维天空的第一款产品问世,并于12月6日开启内测:
YouMind,一个面向全球创作者的AI工具,覆盖全流程,能整合多模态那种。
不过,玉伯很直接地告诉量子位,目前大家看到和用上的版本,仅仅是YouMind最终构想的v0.1。
但出于一个技术出身者深入骨髓的开源精神和共创理念,团队选择在此时把YouMind摆到用户眼前。
最终形态:内容创作者的GitHub社区
那么,0.1版本的YouMind——也就是现在用户可以内测上的这个版本,是什么样的?
作为通过内测的千分之一,量子位多位编辑都尝试体验了一番。
注册后,它会推荐你安装YouMind浏览器插件。
通过这个插件,你主要可以干三件事:
第一,总结网页,翻译网页;
第二,和ChatBot对话,询问问题,不管是关于正在浏览的界面的,还是需要互联网搜索的;
第三,把任何模态的内容,包括文字、图片、播客/音频、视频等,吃进个人收藏夹里,带分类那种。
以上,是调用插件能做的事。
△右侧为调用插件时的界面而当进入YouMind主页后,有三大功能。
首先,Snips。
用来摘取并收藏互联网上任何你觉得有用,想要沉淀到自己知识库的内容。
可以是来自arXiv的论文,来自油管的视频,总之anywhere的anything。
其次,Thoughts。
这个很好理解,用来记录你自己个人的想法和随笔,就是网络在线笔记本。
再者,Boards。
可以在这里把外来沉淀的Snips,和个人记录的Thoughts,在这里分类归类,进行整理。
目前来看,Boards功能有限。
(不过毕竟玉伯还把此版本定义为v0.1,大家看个意思吧先)
非要做个类比来方便大家理解的话,我愿称之v0.1的YouMind为:
Readwise和obsidian的AI集合版。
(打个比方啦,有更准确的描述欢迎大家评论区集智众筹)
而这,仅仅是玉伯构想中,YouMind走向完全成熟的三个阶段中,第一阶段的第一步。
量子位画了张思维导图,来呈现他对YouMind的整体构想:
玉伯介绍,团队目前正在打磨第一阶段的第二步,让内容创作者们能够在YouMind上IPO起来(手动狗头)。
让收藏的内容不再吃灰,想找看过的内容时不用各平台狂翻浏览记录。
完成资料的串联和调用,帮助自己更好地生产文章/播客/视频等内容。
至此,就算完成了YouMind第一阶段——此时将达到v0.5。
到了第二阶段,YouMind会从个人工具走向协同使用,正式走向v1.0。
但和Notion、飞书、WPS等还不太一样,YouMind偏重内容协同、强调项目管理,而非组织管理。
“哈哈,第三阶段其实很长期,和我的初心有关。”玉伯笑道,那就是做社区。
内容创作者们有油管、抖音、推特、小红书等各种平台,但会给人一种四处打工的感觉,“我感觉创作者没有归属感。”
他拿程序员最大的社区GitHub类比——
无论是写代码还是抄代码,程序员会把GitHub看成是一个家一样的社区;自己有好的想法,也能上传后,进一步被build,甚至变成软件,再分发出去,可能还会在Apple Store里面挣钱。
所以,YouMind的终极目标,是成为一个内容创作者的GitHub。
(p.s.:以天天写稿人的角度,我们聊到创作者的心态或许和程序员的心态有所不同,内容创作者或许不太接受“被copy”。但玉伯举例了一个他认为的神奇存在:维基百科)
“也许创作是更好的消费”
而之所以创业第一剑,玉波选择对内容创作者群体“下手”,原因无外乎有二。
