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  • 更新日期:2025-01-24 11:19
  • 软件语言:简体中文
  • 软件类别:单机游戏
  • 软件授权:修改版
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  • 适用平台:Win2003, WinXP, Win7, Vista
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【异星战场,即时开打 星际科幻策略新游《群星纪元》二测开启******

曲率引擎撕开时空的帷幕,人类的足迹第一次踏入深空。富饶的资源带来飞速的扩张,各色势力在群星间穿梭不绝。但,发现新开拓地的喜悦,迅速被汹涌的虫潮湮灭……

主打RTS即时战斗和虫潮入侵塔防的星际科幻题材策略新游《群星纪元》于12月26日开启第二轮付费删档测试——「奇点测试」。

异星战场,即时开打 星际科幻策略新游《群星纪元》二测开启

“奇点”是大爆炸宇宙论所追溯的宇宙演化的起点,或许这款游戏的出现,会刷新所有玩家的观念,在SLG市场开启新的起点!

由表及里,创新即是《群星纪元》的杀手锏!

之所以认为《群星纪元》有足以影响品类的力量,是因为这款游戏的创新达到了令人眼前一亮的程度。不是粗制滥造,不是新瓶装老酒,游戏用真正的独特内容让人对这趟异星冒险流连忘返。

在游戏开篇,玩家就作为一名星际开拓者,降临在布满虫族的异星球。需要从零开始,修建基地、布置防御、发展科技、组建部队。还要不断对抗海量虫族的侵袭,通过塔防和实时操作部队反击,应对虫群天灾。

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不得不说,通过开场几分钟紧张而充满生存压力的虫潮入侵演绎,就快速抓住了玩家的心理——面对压力,完成挑战。

而作为一款星际科幻主题的战争策略游戏,《群星纪元》还具备了多元星球探索的元素。而这个多元星球探索,蕴含着有两个维度。

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第一个是游戏的探索内容,对于这颗星球,起初的一切都是未知,我们需要从头开始进行建立基地、剿灭外星虫群、勘探资源等一系列工作。可以这么说,我们对于开发和探索一颗星球过程中的所有想象,基本都包含在了游戏内容中。这也在无形中增强了玩家的代入感,成为了他们持续探索的动力。

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第二个维度就是,探索不仅局限于单个星球,后续每个赛季都将以星球为单位展开,浩瀚星河里的每一个星球,都有可能成为我们的战场。摆脱了传统SLG时代和空间的束缚后,我们接下来的旅程或许是去M78星云帮助奥特曼、去赛博坦挑战威震天,亦或是去氪星拯救超人。

题材的广度给《群星纪元》的未来带来了无限可能,而制作组也正好拥有将设想变为现实的能力,这样的潜力对于游戏的持续运营来说非常地可贵。

但,要想做到真正惊艳的创新,题材创新、玩法创新缺一不可。创新的题材背后如果没有玩法的支撑,就只能是精致的“换皮”;同样,空有玩法却没有题材加持,再独特的创意也显得寡淡。而《群星纪元》正是同时做到了题材和玩法的双重创新,同时,题材和玩法做到了有机的融合和深度的贯穿,才使其区别于市面大部分SLG。

题材是皮,玩法是骨,《群星纪元》与传统SLG在玩法上的最大的差别在于,它是一款真正将RTS玩法贯穿全局的SLG。

这个RTS,是真正的RTS架构,不管是PVP还是PVE玩家都可以在战斗中进行即时操作。与那些以RTS为噱头,其实本质依然是回合制战斗的传统SLG相比,《群星纪元》的玩法是底层设计的创新。

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RTS玩法可以延展出广阔的战略空间,比如,一瞬间集结全部有生力量,ALL IN对手,将其一波带走;又或者利用RTS经典的“Hit&Run”操作,风筝对手的主力部队,从而主导战场;还能运用兵法,一队诱敌,另外几队设伏,通过算计打对手个措手不及。

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毫不夸张地说,RTS带来的战斗体验,是那种一触即出战报的传统SLG不能比拟的,无论是与对手博弈产生的快感,还是战斗胜利后带来的满足感,都足以让玩家心驰神往。

基于RTS底层架构,《群星纪元》还实现了真正意义上的千人同屏、实时大规模GVG战斗,数千名玩家在沙盘上进行即时制的战斗,作为宏大战役中的参与者,每名玩家都可以起到独一无二的作用,根据战场情况随机应变,展现自己真正的战斗智慧。同时,围绕RTS展开的,还有游戏内的据点争夺战、枢纽争夺战等不同层级的丰富多人PVP玩法体系,可玩性非常丰富。

创新之下,是对策略的无限延伸!

