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开yun体育官网入口登录app是一款腾讯官方打造的生存星空体育官方网站，选择全副武装的还是裸装进入战场完全由你决定，每一个选择都会给你带来不同的战斗体验，这是一个令人心潮澎湃、自由度很高的真实战场。

游戏优势

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2、坚强的生存下来，还是能够去收集弹药，消灭游戏中的一些僵尸，建立起属于我们自己的营地;

3、从战场撤离，把收据寄回家 最终目的是把材料拿出来，只有积极参与活动，才能获得大量资源;

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1、开yun体育官网入口登录app游戏中，智能清理：新增智能清理功能，通过应用自动清理无用文件和缓存。无论是系统垃圾还是应用缓存，都能通过智能清理功能释放空间，提升设备性能。

2、电池健康：新增电池健康监测功能，通过应用实时监测和优化电池使用。无论是电量消耗还是充电习惯，都能通过电池健康功能提升电池寿命。

3、虚拟助手：新增虚拟助手功能，通过应用获取和管理个人信息和任务。无论是日程安排、信息查询还是提醒，都能通过虚拟助手功能提供智能服务，提升便捷性。

4、社区功能：新增用户社区，提供分享交流的平台。无论是经验分享还是问题求助，都能在社区中找到志同道合的朋友，共同提升。

5、稳定性提升：本次更新修复了许多崩溃问题，大大提升了应用的稳定性。用户在使用过程中不再频繁遇到闪退现象，让操作更顺畅，体验更佳。感谢用户的反馈帮助我们发现并解决了这些问题。

【《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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【仙境传说重生什么时候出 公测上线时间预告******

导读：最近很多玩家都在关注仙境传说重生这款手游，想知道具体的公测时间，仙境传说重生会经过封测、删档内测、不删档测试到最终的公测等几个测试阶段，才会正式上线仙境传说重生安卓或iOS版本，有很多玩家就会问小编仙境传说重生什么时候公测，究竟什么时候出呢？今天小编就为大家提供如何快速地知道仙境传说重生开放下载和公测的时间，你就可以最快知道仙境传说重生公测时间了！

仙境传说重生快速预约/下载地址（需优先下载九游APP）：

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仙境传说重生什么时候公测？公测时间提前预知，有三大方法，下边就让九游独家来为您揭秘吧！

方法一： 关注九游仙境传说重生大事件

​步骤1：百度搜索 “九游仙境传说重生” 专区；

步骤2：关注大事件列表，每次仙境传说重生测试的时间都会最新发布，这是九游独家的哦；

方法二： 下载九游APP，订阅仙境传说重生的开测提醒

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方法三： 查看九游开测表

步骤1：在九游开测表中玩家们可以看到当天所有进行开测的手机游戏，以及最近十天即将进行测试的游戏，有具体的测试时间以及测试阶段介绍，玩家们可以在这里查找仙境传说重生的相关公测时间信息!

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好了，仙境传说重生公测时间的关注方法就讲到这里，各位玩家是否都已经掌握好以上三种技巧了呢，随时随地关注仙境传说重生什么时候开测，什么时候开放下载，什么时候公测等信息，还有一个办法就是留意九游仙境传说重生专区的每日更新，欢迎大家积极参与讨论和提问题，我们会第一时间为您解答。

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【《黑潮之上》明日全平台公测！中国绊爱前来应援******

倒计时1天！都市异能战斗女团手游《黑潮之上》，将于明日开启全平台（PC、iOS、Android）公测！（11月20日上午6点进行少量预开服，10点正式开服！）在战斗女团即将正式出道之际，虚拟嘉宾——中国绊爱，送来应援VCR，为战斗女团应援打call！与此同时，官方今日爆出，公测福利将持续加码，完成福利任务，不仅有数百抽、上万水滴等你领取，更有终极神秘大奖等待解锁！

【11月20日《黑潮之上》全平台公测，爱哥VCR应援视频解禁！】

战斗女团明日出道，SuperAI前来应援！

距离战斗女团正式出道，倒计时1天！今日，SuperAI中国绊爱（爱哥），为战斗女团送上应援VCR！在12月1日，爱哥将作为战斗女团的虚拟嘉宾，召集更多的接触者加入，携手对抗“第三次黑潮”！与此同时，爱哥还将亲自加入战斗女团，作为全新异能少女“黑”的联动时装，与少女们一同对抗魔物，接触者参与相关福利活动，便有机会获取中国绊爱联动献礼！具体的获取方式，请关注《黑潮之上》官方平台的后续爆料，各位敬请期待！