一看擅长什么。
一次与杭州的创业前辈交流时,玉伯头一回听说了与共识不同的PMF解释:
P不应该代表product,应该代表person。指代的还不是团队里的所有人,就是创始人本身。
那看玉伯自己的经历,他表示自己从2014年起开始用Notion,后来主导语雀、加入飞书。
他介绍团队成员虽然年轻,但多年工作经验与此息息相关,有经验,有积累,有市场长期观察。
团队成立后,内部协同又从Slack+Notion+Google Workspace,横跳到觉得更适合小团队协同和项目管理的Linear+Google Workspace。
等于是从自己的日常使用中寻找新的痛点。
△杭州,思维天空公司内部二看趋势是什么。
他洞察到与自己要做的事有关的趋势,也分为两点。
首先是内容创作越来越多模态化,并且这个现象不仅仅在国内,是在全球范围内发生。
其次是95后,准确来说10后、20后的消费习惯正在改变。
玉伯自己本人觉得目前的娱乐消费,需要普通人有很高的自律要求。在玉伯口中,这种纯·消费其实很累,他说:“你以为消费了,其实啥也没得到。”
同时,他又不止一次从初中学生口中听到“抖音是老年人才玩的东西”之类的话,也看到自己的儿子和小伙伴们面对轰动一时的《黑神话:悟空》时,不仅仅是去玩那个游戏,更是自己去我的世界(Minecraft)里自己搭建还原游戏中的建筑、boss等等。
再三思索后,玉伯得出自己的结论:
他表示,也许每个人都应该去尝试创作一点内容,尝试过后收获的甜头,跟纯粹是刷短视频的快乐是完全不一样的。
所以就有了YouMind。
然后本着一种很朴素的开源心态——朴素指的是“有了想法就开源”,让大家以此为基点,有代码的写代码,会文档的写文档,有钱的捧个钱场,一起攒个局把想法实现——团队觉得没必要憋大招,可以用共建的方式合力朝内容创作者的GitHub前进。
所以现在时刻的YouMind还是v0.1。
创业后,“功成必须在我”
作为YouMind背后最主要的那个男人,成为创业者后,玉伯更踏实了,但也更害怕了。
踏实,是相比于此前的大厂经历而言。
2018年前,玉伯都在和代码打交道;后来身居大厂中层,带着六、七百人的团队。
不过问题随之而来:
和一线同学隔了三、四个层级,既不能很好地感知到一线的信息,也很少需要自己去做决策(因为更贴近业务本身的-1 or -2提上来的决策已经很不错了),只需自己点头;又因为自己就是所在业务的领头羊,需要他本人自上而下传递的高层信息也几乎为零。
但真的有那么安逸吗?并没有。
出于各种原因,他不能让自己的日程表有空白,甚至有时需要被动地去卷别人。
用他自己的话说,总之人是忙了,心却闲着。
自认为是个实操性人格的玉伯不太享受这种状态,甚至一度想转型去做HR,想让自己踏实一些。
现在离开大厂,自己拉起十几个人的小团队开始从零开始,确实也踏实了。
不过回头看,有时需涉及团队管理方面的事务,还会回头有点“羡慕”大厂。(但玉伯表示,欢迎大家加入~)。
至于害怕嘛——
但他陈述,所谓的“害怕”不是说自己怕丢面子。
玉伯很清楚,创业当然得尝试,但当然也担心瞄准的方向是伪命题,某些害怕的情绪是必然会有的。
害怕金钱流失。
作为一个长期主义者,背负投资人的钱,AI创业花钱如流水,但又担忧找不到“有耐心”的长期投资者。
害怕时机不对。
他认为找准时间和看准趋势同样重要。当初2019年前后,在大厂有架空感的时候,是不是就应该毅然创业?