关于RTS的所有玩法,基本都围绕着游戏的战斗单位“机甲”展开,围绕机甲,或许可以展开一个关于SLG的核心问题——策略玩法的讨论。

对于策略的表现上,可能有些人觉得,只有古战场能代表施谋用计,运筹帷幄。而机甲只靠火力压制,战斗快速、直接,体现不出丝毫博弈。

或许以上内容是其他的科幻SLG的表现,但《群星纪元》实际的游戏内容却跟这套理论大相径庭。游戏机甲的背后,是一整套有逻辑、有克制、能打出combo的战斗系统,所以反而更看重玩家在战场上的随机应变,甚至从从某种角度上放大了策略博弈。

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简单介绍一下游戏中的机甲兵种,机甲分为大中小3种体型,共计7个兵种,每个兵种还可利用形态变化产生新的功能,即使是同一体型的兵种,也会根据功能和变形不同,产生不一样的定位。随着玩家选择和变形的不同,《群星纪元》的战场也变得错综复杂。

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以同为中体型的两个兵种“飓风战甲”“钢鹫战机”为例,飓风战甲可以切换形态至空中形态,该形态可以无视地形飞越部分山脉以及峡谷,提供无可比拟的机动性。而钢鹫战机可切换为治疗形态,以失去攻击能力为代价,恢复友军耐久,是战场不可或缺的“军医”。

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如果发现对手突破口,决定发起突袭,那就可以利用进化后的飓风战甲翻山越岭。如果认为稳扎稳打就能取得胜利,那就选择进化钢鹫战机在队友后方提供支援。而类似这样的选择,适用于《群星纪元》的每个兵种。

而依托兵种提供的功能和战略定位,也让群星战场能够容纳更多的可能性——无论你是什么类型的玩家,你热爱打输出、喜欢为队友抗伤害、或者是承担后勤、治愈等工作,在这个战场,人人都是战斗核心,每个人都能为战局发挥不可或缺的作用。

《群星纪元》没有永恒的无敌兵种,只有不断变化的攻防套路,拥有这样的兵种策略性,加上RTS玩法提供的即时操作,为游戏的策略性提供了无限可能。

降肝减负,原来SLG也可以很简单

为了让玩家更加专注于战斗和博弈,游戏相较传统SLG在降肝减负上做出了大量优化。比较直观地就是,游戏不卖资源、不卖城建,基地升级全部秒升,不需要等时间,也不用花钱。这样的设计,背后体现的是制作组以玩家为出发点的态度。

另外,对比其他比较难上手的SLG,《群星纪元》通过降低资源守军难度,增加开荒期的经验获取等举措,降低游戏门槛。将开荒对游戏体验的负面压缩到了最低,让所有玩家都能尽快投入备战,享受策略游戏的乐趣,几乎做到了“落地开打”。

在战斗层面,玩家不仅可以无损切换兵种,在野外也可以随时补兵,不用回家。同时,相较于一众走格子行军的传统SLG来说,《群星纪元》在深度嵌合题材逻辑的基础下,做到了战斗层面的减负——玩家可以通过传送的方式,一秒抵达战场,从此告别漫长的行军。

SLG新纪元,即将到来

游戏的名字叫《群星纪元》,似乎隐喻了一些为赛道开启“新纪元”的含义,这个“新纪元”似乎也不是真的遥不可及。

其一,产品力求简化门槛,让策略的核心乐趣来的更加简易,作为一款SLG,它极大弱化了漫长的开荒,同时,结合贯穿全局的RTS底层,为热爱战斗和策略的玩家提供了“落地开打,即时开战”的可能性。

其二,每个玩家都可以成为“史诗级战役”的真正参与者,兵种的定位虽非职业,却提供了一套行之有效的“战法牧循环”,不同生态位的玩家在战局中实现了“人人皆有用”,而非成为被动安排的“有你没你都一样”的小炮灰。

其三,题材玩法差异化和SLG核心体验的深度耦合,也是“SLG+N”浪潮之下更进一步的选择,只有差异化的题材玩法和SLG的心流体验恰如其分的有机结合,才能提供长线的优质体验。

目前来看,游戏本身的测试数据和可见的品质都很过关,如果《群星纪元》一步步走稳,努力打造出这个品类中独属于自己的品牌概念和价值,在玩家中建立清晰且独特的品牌印象,聚拢起属于自己的玩家拥趸,那么《群星纪元》“给SLG再开一个新纪元”的大胆设想或许就有机会实现。

对于《群星纪元》来说,未来的目标一定是星辰大海,而对于SLG玩家来说,《群星纪元》宏大的星际战场,兼具深度和广度的即时战斗,也将成为大家开启星际冒险的重要“跃迁点”。

今天让我们启动飞船引擎,一起落地星际战场,即时开打!

