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1、软件介绍
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2、软件功能
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3、软件更新内容
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3.🛤修复了已知的 Bug,提高了应用的稳定性。;
4.🈳增加了教程和提示,帮助用户更好地使用应用。;
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4、编辑评论
1.🏞视频支持:新增高清视频播放功能,支持更高分辨率的视频。无论是观看影片还是短视频,都能享受到更加清晰流畅的视觉效果,体验更佳。;
2.🖲指纹解锁:支持指纹解锁功能,通过指纹快速解锁应用。无论是登录还是支付,都能通过指纹验证,提升安全性和便捷性。;
3.🔌健康饮食:新增健康饮食功能,通过应用记录和分析饮食习惯。无论是卡路里计算、食谱推荐还是饮食分析,都能通过健康饮食功能管理和改善饮食健康。;
4.Ⓜ书签同步:支持书签同步功能,通过应用同步和管理书签。无论是在电脑还是手机上浏览网页,都能通过书签同步功能保持一致,提升浏览体验。;
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5、支持多种手机、电脑系统版本
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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
】【全球上线才一周就暴雷?研究称ChatGPT搜索可能欺骗、误导用户******
来源:华尔街见闻
媒体发现,ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵,并可能从其搜索的网站返回恶意代码。遭到隐藏文本攻击后,即使某个产品页面存在用户的差评,ChatGPT也无视,回应给予该产品正面评价。
OpenAI官宣全球上线ChatGPT搜索服务才一周,就被爆出存在安全隐患,可能欺骗、误导用户。
英国《卫报》日前公布的一项研究发现,ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵,并可能从其搜索的网站返回恶意代码。该媒体认为,可能需要重新考虑相关技术被恶意利用的风险,例如它可能导致,即使某个产品页面存在用户的负面评价,ChatGPT也会无视这些差评,反馈用户的回应是该产品的正面评价。
《卫报》测试了,面对总结包含隐藏内容的网页这种要求,ChatGPT作出何种反应。这些隐藏内容可能包含来自第三方的指令,这些指令会改变 ChatGPT 的响应、也称为“提示词注入”(prompt injection),它还可能包含旨在影响 ChatGPT 响应的内容,例如大量隐藏的文本,谈论产品或服务的好处。
测试中,《卫报》让ChatGPT得到了一个虚假网站的URL,该网站看起来像是相机的产品页面,然后提问ChatGPT,这款相机是否值得购买。控制页面的ChatGPT响应给出了积极但平衡的评价,强调了一些人们可能不喜欢的功能。然而,当隐藏文本包含有关 ChatGPT 返回正面评价的指示时,ChatGPT真正给出的响应总是完全正面的。即使页面上有负面评价也是如此。由此可以发现,隐藏文本可用于覆盖实际评价。
有评论称,隐藏文本攻击是大语言模型(LLM)面临的一种常见风险,但这次似乎是此类风险首次被发现存在于在实时AI搜索产品。《卫报》称,在处理类似问题方面,搜索领域的一哥谷歌相比OpenAI经验更丰富。
OpenAI并未对上述《卫报》的测试发现置评,而是表示,在使用多种方法阻止恶意网站,并且正在不断改进。
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。
】【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。
】【虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》,受邀专访制作人揭秘好料******
在2015年,《大圣归来》电影的发行让无数国漫粉丝们看到了国产动漫的曙光,并对这部电影给予了很高的评价。在2019年的10月份,《大圣归来》即将推出PS4游戏了,也是获得了很多玩家和《西游记》爱好者的期待。而虎牙直播作为全国最大的直播平台之一,本次在《大圣归来》的发行前夕,虎牙主机区的美女主播“女王盐”也是受邀去参访绿洲游戏,为玩家带来《大圣归来》的第一手资讯。
从女王盐试玩的画面我们可以看出,《大圣归来》是一款充满古典中国风的游戏作品,游戏当中打造了一个妖怪横行,乱世当头的唐朝,而玩家扮演的大圣角色需要参与故事主线,一路打怪升级,最终成为威名赫赫的齐天大圣。试玩画面中体现出来的游戏画面极为精致,可以说是完美的将电影中的画面搬到了游戏当中来,喜欢原作电影的朋友们可不能错过了。
本次女王盐采访了十月文化副总裁王双,也由此获知了《大圣归来》是由三家公司共同打造而成的一款游戏作品,其中索尼互娱负责游戏的研发制作,十月文化兼修IP内容、世界观、彩蛋,而绿洲游戏则是负责出品和PC端的发行。而且让玩家惊喜的是,《大圣归来》中,大圣的配音还专门请到了成龙大哥来负责,并且在游戏当中还融入了成龙大哥专属的动作喜剧风格,让大圣的“猴”特征和动作喜剧完美结合。
另外通过女王盐对绿洲游戏主机负责人ALEN WU的采访我们可以得知,《大圣归来》是一款面对世界的全球向游戏作品,采用了主机游戏当中很少见的中国神话故事体系,为玩家们呈现出与众不同的世界观,而且游戏预计会发行3个DLC,每个DLC都有不一样的故事线和风格,最快年底就能玩到了。
《大圣归来》PS4版本将于10月16号正式发行,喜欢的朋友们可以去虎牙直播关注女王盐了解一手资讯。而且虎牙直播的主机区一直以来都是虎牙一个热门板块,有着全网最多的主机区主播数量,等《大圣归来》发行也会有很多主播试玩这款游戏,大家可以关注一下虎牙的主机区,到时候就能第一时间了解游戏了。
虎牙直播更是官博开启了《大圣归来》送限量周边的福利活动,活动持续至20日哦,喜欢《大圣归来》的盆友们千万不要忘了去微博参与哦。
】【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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