kaiyun.ccm

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kaiyun.ccm简介

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【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”

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【十五载后再续前缘！音乐人曾冠宇揭秘《剑心问道》原声幕后故事！******

　　　浮生若梦，一曲源长。15年后再续前缘，著名游戏音乐人曾冠宇老师携手《天下3》打造资料片《剑心问道》原声配乐，为大家带来一场史诗级的声乐盛宴！三首旧曲新编，带来全新演绎，更有新主题曲重磅问世，逆境中奋起抗争，永不言败。

【旧曲新编，化凄美为有层次感的优美！】

　　　从2006年到2021年，天下原声音乐坚持一贯高品质的要求，在塑造经典的同时寻求突破。这首《登录曲-剑殇变奏》使用了老主题的旋律及和声，但和旧版本不同的是，这个全新版本有了管弦乐的加持，此次创作有幸邀请了马其顿交响乐团来演奏，新版本一改过往凄美的曲风，有了另一种截然不同的、更有层次感的呈现感觉。

　　　开篇以铜管和弦乐为主，用恢弘大气的音乐展开叙事，瞬间将玩家带入大荒世界中；中间一段以木管为主，气氛有所收敛同时也比较细腻；最后一段铜管和弦乐再次加入，和鼓点一起把气氛推向至高点，让音乐变得更有使命感。

【融大荒历史变迁，恢弘主题的另类演绎！】

　　　《剑阁·危机》也是改编自原来的弈剑主题，在整体曲风上，这首《剑阁·危机》跟登陆曲一样恢弘，但它对老主题作了另一种方式的演绎，整体上更加激烈。乐曲中蕴含着情感与思绪的变化，多种乐器的演奏变化生动地演绎出天下史诗般剧情中所承载的喜怒哀乐，引领少侠沉浸在大荒的历史变迁之中。

　　　那些踏遍大荒的时光，那些组队下本的激情，那些扣人心弦的回忆……当熟悉的音符响起，不知道少侠是否会回想起那一段令人怀念的时光呢？

【大提琴手强势加入，中西音乐完美融合！】

　　　《天下》系列曾邀请多个世界级音乐制作人与演乐团队进行创作，将跌宕起伏的西方管弦乐与触动心弦的中国古典音乐完美融合，从而打造出专属《天下》的经典曲风，这次也不例外！

　　　原来的弈剑主题里有一段5拍的段落，特别适合这种既悲情又绝望的感觉，但原主题只有前面一半，所以这也成为了很多人的遗憾。在这次的创作中，曾冠宇老师续写遗憾，还加入了马其顿管弦乐团首席大提琴手的独奏，悠扬纯净的独奏更能够烘托出音乐的氛围，让人更生身临其境之感。

【全新主题创作，彰显逆境中抗争的决心！】

　　阔别15年后的再次合作，曾冠宇老师带来的惊喜，远不止旧曲新编。区别于前三首音乐，这首《剑阁·万众一心》是曾冠宇老师给弈剑门派创作的一个全新的主题，也可以认为是他给这部资料片的新主题。

　　这首原声中传递出的是一种光明、正能量，且在逆境中奋起抗争的感觉。这个主题也有一部分使用到了《登录曲-剑殇变奏》中，少侠们可以仔细感受一下哦~

　　　《天下3》2021十三年时光印记，我们为热爱圆梦！更多《天下3》精彩活动，还请少侠锁定我们！

　　　《天下3》年末资料片“剑心问道”震撼登场！全新主线豪华CV阵容曝光，锁妖塔封印崩坏，陆南亭、张凯枫再遇惊世危机，大荒何去何从！山河壮阔，揽月入怀，全新弈剑门派地图美景升级！师徒玩法迭代归来，趣味互动好礼相赠，轻松休闲无忘初心！势力系统焕然更新，商店、修炼、副本、温泉，玩转团建尽在当下！风流灵韵幻神影，异域姝色冠天下，全新华美外观邀你共往大荒盛世！

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【《问道》新服挑战一触即发 海量元宝等你来拿******

