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pg娱乐电子游戏新手必读：掌握规则，挑战高级别，巧用道具，赢在交流

1.🔴了解游戏规则：在登录pg娱乐电子游戏应用程序之前，务必熟稔各类棋牌游戏之规则，例如斗地主、麻将以及德州扑克等。各款游戏皆具备其特定的玩法及策略，仅用深度理解规则方可在游戏中展现出色表现。可通过查阅专业文献、观看教学视频或与高手展开互动以提升自身的游戏素养。掌控规则乃迈向棋牌大师之路的关键步骤。

2.🛰选择适合自己的游戏：pg娱乐电子游戏囊括众多棋牌种类，诸如斗地主、德州扑克以及象棋等等，每款游戏独具特色且具备挑战性。在选择游戏中，需根据个人喜好与实际水平做出决策，避免盲目追随热门项目。新手上路不妨先从简易游戏着手锻炼，待技术日臻完善后，逐步挑战更高级别游戏，以适应各类复杂挑战。

3.🕤合理利用道具：在pg娱乐电子游戏应用平台上，各类道具频繁现身，例如，记牌仪、加倍卡及换牌符号等。这些装备能助玩家于游戏中获胜，然而，若使用失当，反而可能引发不利因素。故而，对待道具的使用须审慎思考，根据实际情况选择合适的使用时机与情境。适时运用恰当的道具，有助于提高效率，使玩家赢得更迅速。

4.🏖与他人交流互动：除自行训练外，在pg娱乐电子游戏上，用户有机会参与互动交流，进社区、邀好友，甚至参与线上赛，认识更多棋艺爱好者分享经验，从中汲取新知识补足自身不足。因此，与他人的沟通互动在提高棋艺方面发挥着不可忽视的作用。

 

【撤职、撤项后，黄飞若被撤稿******黄飞若 资料图

　　公开资料显示，黄飞若1999年进入华中农业大学读本科，2008年博士毕业后留校任教。他于2017年获评为教授、博士生导师，研究方向为动物分子营养学，曾担任华中农大动物科学技术学院动物营养与饲料科学系主任。

　　今年1月，华中农大11名硕士、博士研究生实名举报导师黄飞若存在篡改数据、编造实验结果等学术不端行为。

　　2月，华中农大发布通告称，黄飞若在学术、师德师风、财务等方面均存在一定问题，决定撤销其校内一切职务，解除聘用合同，并报请撤销其教师资格，报请对其相关科研论文、项目等撤稿、撤项。

　　今年10月，黄飞若因科研不端行为，被国家自然科学基金委员会监督委员会通报批评，并撤销其国家自然科学基金项目、追回已拨资金。

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【《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》梦幻联动今日上线！与鲁路修一起守护机甲梦想！******

机甲少女整装待发，硬核出击贯穿阻碍！国产美少女机甲手游《终末阵线：伊诺贝塔》全渠道公测火热进行中，数十位个性迥异的美少女战姬，穿梭于震撼的3D战场，与枪林弹雨擦肩而过，用华丽大招对抗强敌，守候人类未来！现在前往下载，新指挥官登录游戏即可获得50抽等丰厚专属壕礼！

备受指挥官期待的全新联动版本——《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动版本，今日正式来袭，鲁路修、C.C.、朱雀、卡莲等一众大家耳熟能详的人气角色将齐聚终末世界！“双厨狂喜”的成就即将于今日正式达成，助指挥官们在这款国产美少女机甲手游，尽享“1+1＞2”的游戏乐趣！

视频封面截图

【动漫人气主角穿越终末世界，伴随指挥官驰骋战场！】

“以zero之名，驾驭蜃气楼，所向披靡！”在本次的《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动版本中，鲁路修、C.C.、朱雀、卡莲等人将现身终末世界，鲁路修、枢木朱雀、红月卡莲三人，则将化身成为联动专属的量子骑士，与万千指挥官们并肩作战，共同为了拯救终末的世界而奋勇战斗！

“国王若不身先士卒，部下怎能紧随其后？”在本次《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》中，率先登场的则是人气极高的“ZERO”鲁路修了！在他与C.C.的协力操纵下，王者归来的他将会协助指挥官们驰骋沙场所向披靡！同时，“白色死神”枢木朱雀与“红月卡莲”，也将化身强大的量子骑士，驾驭着专属于他们的机甲，在终末的世界里为了贯彻自己的正义与信仰而奋勇拼搏！今日起，这三位全新的量子骑士将有机会正式与各位指挥官们签订战斗契约，让指挥官们能够成为战场上最强大的存在，享受弹幕射击的极致游戏快感！

