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【《保卫要塞》玩法介绍第三期,出征攻占玩法******
尊敬的指挥官们大家好,红蓝对抗战争策略手游《保卫要塞》正在火热预约中!
小编知道指挥官们在游戏中非常关注战斗问题,今天特意为大家带来了玩法介绍——出征攻占玩法!大家快和小编一起往下看看吧!
想要成功占领资源点和基地,就要做好全面的准备。这不仅仅是一场激烈的战斗,更涉及到攻占目标合理分析,多种部队补给养成,根据战况灵活编队。只有在前期做好充分的准备,才能在战场上发挥出最大的战斗力,从而取得胜利。
部队准备:
出征之前做好充足的准备,获得更多更强的部队和充足的兵力。
部队可通过【补给】、【军备】等方式获得。兵力可通过【征兵】获得。
强力部队养成,部队可通过【升级部件】和【获得技能】的方式提升战力。
获得更多的部队,增加编队方式,应对不同的战况。
灵活编队:
根据不同的战况调整编队,同时补充兵力。
每支队伍可加入5支不同的部队,编制上限25。
同时可根据部队类型,调整部队放置位置。
根据实际战况,调整编队攻略,可参考【攻略】和【羁绊玩法】,提升队伍战力。
出征攻占:
指挥官拥有自己的基地后,基地将获得一段【免战时间】,蓝方无法进攻我方基地。
此时可先抢占自己基地附近的资源点,获得资源,升级基地建筑并补给部队。
温馨提示,不同级别的指挥所可拥有的【领地上限】不同,在领地有限的基础上尽量选择攻占更高级的资源点,获得更多资源产出加快升级节奏。
当指挥官完成【第三章主线任务】后,可选择加入【军团】,一起进攻蓝军基地,进行大型战斗,获得更多资源和领地。
】【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。
】【独家|理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦离职创业,加入具身智能赛道******
来源:42号车库
42 号电波独家获悉,理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦已于日前离职,并作为联合创始人,与地平线前副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南,成立维他动力(北京)科技有限公司,将主要负责具身智能的产品化和市场。
赵哲伦此前于 2020 年 6 月加入理想汽车,先后负责理想 ONE(地平线征程 3 平台)、理想 L 系列(英伟达 Orin-X 平台、地平线征程 5 平台)的智能驾驶产品的生命周期定义与交付。
在此期间,理想汽车首发量产地平线征程 3 平台和地平线征程 5 平台的智驾产品。同时,理想汽车的 AD Max 平台(英伟达 Orin-X)通过基于用户需求的 OTA 迭代,成为行业第一梯队的智驾产品。
2024 年 6 月,赵哲伦加入理想汽车新成立的产品线团队,担任第一产品线营销负责人,负责理想 L9 与理想 MEGA 的营销工作。12 月 22 日,理想 MEGA 全月累计定单首次突破了 1,000 台。
在此之前,赵哲伦是国内首批聚焦智能汽车领域的自媒体创业者,联合创立「42 号车库」。微博账号「哲伦班长」是智能汽车圈内更熟悉的名字,拥有近 50 万粉丝。
工商信息显示,维他动力(北京)科技有限公司成立于 2024 年 12 月 9 日,法定代表人为余轶南,持股比例为 71.4288%,赵哲伦为股东之一,持股比例 14.2856%。维他动力还有一位联合创始人宋巍,持股比例为 14.2856%。
维他动力联合创始人宋巍毕业于清华大学,是前地平线软件平台总架构师,地平线智驾创始团队成员,2016 年 5 月加入地平线,负责征程系列芯片从 2017 年征程 1 到 2024 年征程 6 共五代产品的应用方案设计及产品落地。宋巍具有自动驾驶行业软硬件全栈 AI 技术工程化落地经验,将负责维他动力的智能系统与机器人工程。
维他动力创始人余轶南 2015 年加入地平线。根据媒体报道,余轶南是地平线的第 5 号员工,也是地平线创始团队成员之一。在地平线任职期间,余轶南任软件产品线总裁,主要负责智驾技术和产品开发。
据悉,维他动力聚焦 AI 技术与机器人技术研发,将打造面向用户的机器人产品。
今年以来,具身智能领域相当火热,尤其是新入局的创企在研发、产品、投融资都处于爆发的状态,极速扩张。在这其中,国内汽车行业率先入局具身智能。
北汽产投今年已经投资两家机器人公司,分别是银河通用和帕西尼感知。上汽集团的布局更广一些,今年智元机器人和逐际动力两家公司三次获得上汽旗下投资机构的投资。此外,获得上汽投资的智元机器人早在去年还获得了比亚迪的投资。
2023 年举行的小鹏汽车科技日上,小鹏首次展示了自研的人形机器人 PX5。第二代人形机器人Iron 也已在今年的小鹏 AI 科技日上亮相。今年 4 月,广汽集团宣布,正结合智能制造、汽车后市场服务、智慧生活等领域,与全球头部企业携手,探索人形机器人未来光明的应用场景。
除此之外,2024 也是具身智能行业的其他企业获得融资的关键之年:
宇树科技今年获得近 10 亿元 B++ 轮融资,9 月再次完成数亿元人民币 C 轮融资,可以说是今年国内人形机器人创企的融资之王。
星动纪元在今年年初拿到了超亿元的天使轮融资,10 月 16 日完成近 3 亿元 Pre-A 轮融资。
星海图今年已经完成了三次融资,天使轮融资规模数千万美元,之后获得北京机器人产业投资基金的天使+ 轮融资,今年 11 月再次获得超 2 亿元人民币的 Pre-A 轮融资。
