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【穿越三国 我去玩《大国战》经典还原之通天霸府******

曹植笔下的“通天霸府”是三国时期著名的建筑之ー,《大国战H5》作为一款三国策略美卡牌游戏,也在游戏中引入了“通天府”这一玩法,为玩家还原一个经典的二国。

主公等级达到16級后,“通天霸府”玩法开启。与三国时期的通天霸府相呼应,《大国战H5》中的“通天霸府身高百层,巍峨入云,更是

以“铜雀"之名吸引了成百上千的玩家登塔切磋,各位主公若是想验证自身战力、武将和阵型的搭配,爬塔争霸就是个不错的选择

作为一个验正战力的晋升玩法,游残中,所有主公均需从通天府第一层开始,逐一向各层英雄发起挑战,击败上一层守层英雄方可进入下

层每层关卡仅可成功挑战一次,若挑战失败则可反复挑战直至通关。

通关“通天霸府”"第十层后将开启“霸主”玩法,各位主公可以在特定的塔层选择是否成为该层的霸主。若成为霸主,则每日可获得不同程度

的奖励;其他的主公通关该层,可以选择是否挑战该层霸主,如果挑战成功,则会取代对方成为主,并进入短暂攻击冷却。

通关通天府,主公可以获得大量宝石碎片和铸星石等装备锻造材料奖励;成为通天府每一层中的霸主,则可额外获得主层结算奖励,霸主结算奖励将于每日21点通过邮件发放。而每日0点,在游戏“通天府"-“爬塔”界面,系統将根据主公的通关层数进行爬塔奖励结算,值得注意的是,爬塔结算奖励有两份,主公只能择一领取,所以在选择之前,各位主公一定要谨慎选择对自己的实力和策略非常自信的主公们,可以试试给自己安排一波在通天請府的行程了哦！

随处即兴，玩无止境，玩游戏就上我去玩！

我去玩游戏社区是一家互动娱乐社区。致力于打造成一个基于内容的游戏用户交流分享的游戏社区，是游戏玩家享受游戏、快乐游戏、分享游戏的全新载体，社区为用户免费提供各种类网络游戏及资讯，立志成为顶级中文互动娱乐社区 。

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【决战侏罗纪《巨兽战场》燃战开测 巨兽来袭！******

 侏罗纪题材全新巨兽级策略手游《巨兽战场》删档测试，将于5月25日10：00震撼开启！宏大的巨兽战场，各方势力为了争夺巨兽和珍稀资源，展开了一场斗智斗勇的策略较量。谁将带领“巨兽军队”成为霸主？一切马上揭晓！

【史诗燃战侏罗纪，巨兽级SLG燃爆指尖】

作为一款侏罗纪题材的全新巨兽级SLG策略手游，《巨兽战场》打造了一个史诗宏大的奇幻世界。茂密的丛林中，潜伏着凶恶的扎卡叛军以及庞大的史前巨兽，他们将成为玩家探宝路上的拦路虎。而你要做的就是组成自己的巨兽军队，突破重重难关，击败他们赢取资源，壮大自己的力量，并与诸多玩家展开策略对抗，傲视巨兽战场！

在这里，你将与上百种史前巨兽相遇，科幻电影中才会出现的角龙、暴龙、长颈龙都会一一登场，并成为你麾下的一员大将。巨兽们特征各异，拥有不同的属性及技能，暴虐扫尾让人心悸胆寒，钢拳跃击气势震天……它们强强联合，将成为战场上的杀敌强手！而玩家作为巨兽军队的领袖，除了拥有巨兽们的“生杀大权”，还可以对巨兽进行培养，巨兽吞噬完成星级晋升、喂养兽食提升等级……多种方式帮你升级巨兽实力！除此之外，在科技改造下，巨兽也会全副武装，铠甲、巨炮全部配备，显示出现代科技与远古巨兽联动的魅力！

《巨兽战场》提供了一个与众不同的全新巨兽世界，为玩家带来堪比科幻大片的巨兽级SLG体验。掌上决战侏罗纪，你不心动吗？

【联合巨兽策略远征，智慧和实力双重较量】

除了与巨兽沉浸式交互，玩家还可以在《巨兽战场》中体验到多元玩法。在游戏中，每位玩家都拥有充满科技感的军事营地，在这里可以训练军队、生产资源等等，为你的策略远征提供后勤保障。值得一提的是，你的营地面积可以通过探索迷雾区域不断扩张，而探索的过程也是一段冒险的旅程，你将邂逅新巨兽、新宝藏，新鲜感也将不断产生。

与此同时，SLG玩法也将贯穿于你的探索全过程。遇到扎卡叛军怎么办？遇到巨兽怎么办？这时你倾力打造的巨兽军队就可以重磅出击啦！远程兵营中，榴弹兵、穿甲火箭兵、迫击炮兵等随时待命；近战兵营中，亚马逊先锋、丛林游击兵等蓄势待发……现代科技的强大攻击力会在战场上展现的淋漓尽致。

