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【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

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【旅游订单暴涨三倍！这国旅客迷上中国游******

　　（文/宋虹姗 编辑/赵乾坤）

　　新加坡旅游与商业媒体Travel Trade Gazette Asia（简称“TTG Asia”）近日报道，希尔顿发布的《2025年趋势报告》显示，2024年底，新加坡人对前往中国旅行的兴趣与热情在显著上升，同时，在线旅游平台上，从新加坡出发前往中国的旅游预订量和搜索量大幅增长。

　　该报告提到，中国正在成为新加坡游客最受欢迎的目的地之一。数据显示，从2024年12月21日至2025年1月3日的搜索量来看，新加坡游客对北京的搜索量同比增长48%，对上海的搜索量增长81%，对广州的搜索量则增长87%。

　　报告指出，新加坡的阿尔法世代（Generation Alpha，即2010年后出生的人）和Z世代（1995年至2009年出生的人）中，有23%明确表示对前往中国旅行抱有强烈兴趣。

　　该报道提到，新加坡振兴旅行社负责人表示，越来越多的新加坡年轻游客对中国的丰富文化遗产表现出浓厚兴趣。例如，古都西安成为他们热衷于探索历史的热门目的地，而新疆、西藏和云南等相对“小众”的目的地也逐渐进入他们的愿望清单，成为备受关注的旅行选择。

　　该负责人表示， “新加坡人被中国社交媒体上广泛展示的多样化旅游资源深深吸引。中国各地的旅游资源独具特色，能够满足不同游客的兴趣需求。其中，重庆、成都、北京和上海是目前新加坡游客最热门的旅行目的地。这些城市凭借独特的自然景观与繁华都市生活的完美融合，吸引了不同年龄段的游客。”

　　新加坡丽世酒店管理集团（The Lux Collective）亚太区负责人在接受《TTG Asia》采访时表示，新加坡游客更倾向于选择云南—贵州—四川的旅游路线。云南作为少数民族聚居地，以其独特的自然美景和丰富的地方文化吸引了大量新加坡游客。茶马古道、香格里拉和丽江等目的地尤其受到青睐，成为游客深入体验当地文化与自然风光的首选。

茶马古道沿线的丽世酒店。TTG Asia

　　新加坡游客对中国旅游的热情正在迅速转化为实际的消费。据《TTG Asia》援引新加坡丽世酒店管理集团的数据，从2023年6月到2024年6月，新加坡旅行团前往中国的人数同比增长了五倍。同时，振兴旅行社的数据显示，截至目前，2024年11月至12月前往中国的年终旅游预订量已达到去年的近三倍。

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【亿道信息：推出AI眼镜解决方案但仍处于客户导入阶段******

新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）12月26日，亿道信息在深交所互动易平台上针对关于AI眼镜相关产品的问题回复称，公司推出了AI眼镜全链路解决方案—SW3010，该眼镜在美观、穿戴人体工学、AI Hub、拍摄各方面算法调优方面表现出色，特别是在拾音、拍照、图像处理、视频优化、国内外AI模型导入、与AIPC、家庭智算中心及AIoT链接等方面进行了深度优化。系统支持多模态交互，包括语音、手势、按键等多种交互方式，适应不同使用场景。

亿道信息表示，目前公司的AI眼镜产品仍处于客户导入、开模及深入优化阶段，暂未达到量产阶段。AI眼镜相关市场仍处于行业发展初期，消费习惯需要培育，市场拓展方面仍存在不确定性。敬请广大投资者注意投资风险。

编辑 岳彩周

校对 杨许丽

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【镰刀妹AI智能播报******

长沙晚报掌上长沙12月28日讯  长沙市，12月28日，白天，晴，气温11摄氏度，夜晚，晴，气温1摄氏度。

长沙市，12月29日，白天，多云，气温13摄氏度，夜晚，多云，气温1摄氏度。

（以上资讯由写稿机器人系统自动撰写）

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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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【《模拟城市：我是市长》华贵时代赛季精彩曝光******

《模拟城市：我是市长》全新的华贵时代赛季已经拉开了帷幕。和往期赛季的玩法一样，玩家们通过完成市长竞赛任务累积水晶点数，并提升通行证等级，就可以逐级解锁各类奖励，赢取精美的赛季奖励建筑。

华贵时代赛季的奖励建筑，均为古典的欧式建筑。对于想要打造中世界风格王城的玩家来说，这一期的赛季建筑绝对值得收藏。这里就让我们一同领略部分赛季建筑的风貌吧！

维多利亚喷泉

造型精美的喷泉一直是欧式园林不可或缺的组成部分，而《模拟城市：我是市长》此次推出的维多利亚喷泉就是一座风格古典的喷泉建筑。除了精美的喷水池以外，维多利亚喷泉四角还设有精美的花坛和座椅，供市民们放松休憩。

丝绸商人

丝绸商品在古代欧洲是非常紧俏的商品，也难怪贩卖丝绸的商人有本钱开设豪华的商铺了。此次《模拟城市：我是市长》所带来的丝绸商人建筑，就再现了旧时巨商的豪华府邸和铺子。

炼金术师实验室

在古代欧洲，有很多研究炼金术的学者。而正是他们的不懈钻研，才推动了化学、天文等学科的进展。为了再现古代欧洲炼金术师的生活，《模拟城市：我是市长》特别推出了炼金术师实验室建筑。在此，你可以看到诸如天文望远镜、起重机等实验设备。

《模拟城市：我是市长》的华贵时代赛季还有更多精美建筑等待玩家收集建造，精彩不容错过！最后，请搜索“模拟城市 我是市长”下载游戏，体验终极模拟城市移动游戏的魅力。

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