“就算挂了,可能现在已经在连续创业第二次、第三次了。”
△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯最后一个害怕,来自于他成为创业者后心态上的转变。
以前,他觉得「内容创作者的GitHub」是他的想法和愿景。
这件事“功成不必在我”,可以由别人做出来,自己直接用,还不用承担成本和损失;可以半路被大厂收购,只要目标一致,能被收购也是好事情。
但最近看了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》,他觉得自己突然悟了——
最后一个害怕,是不愿看到自己的想法和目标,被别人抢先实现。
内测waiting list:youmind.ai
】【OpenAI官宣计划成立更传统营利性公司******
每经编辑 杜宇
当地时间12月27日,OpenAi官网发布博客文章,宣布OpenAI的董事会在评估改变自身结构,以便最好地支持确保AGI造福全人类这一使命。改变是为了达成三个目标:
一、选择最适合AGI使命长期内取得成功的非营利性/营利性结构;
二、让非营利组织可持续发展;
三、让旗下的营利和非营利组织都发挥各自的作用。
为了达成以上第一个目标,OpenAI计划,将旗下现有的营利性组织转变为名为公共利益公司(PBC)的实体,成立一家遵循美国特拉华州法律注册的PBC。
换言之,OpenAI打算选择PBC这种兼具营利性和社会效益双重属性的实体形式。相比现有结构,是一种更向传统公司考虑的形式,因为PBC是传统公司和非营利组织之间的混合形式。一些OpenAI的人工智能(AI)领域对手现在就是一PBC形式运营,比如Anthropic和马斯克创立的xAI。
图片来源:视觉中国OpenAI称,PBC既有普通股,也将OpenAI的AGI使命作为自身的公益利益。这种结构要求公司在决策过程中平衡股东、利益相关方和公益三方面的利益。它能让OpenAI像AI领域的其他公司一样,以常规方式筹集必要的资金。
为了达成第二个目标,OpenAI计划让现有的非营利组织持有PBC的股份,通过这种形式获得现有营利组织的大量权益,PBC将由独立的财务顾问确定一个公平的估值。这种做法会让OpenAI捐助者提供的资源成倍增加。OpenAI称,由此将诞生“史上资源最丰富的非营利组织之一。”
OpenAI的博客文章透露,目前各大公司在人工智能开发上投入数千亿美元,这体现了OpenAI将需要付出多大的努力才能继续完成使命。我们需要再次筹集超出我们想象的更多资金。投资者希望支持我们,但以这种规模的资本,我们需要的传统股权和更少的结构定制。
OpenAI现有的营利部门目前由其非营利组织控制。OpenAI成立于2015年,最初是一家非营利组织,但为了获得投资,该公司在2019年成立了一家名为营利性子公司。
OpenAI称,目前的结构不允许董事会直接考虑投资人的利益,也不允许非营利组织轻易做控制营利组织以外的工作。未来PBC将经营和控制OpenAI 的运营和业务,非营利组织则将聘请领导团队和员工在医疗保健、教育和科学等领域开展慈善活动。也就是说,PBC将负责OpenAI的商业运营,非营利组织雇人手开展慈善活动,如此达成第三个目标。
OpenAI于2022年11月推出了聊天机器人ChatGPT,ChatGPT的横空出世引发了AI热潮,不仅微软、谷歌、Meta和苹果等科技巨头纷纷入局,更有Anthropic和埃隆·马斯克的xAI等AI初创企业挑战其领先地位。
开发先进AI模型的成本非常高,面对一众劲敌,OpenAI需要更多资金,但该公司复杂的结构让其吸引投资时受到限制。
“我们再次需要比预期更多的资金。投资者愿意支持我们,但这种规模的资本需要传统股权形式和更少的结构性限制,”OpenAI周五在声明中表示。
OpenAI今年秋季完成了新一轮融资,筹集了66亿美元资金的同时,公司估值达到了1570亿美元之多,较年初几乎翻了一番。今年年初,OpenAI员工出售现有股份时,该公司的估值为860亿美元。
OpenAI表示:“(新的结构)将使我们能够像该领域的其他公司一样,以传统的方式筹集必要的资金。”
需要说明的是,Anthropic和xAI就采取类似的结构。
早在8月底传出OpenAI进行新一轮融资的消息时,就有多家媒体爆料称,该公司考虑改变自身架构,从而使其对投资者更具吸引力。
每日经济新闻综合公开资料
封面图片来源:视觉中国-VCG31N2008743681
】【绝区零紧急追捕任务应该怎么快速完成 任务完成指南******
绝区零紧急追捕任务应该如何快速完成?