【《Code Geass 叛逆的鲁路修》国内首次正版联动，原著cv联袂祝贺！】

为了庆祝《Code Geass 叛逆的鲁路修》在国内首次的正版联动这项机甲盛事，福山润、小清水亚美等原作动漫的原角色CV不仅会在游戏中倾情出演本次联动限定角色，这些曾荣膺各项大奖的知名声优，还将为本次《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》梦幻联动发来贺电，共同祝贺于今日上线的联动版本！

视频封面截图

曾荣获“日本动画大赏男性声优奖”知名声优福山润，同样是《Code Geass 叛逆的鲁路修》中男主角鲁路cv，想必各位指挥官们都不会感到陌生。在他极富个性声音的演绎下，《中二病也要谈恋爱！》中的富樫勇太、《暗杀教室》中的杀老师、《阿松》的主人公松野一松。《女神异闻录5》的主角雨宫莲等一众角色活灵活现的呈现在了大家的面前，不得不让人感慨这是一位怎样的“宝藏男孩”！

除了福山润外，在动漫中为红月卡莲献声、第1届声优奖助演女声优奖获得者小清水亚美，也为各位指挥官们送出了属于自己的祝福！在她的倾情演绎下，《狼与香辛料》赫萝、《天才麻将少女》原村和、《女神异闻录4》天城雪子、《超时空要塞Δ》美云·金努梅尔、《名侦探柯南》上原由衣、《弹丸论破》澪田唯吹等角色同样给人留下了极其深刻的印象。那么，在《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》中，她又将为大家奉上怎样的惊喜？一切答案将在游戏中一一揭晓！

【海量福利助力，轻松开启机甲弹幕之旅】

全新SSR角色“鲁路修”可免费获取、更有大量珍稀福利送不停！《终末阵线》制作团队诚意回馈，助力指挥官在全新的《终末阵线》与《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动篇章中，以geass的能力驰骋战场所向披靡！在今日开启的联动版本中，不仅原作动漫中拥有超高人的男主角鲁路修可以通过参与活动的形式免费领取，更有各项游戏内外的超值福利，等待着指挥官们领取！鲁路修正版手办、“贝阿特丽”兔兔包、游戏主题鼠标垫及角色徽章等丰厚福利正向指挥官们招手，王之专属福利绝对不容错过！

顶级机甲相遇，两大IP突破次元壁激烈碰撞，《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动版本今日启动！黑暗骑士团与塔卫组织将擦出怎样的火花?鲁路修的故事在终末世界将如何演绎？赶快登录游戏，解锁更多精彩！

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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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【AI大模型时代：多元算力如何打破碎片化困局？******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年，当大模型迈入新的发展阶段，AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面，模型已突破模态的隔离，文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合，极大地增强了模态的多样性；另一方面，大模型的应用落地领域得到广泛拓展，企业对算力的需求持续增加，对算力的依赖性显著提升。

目前，业内的共识是，大模型的Scaling Law依旧有效，因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是，随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入，算力不仅仅是技术基础设施，更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看，行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例，尽管模型规模仅增大2.3倍，但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长，使得传统的单一算力架构已经难以为继，行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此，算法的创新将驱动算力需求的持续高增长，同时，算法结构的创新也带来了MoE（混合专家模型）、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求，也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下，构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午，浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议，双方将共建大模型多元算力开源创新生态，提升大模型创新研发的算力效率，降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补，更是产业生态的一次重要整合。目前，智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台，可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上，许多企业都已意识到多元多模的重要性，但是，由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现，整个生态系统往往处于碎片化状态，难以形成合力，这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛，也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说，不仅在多元的芯片、模型中难以选择，而且即使部署成功，也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作，通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合，让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合，进而满足了企业多种开发框架的需求，真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示，FlagGems于今年6月推出，截至12月，已提供超过130个大模型算子，是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在，借助元脑企智EPAI大模型开发平台，企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发，还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示，“在多元多模的产业格局下，AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去，硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现，让算力产业形成了生态藩篱，这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题，为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外，开源开放是创新活力的源泉。未来，随着更多企业与开发者的加入，大模型多元算力生态有望逐渐成熟，并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

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【在纳斯达克100指数再平衡过后，特斯拉、Meta、博通的权重都有所下降******

更多消息，持续更新中

在纳斯达克100指数再平衡过后，特斯拉、Meta、博通的权重都有所下降。

风险提示及免责条款

市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

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更新日志

v8.6.4版本

游戏流畅度优化：

为了让玩家们有更好的游戏体验，我们优化了游戏的运行流畅度，减少部分卡顿的现象