加速进化今年完成了天使+ 轮、Pre-A 两轮融资,第一次数千万元人民币,第二次亿级人民币。
松延动力今年 3 月和 6 月分别完成天使轮和 Pre-A 轮融资,两次交易金额都未披露。
星尘智能在今年获得数千万美元 Pre-A 轮融资。
由此可以预见,即将到来的 2025 年,具身智能赛道将变得更为火热,或将成为继自动驾驶、生成式 AI 之后,又一改变我们生活方式的创新产品。
特别声明:以上内容仅代表作者本人的观点或立场,不代表新浪财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他问题需要与新浪财经头条联系的,请于上述内容发布后的30天内进行。
】【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。
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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。
】【媒体:有了“AI使用率”检测,会增加原创论文么******
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。
ChatGPT迄今已发布两周年,媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示,国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界,有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。
华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源:澎湃新闻目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的,一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样,因而高校在这个问题上方法有限,实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已,比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力,似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文,在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文,在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文,性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉,甚至是一种自信,它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多,有原创意图的学生就会越多。当然,即便如此,也不会人人皆有。
教育者的另一个焦虑是,AI生成论文,严重缺乏人文主义精神和批判性,但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此,只是要更进一步想想,这个致命的吸引力从何而来?今天的学术评判标准,整体上都在朝向高效率、高功绩标准,所有行内人都在不断寻找,什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则,拿什么来跑过“非升即走”的倒计时,拿什么来达到论文、项目的订单量,拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”?
是否能找到最高产高效的方法,其结果,与其说是奖励性的,不如说是惩罚性的。也即,找到了只是过关,而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习,实际范围远大于专业知识,其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”,本身就是反人文主义的,那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看,预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。
从过往经验看,技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡,所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是,上述那些问题,比如缺乏原创性、批判性与人文主义,会不会随着工具的升级而消失。
来源:微信公号“光明论”
】【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。
】购买命运冠位指令人物步骤:
一、首先,打开命运冠物游戏,进入商店。
二、进入商店后,点击右侧魔力棱镜交换。
三、这时界面会弹出系列选项,选择想要的人物。
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第一步:选择/拖拽文件至软件中
点击“添加ng28相信品牌的力量注册入口”按钮从电脑文件夹选择文件,或者直接拖拽文件到软件界面。
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