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【《坦克世界》WOC全民公开赛决赛阶段开启******

经历了一周的休整后，晋级的8支队伍在上周末进行了淘汰赛的首轮交锋。在胜者组第一轮的比赛中，随便玩玩、GCAT均以大比分战胜了对手，NoCruelty鏖战7局后也拿下了3U暮雨晨风。2072、3U暮雨晨风两支队伍在落入败者组后未能及时调整状态，遗憾告别了本届WOC。

最让人惊喜的莫过于RG战队，在首轮4:0横扫OBG后，又与NoCurelty激战七局最终获胜，提前锁定本届比赛前三。另一半场的GCAT在小组赛头名争夺战失利于NoCurelty后重整状态，在胜者组的第二轮对阵随便玩玩的战斗中让二追三，最终打入决胜局逆风翻盘，拿下另一张胜者组决赛门票。

本周五晚20:00将首先迎来第二轮败者组对决，PTG将迎战在首周预选赛中曾淘汰过自己的NoCurelty战队，OBG则将对战随便玩玩，两支老牌强队与两支新锐黑马又会碰撞出怎样的火花？胜者组的决赛又最终将以谁胜出？让我们本周五晚20:00准时锁定各大网络直播平台《坦克世界》官方账号，见证即将来临的最终决战！

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【CES前瞻：中国力量崛起, AI是绝对主角，带动酒店价格飙涨超10倍******

12月30日，距离CES2025（全球消费电子展）正式开幕还有一周多的时间，华科校友圈负责人梅强已经出发，坐上了飞往美国的航班。

第一次参加CES的梅强，今年组团了多位AI创业者一起奔赴CES，或许是提前一周“踩点”的关系，梅强告诉第一财经记者，从香港赴美的航班没有想象中人多，有1/3到1/4的座位空着，预计“大部队”将于一周后到达。

在2024年的最后一天，多次参加CES的何然（化名）正在为展会项目做最后的准备。圣诞叠加新年长假，他原本以为海外同事会进入一片“休假模式”，没想到大家一早就投入到紧张的工作中。

一周之后，一年一度的CES将在拉斯维加斯正式拉开帷幕，作为全球消费电子领域的风向标，每年来自世界各地的科技巨头、创业者前来参展，准备展示他们未来12个月即将上市的新品或者概念性产品，今年，英伟达CEO黄仁勋还将穿着他的皮衣做最重磅的开幕演讲。

业界预计，围绕端侧的AI应用创新将成为CES2025的最大亮点，尽管OpenAI未官宣参展。CES今年的主题是是”DiveIn”，意在让与会者深入探讨人工智能（AI）的底层技术与实际应用。

“如果你的产品没有AI功能，都不好意思来参加CES。”一位CES参展企业负责人对第一财经记者调侃道。

AI是绝对主角

第一次参加CES的萌友智能CEO何嘉斌，提前三个月订到了CES位于威尼斯人的展位。他告诉第一财经记者，自己将于1月4日出发，花几天时间完成布展，然后在这里发布公司下一代AI机器萌宠。

这一波AIGC浪潮下的创业者，不少人从创业第一天起就定位全球市场。何嘉斌告诉记者，公司产品主要做全球市场，目前聚焦美日韩等国家，看中的是这些海外市场的消费力与创新包容度。这次参加CES，主要是希望在美国市场获得更多曝光，以及找到更多相应的渠道资源。他还计划逛逛CES，并主要看看新硬件方向。

“大家还是对AI特别关注，包括硅谷的AI公司。”梅强也说，华科校友圈里不少AI创业者，大家都提出来想去CES看看。他展示了一份详细的逛展行程，比如第一天主要去逛主会场、关注AI技术、机器人、可穿戴展区；第二天主要关注汽车自动驾驶、AR/VR、智能硬件等等。CES过后，大家还计划组团去硅谷企业参访。

多次参加CES、刚刚从北京飞到美国的FutureLabs未来实验室首席专家胡延平告诉第一财经记者，自己乘坐的航班基本满员。今年去CES，将重点关注大模型上车后的智驾汽车能达到什么样的前沿水平，以及具身智能机器人产业链，上游的SoC、GPU和飞行汽车等在内的多个技术和产品。他还期待看到，带简单非AI显示的AI Glass和叠加AR的AIR Glass在CES展出，“估计现场有望看到‘百镜大战’。”

今年CES，AI是绝对的主角。早在2024年10月，CES官方就公布了CES2025开幕前夜主题演讲的重磅嘉宾——英伟达CEO黄仁勋。按照惯例，CES开幕前夜的演讲被“非官方”地看作是整个展会的“开幕致辞”，也是重要的风向标。

这不是“皮衣刀客”黄仁勋第一次出现在CES演讲台。2017年时他就曾在CES演讲台上出风头。这不仅因为英伟达股价在2016年涨幅超200%，更因为其在AI和自动驾驶技术方面的表现，这也标志着消费电子行业的新篇章开启。一位当年的参会人士对记者回忆，当时的演讲会场人满为患，现场掌声不断，不少人是围在会场门口听完了他的演讲。

时隔多年，黄仁勋又一次站上“AI风口”。业界对英伟达RTX50系列新品寄予极大期待，有人猜测黄仁勋届时将正式发布该产品，此外他还将深入探讨AI和人形机器人的最新发展。

除了英伟达，AMD、英特尔、高通等竞争对手也都将在CES2025上发布新品。在终端应用上，PC硬件市场也是一大看点。此前有消息称，除了最新AI PC产品外，联想或将在CES发布卷轴屏形态的笔记本电脑。