       9月17日，《问道》全区组迎来重大更新，1.70版本火热上线。不仅开放等级上限至179级，还有全新世界boss、主线剧情、封神斗法挑战等九大全新玩法重磅来袭。此外，系统为了给各位道友发放更多福利，还上线了封神斗法挑战赛、星海鲸鲲boss挑战、和主线剧情体验官这三大福利活动，具体内容让我们一起看看吧！

       首先是在9月21日至9月27日开启的封神斗法挑战赛，玩家需要在活动期间参与封神斗法活动，每次击杀B难度及以上的化身且记录了斗法值，即可前往官网封神斗法版本页面进行抽奖活动。奖品为跳跳兔抱枕、十年一梦套装、100至5000银元宝奖励。抽奖截止时间为9月30日，若逾期未抽奖，系统将默认玩家放弃抽奖资格。

       此外，系统还将在9月27日23:59时，根据玩家挑战两个化身的最高斗法值之和进行排名。并根据排名为公测版和经典版中排行前30的道友们，发放3万至10万的银元宝奖励。值得注意的是，斗法难度在A级以上的斗法值才可参与加和，低于A级的斗法值不会参与到排名中来。

       星海鲸鲲boss挑战活动则是在9月19日、9月21日、9月23日举行。在这三天时间内，每个区组都将根据玩家击杀星海鲸鲲的积分之和计算排名。第1至5名获得50000银元宝、第6至10名获得 30000银元宝、第11至30名获得10000银元宝奖励。若玩家在活动期间触发“星海鲸鲲捕捉”战斗，并捕捉到6阶及以上坐骑前三名的玩家，活动结束后还可以额外获得100000银元宝奖励。

        最后，系统还为公测版的道友们准备了主线剧情体验官这一福利活动。在9月27日之前，除了抢先更新的四区组之外，系统将统计前100名完成主线剧情“千钧一发”的玩家，并按照时间的先后顺序为道友们发放500、3000、5000银元宝奖励，奖励将在活动结束后的7个工作日内统一发放。

       在以上三个活动中，每个玩家只能有一个帐号角色参与，若同一个玩家使用不同帐号参与，则只发放最高级奖励。1.70版本“封神斗法”正式上线，新服挑战一触即发，各位道友快来参与挑战活动领取海量元宝吧！

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【原神5.3仆人复刻要抽吗 仆人阿蕾奇诺抽取建议******

原神5.3版本下半，火系主c角色阿蕾奇诺即将复刻！还在犹豫是否抽取吗？本文将为您提供详细的抽取建议。

阿蕾奇诺复刻抽取建议：

阿蕾奇诺作为强力火系主C，非常值得入手，特别是对于缺乏火系主C的玩家来说。

1. 火系主C缺口:如果你缺少一名强力的火系主C，那么阿蕾奇诺绝对是不错的选择。她拥有极高的伤害倍率和炫酷的镰刀武器。当然，如果你已经拥有例如希诺宁等同类型角色，可以考虑等待更强大的火系角色。

2. 命之座建议:零命阿蕾奇诺已经足够强力，建议抽取到一命即可停止。一命提升普攻倍率100%，伤害提升约23%，并增强抗打断能力。二命性价比相对较低。

3. 资源投入建议:从性价比角度出发，建议优先获取一命，然后是专武，最后考虑二命。 2+1（二命+专武）的投入已经足够，无需过度追求高命座。

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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。

】

【上海地铁11号线遭吊车侵入 应急管理部派出工作组******

　　  12月22日8时许，上海地铁11号线马陆至武威路站区间，由于外部一施工工地履带吊车倒塌侵入，造成地铁线路设备和一列正常运行的地铁局部受损，未造成人员伤亡。

　　  接报后，应急管理部部长王祥喜立即作出部署，要求科学开展处置工作，严防类似事故发生。副部长宋元明第一时间视频连线上海市应急管理局、消防救援总队和事故现场，调度救援处置工作，要求上海市相关行业领域开展安全检查，市应急管理局提级调查该起重大涉险事故，分析原因，追查责任，并通报批评工程总包单位和分包单位。

　　  应急管理部派出工作组赶赴现场指导处置。

　　  据应急管理部微信公众号

点击进入专题： 上海地铁11号线故障】

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