而巨兽也有不同属性，【领主】可增强全体士兵，【打野】适合在大地图打怪，【坦克】是前排扛伤利器……每个巨兽会拥有12种属性中的4种，选择哪位巨兽随你出征要根据情况而定。多元化的人类军队与属性各异的巨兽相互搭配衍生出了诸多策略，个中奥妙还需要玩家到游戏中亲自体会。

此外，“巨兽军队”的排兵布阵也是一门学问，比如在人类军队中，近战兵种适合前排冲锋陷阵，而远程兵种适合后排输出，提供火力支援；在巨兽中，【坦克】是当仁不让的前排肉盾，而【输出】则在后排扛起输出大旗。合理的安排站位，才是克敌制胜的重要法宝。。

为了让玩家充分体验游戏的策略性，《巨兽战场》提供了PVE和PVP两种战斗模式，打怪、真人PK应有尽有。考验智慧与实力的对决一触即发，赶紧来加入吧！

史前巨兽与现代科技联动来一场超级战争是什么体验？让侏罗纪题材全新巨兽级策略手游《巨兽战场》来告诉你！5月25日10:00，《巨兽战场》删档测试燃战开启，史前巨兽全力出击，准备好迎接挑战吧！更多游戏详情请关注微信公众号：巨兽战场（jszc3k），这里有最新消息哦~

关于《巨兽战场》：

在神秘的未来世界里，一场人类与巨兽的科幻大战争即将开启。

在这里，巨兽不再只是游戏的局部点缀，而是全新策略玩法的趣味原点！独创巨兽培养策略系统，不但能接触到上百种远古恐龙，更可以在大地图上捕捉它们，培养自己的专属巨兽队伍。

还有基地开发、巨兽培养、巨兽改造、科学研发、阵容搭配等创新策略玩法，全图实时争夺、军团即时战争、重点资源掠夺，给你前所未有的战争快感！

万兽集结，只待你策略远征！巨兽战场，寸土必争！

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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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【PG模拟器试玩入口：畅享极致游戏体验，尽在掌中******

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什么是PG模拟器？

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为何选择PG模拟器试玩入口？

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【【捷报】AI⁺万得投顾终端大模型算法备案成功 ，金融AI创新大奖荣耀加持！******

在这个智能驱动的时代，Wind在金融科技领域又迎来了两个令人振奋的好消息。万得投顾终端的“Wind AliceFC算法”不仅成功通过了国家互联网信息办公室的第九批深度合成服务算法备案，还荣获了上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室主办的2024年度人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用案例征集活动的优秀奖。这标志着AI技术在金融领域的深入应用，以及“Wind AliceFC”在这一领域的卓越表现和市场潜力。

科技赋能，AI⁺万得投顾终端AliceFC算法备案成功 

国家互联网信息办公室正式发布了《第九批深度合成服务算法备案信息》的公告，由Wind自主研发的万得投顾终端“Wind AliceFC文本生成类算法” 顺利获得备案。这一成就不仅是“AI⁺万得投顾终端”发展的里程碑，也是对Wind在人工智能领域深耕细作成果的官方认可。 

AI大模型金融领域创新大奖，AI⁺万得投顾终端AliceFC脱颖而出 

与此同时，AI⁺万得投顾终端“Wind AliceFC”在由上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室主办，2024年度人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用案例征集宣传展示活动中，荣获创新应用案例类优秀奖。这一荣誉不仅是对团队不懈努力和创新精神的肯定，也预示着广阔的市场前景和机遇。

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【联发科李彦辑：天玑8400搭载AI智能体化引擎，赋能应用开发******

新京报贝壳财经讯（记者韦博雅）12月23日，联发科发布天玑8400 5G全大核智能体AI芯片。联发科无线通信事业部总经理李彦辑在发布会上表示，该芯片集成联发科AI处理器NPU 880，提供高速生成式AI任务处理能力，同时，该芯片还搭载天玑AI智能体化引擎，赋能开发者打造智能体化AI应用。

联发科发布天玑8400移动芯片 图/韦博雅摄

据介绍，基于NPU 880的天玑8400支持全球主流大语言模型（LLM）、小语言模型（SLM）和多模态大模型（LMMs），可为用户提供AI翻译、改写、上下文智能回复、通话摘要、多媒体内容生成等终端侧生成式AI体验。同时，基于天玑AI智能体化引擎打造的AI应用可预测用户需求并提供个性化的智能服务。

性能方面，天玑8400采用全大核架构设计，CPU包含8个主频至高可达3.25GHz的Arm Cortex-A725大核，CPU多核性能相较上一代芯片提升41%，多核功耗相较上一代降低44%。同时，该芯片还搭载Arm Mali-G720 GPU，GPU峰值性能相较上一代芯片提升24%，功耗降低42%。

发布会上，小米REDMI品牌总经理王腾还宣布，REDMI Turbo 4手机将首发天玑8400-Ultra处理器。

校对 穆祥桐

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