事实上，在记者注册CES2025后频繁收到的邮件中，AI几乎可以说是所有厂商的参展主题，智能产品五花八门，除了常见的智能家居家电、主流车企的智能座舱外，还有如AI美妆、搭载AI的自行车、智能宠物用品、智能滑板等等。

可以说，大模型的兴起为各个行业带来了从基础层面“革新”的契机。即将奔赴CES的美讯创始人Chris Pereira对第一财经记者说，自己今年更加看重的是中国企业在AI应用的机会，这将是中美之间合作双赢的模式。此外，预估今年会看到更多的储能产品，通过创新的方式落地到其他应用中，比如储能充电宝结合到背包变成“智能背包”，还有储能鞋子等等，另外智能健康也是在海外飞速成长的一个赛道。

他还建议，从投资回报角度看，参展企业千万不要被CES活动本身的热闹所“迷惑”，到现场要有明确的业务层面的指标和目标。真正的出海，是到海外去对接本地资源，在海外交朋友，无论客户、投资人还是本地人，“千万不要等着在展位上等着偶遇。”

有酒店价格飙涨几十倍

CES会展围绕着拉斯维加斯会展中心多个展馆，以及酒店林立的主街如金沙会展中心、威尼斯人酒店等展开。

以萌友智能展台所在的威尼斯人酒店为例，这个区域通常聚集众多标准化的小面积展台，不少中小创新智能硬件企业选在这里布展，一个约9平米的展位，有展商透露今年的价格约在2000多美金。还有一些硬件大厂会包下威尼斯人酒店的咖啡厅，摆上最新的产品和各类饮料、小食。

CES期间，一些申请不到展位的厂商，甚至会在拉斯维加斯的豪华酒店里订下总统套房作为“展位”，邀请人们前来参观。

威尼斯人酒店步行就能方便抵达多个展馆，因此也是参展商们抢先预订的酒店。在线旅游平台上，记者看到CES期间该酒店的价格是平日里的3倍多。

这还不是最夸张的。拉斯维加斯一家名为Linq的酒店，携程平台显示平日价格只有100多人民币，但在CES开幕的1月7-8日两天，房间价格飙涨到近4700元人民币，并在1月9日迅速回落到500多人民币。

在距离威尼斯人酒店几公里的LVCC展馆，以不少汽车产业链所在的北馆为例，一位参展商告诉第一财经记者，这里一个200多平的展台费用约在85万人民币左右。

如果是选择在中央展馆布展，不仅价格更贵，还需要提前一年“抢位”。该展馆里一位储能类参展人士告诉第一财经记者，在去年1月CES展会期间，中央展馆第二年展位的抽签就已经结束。通常，参展CES次数越多，投入规模越大，积分就越高，越能拿到挑展位的优先权。

展位大小和位置是企业竞争力变化的侧面反映。几乎每年，三星、LG、索尼等日韩厂商占据着中央展馆最大的几个展位。但这里也见证了中国显示产业、智能硬件等行业的发展壮大。例如，TCL从最早参展时的一个柜台，近年发展成为展位面积最大的中国参展企业。今年，包括TCL、海信等多家中国家电厂商又将在中央展馆展示最先进的显示技术和一系列智能解决方案，与日韩企业同场馆竞技。

有多次参展CES的厂商人士对记者表示，早年前海外人士对于中国品牌的印象曾停留在价格低廉、技术含量不高的层面，但中国厂商实力逐渐崛起，有了多年的国际参展经验后，不仅提前预订和争抢展位，发布的创新产品也令业界瞩目，比如先进显示技术、智能机器人、车载、可穿戴设备等等，同时也能收获不少业务洽谈。以汽车供应链为例，因为中国汽车行业比较卷，行业发展快，汽车科技领先，供应链厂商在国外也有不错的机会。

不过，据记者了解，今年也有一些曾经的参展的企业，放弃CES并转投其他展会，如MWC（全球移动通信展）、IFA（柏林消费电子展）及更多细分行业展会等。一家去年曾布展CES的智能机器人企业告诉第一财经记者，今年转向了1月中旬的纽约NRF展（零售展览会），这也在一定程度上体现了AI智能硬件落地应用场景持续扎根的一面。

CES的“烧钱”之处，远不止展位花销。CES期间，穿梭在堵城的电车车身、展馆里随处可见的资料袋，都印有参展商广告信息。

拉斯维加斯“网红球”Sphere的外观广告也是科技巨头们争抢的宝地。去年CES期间，有参展商透露这里的包含制作的广告位价格约60万美金左右，轮播一周。其中CES举办当日，价格甚至能涨到100万美元一天，半小时播放一次。去年，三星、Google、英特尔、TCL等都曾在这里斥资投下广告。今年，预计会有更多企业加入这场广告大战，为争夺曝光和市场不惜一掷千金。

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【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力

据日本SakanaAI公司官网最新消息称，该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作，在人工智能（AI）领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型，自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程，增加了探索未知生命形式的可能性。

人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说，是科学家利用技术和算法，“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索，能帮助人们思考什么才是生命的基本特性，以及是否存在不同于地球生命的其他可能。

此次，团队通过简单的文本提示，如“一个细胞”或“两个细胞”，引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件，让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。

此外，AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟，捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟，以展现类似于“外星世界”的场景，帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。

借助该技术，团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性，这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。

此外，该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式，思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式，使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上，然后交由自动化流程进行高效搜索，从而大大提升了研究效率。

【总编辑圈点】

人工智能可以搜索什么？首先跃入我们脑海的，可能是文本、图形、符号等内容。然而，凭借强大的数据处理能力和高效的算法，人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着，它所搜索的不是固定不变的简单目标，而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命，这种创意十足的搜索任务，或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。（张梦然）

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力 来源：科技日报

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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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