1、地点:港口区域。
2、首先玩家需要根据坐标前往布林格的地点,开始后就会进入剧情对话。
3、然后需要将前方的怪物击败,进行两段战斗后根据指引前进就会发现箱子。
4、过完动画后就能开启了,接着继续追踪,到达后开启清怪。
5、之后完后下方的对话,结束后继续根据指引前进。
6、击败路途中的小怪,一大段剧情结束后再完成下方战斗即可。
绝区零新手怎么玩
一、战斗技巧
1. 怪物在发出黄色光芒时,按下空格键可以切换攻击方式并施展振刀技能,而当其发出红光时,则需快速闪避以触发极限闪避动作(需注意,红光状态下的振刀操作不可用)。
2. e技能为战斗技巧,即便没有高亮显示也可以进行释放,高亮状态下则能施展强化过的战技。
3. 针对像格莉丝这样的远程群攻角色,玩家需有意识地拉怪,通过普通攻击和精准的走位,将怪物聚集在一起。这种策略的精髓在于意识,具体操作则需在正式游戏中逐步掌握。
二、邦布改装
所有金色、紫色和蓝色格子大小均等,如上图所示。因此,最佳组合方案应为一格金色、一格紫色、再一格蓝色。这里提供三种搭配方案以供参考:
1. 传统流派选择金色暴击、紫色爆伤和蓝色攻击。
3. 还有一种方案是利用系统赠送的金色异常效率,搭配紫色穿透和蓝色攻击。据说第四个币可以换取此特殊金色属性。以上方案仅供参考,实际优劣需以正式服务器的数值情况为准。在前期升级过程中,建议使用蓝色材料进行邦布升级,因为改造部件的兑换需要用到紫色升级材料。
金色构件需要60份紫色素材的加持,而紫色构件则是由15份紫色材料合成的。蓝色攻击部件是赠送的部件。令人欣慰的是,紫色邦布升级材料并不难寻,通过不断挑战空洞的肉鸽玩法,如同在崩铁中体验模拟宇宙一般,你可以轻松地获得它。一局游戏大约持续在20~30分钟之间。如果你不使用体力罐子,完成正式服的所有主线和支线后,你的等级大概会被卡在28级左右。解锁新的空洞需要达到30级,而解锁新的主线则需要32级。当你挑战适合你等级的空洞时,一局游戏结束后你大约能获得10个紫色材料。
三、体力规划
1、关于材料获取的建议。推荐优先收集角色突破所需的材料,以及技能进阶所需的材料和武器突破素材。绝区零30级是一个重要的节点,虽然突破后的副本掉落有所变化,但紫色圣遗物副本的掉落数量从0至1提升到1至2,其他方面的变化并不显著。
2、关于圣遗物的获取策略。不建议过度追求紫色圣遗物,因为后期很可能需要替换。同时,圣遗物升级材料非常珍贵,因此建议保存体力资源,等待后期能够进行更高效的刷取时再使用。
四、前期驱动盘
1、如果你想挑战高难关卡、或是感到开荒困难,可以使用蓝色驱动盘升级材料,去对门录像店抽取紫色驱动盘。
2、但建议在30级突破之后再刷取圣遗物,因为届时可以指定驱动盘套装up。
3、紫色驱动盘做任务也会送一部分,可以蓝色紫色混搭,凑套装效果混一下,后期再换。
五、角色培养建议
四星可练:
1. 妮可:近战专家,绝对是必备之选。她擅长聚集小型怪物,为战斗带来便利。但请注意,她对于大型怪物的牵引效果并不显著。
2. 本(熊):此角色数值表现卓越,值得投入资源进行培养。若想选择11号角色,他将是你的不二之选。同时,他与深渊的双火共鸣搭配,效果显著。
3. 苍角:同样地,他拥有极高的数值,不仅具备群攻能力,还带有控制技能和微弱的聚怪效果。即使装备一般,他也能造成可观的伤害。与鲨鱼妹组队,将会有意想不到的战斗效果。
4. 安比:五星以下的角色中,没有比他更适合练习的了。目前暂不推荐更多角色,因为游戏中的变数较大。仅提供以上几位角色的练习思路。
后期队伍配置建议为:一人为击破手,一人为支援手,一人为主攻手;或一人负责异常状态,一人负责支援,一人为主攻手。击破手负责削韧,支援手负责辅助,主攻手则承担主要输出任务,而异常状态角色则类似于副攻手。
】【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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