福利加码，神秘终极奖励今日揭晓！

除了有中国绊爱前来应援，官方今日更是重磅揭晓公测神秘终极奖励——艾尔莎高级限定时装：黯夜黑猫。身着哥特风时装的艾尔莎，神秘、华丽，但又不失以往的潇洒干练，如同潜伏在黯夜中的黑猫，默默地守护着所有人。接触者在完成任务，完成相应节点的福利任务后，便可免费领取这款“黯夜黑猫”高级限定时装！可谓是名副其实的“终极大奖”！

异界盲盒机启动，快人一步抱走战斗女团！

在战斗女团正式出道之际，异能少女藏匿于“异界盲盒机”，来到各位接触者的手机终端，等待接触者的招募。「黑潮之上异界盲盒机」小程序现已上线，参与《黑潮之上》官方为大家准备的公测福利活动，收集角色卡牌，快人一步抱走战斗女团。

预下载今日开启，提前安装蓄势共战！

安卓平台预下载将于今天（11月19日）中午12:00正式开启。届时接触者可以提前下载客户端，以便在11月20日早上10：00正式开服后，第一时间登陆《黑潮之上》，与26位独一无二的异能少女携手，搭配上百张战斗卡牌，发掘战斗女团无限的可能性，共同抵御“第三次黑潮”！

“某一天，‘黑潮’突然降临，大量的魔物像是潮水一般吞没城市……”

面对汹涌的魔物，来自各个势力，各具异能的战斗少女们，在接触者的部署下，即将三三成团，搭配数百张战斗卡牌，展开策略风暴！《黑潮之上》公测，明日（11月20日）将正式开启！公测后更有大量福利回馈每一位接触者！同时，《黑潮之上》今日（中午12:00）将正式开启预下载，接触者可以提前下载客户端，即可在游戏正式公测后的第一时间，与异能少女们携手共战！

关于《黑潮之上》：

《黑潮之上》是网易旗下自研的都市异能战斗女团手游，拥有精美的日系二次元画风、豪华的日语CV阵容和精心制作的剧情MV，还未正式上线运营便已收获了不俗的人气。2020年，《黑潮之上》进行了多次测试活动和周边互动活动，吸引了大量玩家参与，受到了广泛好评，同时也收到了大量宝贵的建议。如今，游戏已正式开放预约，即刻预约，赢取珍贵测试资格和公测礼包！

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【“特别的纪念日”即将到来？《光与夜之恋》惊喜预告来袭******

阳春三月，浪漫的气息慢慢酝酿，似乎预兆着美好事情的发生。沉浸式恋爱手游《光与夜之恋》在公开一周年之际发布了特别内容。四名男主的剪影、横亘其间的签名……所有的一切，到底预示着什么？一次惊喜，一份邂逅，亦或者是—— 一次久违的重逢？

带着这些猜测，让我们再度走进《光与夜之恋》的世界吧！

【四大男主 光启市浪漫之旅】

当命运的轮盘轻轻转动，光启市的游戏之旅就此开启。成为顶级设计师的道路并非一帆风顺，但他们的出现却让一些变得美好与浪漫。

职业赛车手萧逸，他能驾驭每一条复杂的赛道，唯有“你”才是他终点的“黑白旗”；万甄集团CEO陆沉，从遇到他的第一眼起，所有的胆怯和犹豫都随之烟消云散；顶级设计师齐司礼，看似傲娇的他却将相遇变得绮丽无比。还有查理苏——这位神秘出现的“未婚夫”，又将与“你”谱写怎样的浪漫篇章？

【顶级团队 沉浸感听觉盛宴】

极具魅力的角色设定赋予游戏浪漫底色，顶级CV及作曲团队，则赋予游戏无与伦比的沉浸感。

《光与夜之恋》拥有国内外顶级CV阵容，包括国内知名CV阿杰、赵路、李元韬、吴磊，以及海外资深CV石川界人、岸尾大辅、森川智之。作曲方面，游戏更邀请林友树、橘麻美、原田萌喜等国际殿堂级作曲大家，为游戏量身定制主题音乐及BGM。最顶级的听觉盛宴，最浪漫的恋爱旋律，只为“你”带来最具沉浸感的游戏体验！

【匠心卡画 定格每个浪漫瞬间】

一次难忘的约会、一顿浪漫的晚餐、一次甜蜜的出游……在“你”和“他”的经历中，有太多浪漫的瞬间值得铭记。由顶级画师团队精心制作的游戏卡画，定格你们的每一个浪漫瞬间。与查理苏的烛光晚餐、与陆沉的海滩约会、齐司礼的午后小憩、萧逸的凝视……所有的美好时光，在一幅幅卡画中完美重现！如此精美的卡画，“你”还不赶紧收藏起来？

三月已至，全新浪漫惊喜即将到来；此刻相约，期待与“你”的再次相遇！请持续关注《光与夜之恋》，共赴一场璀璨约定！

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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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