美高梅棋牌官网入口手游

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完成任务与成就：积极完成游戏中的日常任务和成就，这些任务和成就通常会提供丰富的奖励，其中可能包括军机令。

参与活动：游戏中的精彩活动和竞技场战斗也是军机令的丰富来源。积极参与各类活动，完成相关任务，可能会获得额外的军机令奖励。

联盟协作：加入联盟并与其他成员协作，完成联盟任务和活动，有机会获得联盟成就奖励中的军机令。此外，联盟成员之间也可以相互分享军机令，增加大家的战略储备。

VIP特权与活动商城：成为VIP玩家通常能够享受到额外的特权，其中可能包括军机令的额外奖励。同时，游戏内的活动商城中可能也有军机令的购买选项。可以通过智慧运用VIP特权和活动商城，更高效地获取军机令。

副本与Boss挑战：挑战游戏中的副本和Boss，有机会获得额外的军机令奖励。提高自身战力，也是获取军机令的一种重要途径。

【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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【OpenAI ChatGPT AI 服务再次“跳闸”******

IT之家 12 月 27 日消息，OpenAI 的 AI 服务器再次“跳闸”，本次系统服务中断于北京时间 12 月 27 日凌晨 2 点 30 分左右开始，影响 ChatGPT 聊天机器人、Sora 视频生成模型以及部分 API 调用。

IT之家查询 OpenAI 公司状态页面，显示北京时间今天凌晨 3 点发布动态，称 ChatGPT、API 及其文本到视频生成器 Sora“目前错误率很高”。

OpenAI 公司随后于北京时间今天早上 6 点 05 分更新状态，OpenAI 宣布“ChatGPT 已部分恢复”，但聊天历史记录仍然无法加载，修复工作仍在进行中，何时完全恢复尚无明确时间表。

至于本次服务中断原因，OpenAI 公司并未具体说明，只是称“此问题是由上游提供商引起”。而作为 OpenAI 的独家云服务提供商，微软 Azure 今天也报告数据中心出现“电源”问题，因此可以初步判断，微软数据中心电力故障或是罪魁祸首。

本次 ChatGPT 服务中断并非个例，过去几个月已发生多次类似事件。本月早些时候，OpenAI 向 ChatGPT 订阅用户发布 Sora 视频生成工具后不久，ChatGPT 和 Sora 就曾中断服务数小时。

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【剑与远征遗忘边陲怎么过 剑与远征遗忘边陲通关攻略******

剑与远征是一款经典的策略卡牌类游戏，游戏里面的副本关卡很多，很多关卡都是比较难的，因为这个游戏需要安装步骤来进行通关，比如这个剑与远征的遗忘边陲关卡，很多玩家不知道怎么过，不知道通关的步骤，那么下面小编就带给大家剑与远征遗忘边陲通关攻略。

剑与远征遗忘边陲怎么过

奖励介绍：

10占星 2重铸券

2000家具币 100晶碎 50晶核

10红瓜子 20金瓜子 20银瓜子

若干三资箱子

地图导航：

图文详解攻略：

1.到1的位置，使轨道机关往上移动一格

2.到2的位置，使机关顺时针选择一次

3.到3的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

4.到4的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

5.到5的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

6.到6的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

7.到7的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

8.到8的位置，使机关逆时针选择一次

9.到9的位置，使轨道机关往下移动一格

10.到10的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

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14.到14的位置，使机关逆时针选择一次

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16.到16的位置，操作机关，使立柱下降

17.到17的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

18.到18的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

19.到19的位置，使轨道机关往左移动一格

20.到20的位置，消灭沿途怪物阵营，获取奖励

21.到21的位置，获取奖励

22.到22的位置，使机关顺时针选择一次

23.到23的位置，使轨道机关往右移动一格

24.到24的位置，使轨道机关往右移动一格

25.到25的位置，使机关顺时针选择一次

26.到26的位置，使轨道机关往上移动一格

27.到27的位置，获取奖励

28.到28的位置，对话，消灭沿途怪物阵营

29.到29的位置，获取最终奖励

BOSS攻略：

1.打boss前建议存满能量，可留一两关怪物最后打(关闭自动放技能)，用来存能量及回血;

2.打boss时可以把光环助手的倍速调慢点，见势不妙重新来;

3.可以提前向好友或公会的大佬借佣兵，推荐使用骨傲天阵容。

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【多人实时竞技音速手游《冠军超音速》不删档测试今日开启******

圣诞节将至，街上响起的“Merry Christmas”在寒冷的冬夜里听起来也显得格外温馨。在享受节日氛围的同时，这里要告诉大家一个好消息，多人实时竞技音速手游《冠军超音速》不删档测试将于12月19日10:00准时开启！这个冬天，让《冠军超音速》燃起音乐的热情之火吧！

《冠军超音速》官网传送门：http://twc.boltrend.com

开服礼包，登录领取

12月19日10：00《冠军超音速》准时开启不删档测试，开服前七天各位小伙伴可以领取超值开服礼包，包括5000金币、100钻石和不删档测试限定头像一枚，彰显开服玩家的尊贵身份！