【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。

【《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压******

如今的手游一个比一个肝,玩游戏就像打零工。游戏的各个系统就是甲方,逼着玩家不断刷刷刷。更可恨的是,想不刷都不行,停刷几天就会掉队,简直不是玩游戏而是养了一个虚拟祖宗。当玩家越来越对这种玩法感到厌恶,那么那些无需肝就能获得快乐的手游就越来越受玩家们欢迎。

《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压

将在4月18日正式上线,由SNK官方合金弹头IP授权、腾讯天美工作室群开发的《合金弹头:觉醒》就是一款不逼玩家刷刷刷的“解压”手游。《合金弹头:觉醒》轻松休闲好上手的同时,还保留了快节奏与高爽感,三五分钟来上一个紧凑局,随玩随停才是王道。

让“合金弹头”在新时代觉醒

对于了解《合金弹头》系列的玩家来说,这个系列真的是让人又爱又恨。爱的是游戏是真的好玩,虽然是传统的横版卷轴射击,但是游戏却凭借着精彩的关卡设计、既好看又实用的弹药系统、浓浓柴油朋克味儿的BOSS形象和机制、在细节上融合了极多的幽默元素,让“横版卷轴射击”这个经典的街机游戏类型散发出耀眼的光芒。再加上游戏的反战内核,让整个《合金弹头》系列既刺激好玩,回味时又能够引发思考,经典二字给到这个系列绝无半分夸大。

《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压

但恨的是,SNK将整个游戏系列雪藏,玩家们苦苦等待数年都无新作可玩,“遗憾”两个大字也无法描述老玩家们的复杂心情。不过现在终于可以期待即将上线的《合金弹头:觉醒》让这个系列散发出的新光芒了。《合金弹头:觉醒》拥有SNK官方IP授权,游戏内也没有辜负《合金弹头》系列粉丝,游戏全面还原整个系列的特色和精髓,包括我们前面说的那些《合金弹头》的特色如精彩的关卡设计、丰富的弹药系统、细节上充满了幽默元素等等,这些内容在《合金弹头:觉醒》中都得到了完美还原。

《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压

《合金弹头:觉醒》在《合金弹头》经典的美术风格与角色形象方面,都很好地保留和还原了原作,甚至在原作的基础上对很多系统进行了提升和扩展。就比如说弹药系统,在保留了经典的弹药如霰弹枪之外,游戏还新增了很多更加有趣好玩的弹药类型。如冰冻弹可以将敌人冻成冰块,除此之外还可以向水面地形射击后将水面冻成冰,而玩家操控的角色虽然“遇水即溶”,但站在冰上却能大杀四方。游戏将弹药系统跟关卡设计和地形系统结合起来,增加了更多的可能性,也增加了更多的玩法选择,同时也极大的提升游戏性和趣味性。甚至《合金弹头》系列里的一些好玩有趣的彩蛋,在《合金弹头:觉醒》中也会得到完美保留。

《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压

轻松解压玩的爽

《合金弹头:觉醒》强调原汁原味的同时,也更加强调“休闲、不肝、玩的爽”。《合金弹头》系列原作本身就没有肝的属性,毕竟还是街机游戏,一颗币最多打到通关就会结束,不会逼迫玩家各种刷,而是鼓励玩家通过不断挑战关卡提升自己的游戏水平。《合金弹头:觉醒》也继承了这样的特点,玩家在游戏中玩家不必刷刷刷才能得到乐趣和快感,更无需像其他游戏那样要么当描边大师,要么三更半夜爬格子,不肝就跟不上大部队,掉队就被其他玩家碾压。《合金弹头:觉醒》带来的是完全的休闲解压游戏体验,就是一个玩,就是一个爽。

《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压

《合金弹头:觉醒》操作门槛低,上手特容易,游戏在系列一贯以来的操作基础上稍作升华,方向、射击、跳跃和零星几个技能动作按键,就可以轻松完成所有游戏需要的操作。即便是完全没玩过《合金弹头》系列的新玩家,5分钟内也绝对能上手。此外,游戏的节奏明快,游戏体验也非常的爽快,玩家会在快节奏的射击中不断击败敌人并推进关卡,各色弹药、载具系统让玩家在游戏中杀的过瘾、战的痛快。而且每一个关卡流程并不是非常长,玩家在三五分钟之内就可以完成一关,碎片时间足够来上一局,三五分钟之内迅速获得射击的快乐。随玩随停、不逼肝是《合金弹头:觉醒》最核心的特色。