偶像联动，跨界出道

作为《偶像超音速》的姊妹游戏，《冠军超音速》将会在开服活动中与传说偶像“蕾娜”进行联动，自开服起到12月28日23：59，游戏中将会开放活动赛《欢迎来到蕾娜的世界——和你在一起》活动。

根据活动点数和排名，将会有GP、MP等丰厚奖励。更有DJMAX经典歌曲《To Be With You》和限定称号作为惊喜大奖，努力在《冠军超音速》中夺得排名和积分吧！

超值曲包，琳琅满目

音速游戏当然少不了丰富的歌曲作为支撑，《冠军超音速》开服后将会上架多个不同风格、不同难度的礼包，大家可以凭自己的喜好自由选择。

其中包括古典音乐再创作的经典曲包、超高难度的的硬核区包、适合新手练习用的新手曲包和进阶曲包。总有一款适合你！

经典曲目，国区翻倍

除了需要用钻石购买的礼包外，《冠军超音速》将会上线八首永久免费的DJMAX经典歌曲。而国区更有限定的八首曲目，包括七朵组合的中国风歌曲和《赛马》等传统音乐。翻倍的快乐，翻倍的惊喜，尽在《冠军超音速》。

圣诞活动，充值翻倍

《冠军超音速》上线之际，《偶像超音速》也一样有多种福利活动。除了常规的充值活动和拼图活动，圣诞节自然也是有更多加码的福利啦。12月24日~26日，首充奖励翻倍开启，12月24日~12月25日，圣诞礼包欢乐来袭，短短两三天时间，错过可就没有了哟。

DANCE偶像，概率UP

《偶像超音速》新一期的概率UP是属于DANCE偶像们的。九尾狐妖阿狸拥有令人惧怕的妖怪和娇羞少女的两面，你能否驾驭得了这两种截然不同的风格呢？另一位概率UP的五星偶像则是身穿侦探套装的高中生偶像雪莉，她和璐璐的组合堪称是一对活宝，有了她，相信也能为你的偶像阵容增添不少活力。

参与概率UP的四星偶像则是有三位，分别是来自蛮荒之地的机器人汤米·舒尔茨、带有悲剧命运的女王多萝西和喵人族童星艾达。这期的DANCE偶像大部分都是偏可爱风，萝莉控的小伙伴们正好可以趁着首充翻倍好好充实一下自己的偶像阵容了~

这个圣诞节，《冠军超音速》不删档测试和《偶像超音速》的圣诞活动共同开启，对于喜欢音速手游的小伙伴们来说可谓双喜临门。

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【美女丛集但有规律！《幻象回忆》独特世界观解析******

港台及东南亚地区超人气手游、日本地区200万DL达成、谷歌play推荐手游……日式美少女卡牌收集手游《幻象回忆》主打精美立绘及豪华声优阵容，“声色”演绎了一个幻与影交错的异世界！

《幻象回忆》国服将于6月启动二测，一个庞大的异世界即将降临！

【誓约缔结，与100+美少女多维度互动！】

人类消失的200万年后，异界降临，无数世界交叠在了一起，形成一个个不同的时空。在幻与影交织之处，来自不同时空，古今中外的人物们汇聚到了一起……在《幻象回忆》神秘力量的影响，这些来人物成为了“幻象”， 玩家在其中成为了连接无数幻象人物的纽带，可以召唤来自各个时空的100+幻象人物，与她们缔结誓约，一同踏上冒险之旅。在保留历史属性的基础上，全部变成了女性！

快来和《幻象回忆》众多美少女卡牌从者一起并肩作战，缔造美好回忆，制造爱的羁绊！

【超时空幻想物语，美女丛集但有规律！】

在《幻象回忆》大世界中，各位从者在保留历史属性的基础上，增添了新的个人色彩，拥有了传说中看不到的独有鲜明性格。为了使幻象从者们更加契合这个世界，她们的装扮也加入了新的元素，使她们在这个世界中的人设更加立体。

神话类的从者有来自冥府的统治者，哈迪斯；日本神话的破坏神，须佐之男；古埃及神话中力量的象征，赛特；补天救世的创世之神，女娲……君主类的从者有统一罗马帝国的国王，君士坦丁；古不列颠最富传奇色彩的国王，亚瑟王等。

除此之外，更有学者，发明家，冒险家，航海家，艺术家等众多特质从者！

更多精彩内容，尽在《幻象回忆》！

【关于游戏】

人类消失后200万年，这个世界的和平被冠上了虚伪的罪名。拥有强大力量的幻象（Mirage）在地面上建立国家、划分领土、互相争斗。战争，逐渐将世界引向灭亡。世界面临破灭之时，拥有强大力量的「御主」被召唤至此，守护世界的彼端。「毁灭」与「约定」超越千年时光而来，跨越历史、记忆与时空的旅途拉开序幕——

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更新日志

新增「一键分享」功能，轻松分享内容到社交媒体。

引入了心理健康功能，提供心理健康建议和资源。

优化了支付流程，提供更快速、安全的支付体验。

添加了任务管理功能，帮助您管理日常任务。

引入了全新的功能模块，丰富了应用的功能性。

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