全新玩法更具挑战性

作为一款手游,《合金弹头:觉醒》会不断推出新玩法、新内容,让玩家们获得更有趣、更紧张、更刺激的射击体验。游戏上线后还有大量精彩的新玩法将会等待玩家前去挑战,如强调公平竞技、极限操作的“极限冠军赛”玩法就非常有趣,玩家需要在枪林弹雨中存活下来,击败BOSS,争当冠军。在这个玩法中,大家需要使用固定的英雄和武器,不断磨炼自己的操作,挑战极限难度。在备受欢迎的“肉鸽”(roguelike)元素加持下,可以自由搭配组合天赋,帮助通关。

《合金弹头:觉醒》体验激爽闯关、快乐解压

《合金弹头》在街机时代里是最流行的横版射击游戏,《合金弹头:觉醒》将继承它的特色和玩法,将引领一波新的横版过关射击手游风潮。它将以轻松休闲易上手、爽快度高、随玩随停的特点反对那些逼肝游戏。4月18日《合金弹头:觉醒》将正式上线,各色活动送福利,让我们重拾游戏最单纯的快乐。

【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。

【独家|理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦离职创业,加入具身智能赛道******

来源:42号车库

42 号电波独家获悉,理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦已于日前离职,并作为联合创始人,与地平线前副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南,成立维他动力(北京)科技有限公司,将主要负责具身智能的产品化和市场。

赵哲伦此前于 2020 年 6 月加入理想汽车,先后负责理想 ONE(地平线征程 3 平台)、理想 L 系列(英伟达 Orin-X 平台、地平线征程 5 平台)的智能驾驶产品的生命周期定义与交付。

在此期间,理想汽车首发量产地平线征程 3 平台和地平线征程 5 平台的智驾产品。同时,理想汽车的 AD Max 平台(英伟达 Orin-X)通过基于用户需求的 OTA 迭代,成为行业第一梯队的智驾产品。

2024 年 6 月,赵哲伦加入理想汽车新成立的产品线团队,担任第一产品线营销负责人,负责理想 L9 与理想 MEGA 的营销工作。12 月 22 日,理想 MEGA 全月累计定单首次突破了 1,000 台。

在此之前,赵哲伦是国内首批聚焦智能汽车领域的自媒体创业者,联合创立「42 号车库」。微博账号「哲伦班长」是智能汽车圈内更熟悉的名字,拥有近 50 万粉丝。

工商信息显示,维他动力(北京)科技有限公司成立于 2024 年 12 月 9 日,法定代表人为余轶南,持股比例为 71.4288%,赵哲伦为股东之一,持股比例 14.2856%。维他动力还有一位联合创始人宋巍,持股比例为 14.2856%。

维他动力联合创始人宋巍毕业于清华大学,是前地平线软件平台总架构师,地平线智驾创始团队成员,2016 年 5 月加入地平线,负责征程系列芯片从 2017 年征程 1 到 2024 年征程 6 共五代产品的应用方案设计及产品落地。宋巍具有自动驾驶行业软硬件全栈 AI 技术工程化落地经验,将负责维他动力的智能系统与机器人工程。

维他动力创始人余轶南 2015 年加入地平线。根据媒体报道,余轶南是地平线的第 5 号员工,也是地平线创始团队成员之一。在地平线任职期间,余轶南任软件产品线总裁,主要负责智驾技术和产品开发。

据悉,维他动力聚焦 AI 技术与机器人技术研发,将打造面向用户的机器人产品。

今年以来,具身智能领域相当火热,尤其是新入局的创企在研发、产品、投融资都处于爆发的状态,极速扩张。在这其中,国内汽车行业率先入局具身智能。

北汽产投今年已经投资两家机器人公司,分别是银河通用和帕西尼感知。上汽集团的布局更广一些,今年智元机器人和逐际动力两家公司三次获得上汽旗下投资机构的投资。此外,获得上汽投资的智元机器人早在去年还获得了比亚迪的投资。

2023 年举行的小鹏汽车科技日上,小鹏首次展示了自研的人形机器人 PX5。第二代人形机器人Iron 也已在今年的小鹏 AI 科技日上亮相。今年 4 月,广汽集团宣布,正结合智能制造、汽车后市场服务、智慧生活等领域,与全球头部企业携手,探索人形机器人未来光明的应用场景。

除此之外,2024 也是具身智能行业的其他企业获得融资的关键之年:

  • 宇树科技今年获得近 10 亿元 B++ 轮融资,9 月再次完成数亿元人民币 C 轮融资,可以说是今年国内人形机器人创企的融资之王。

  • 星动纪元在今年年初拿到了超亿元的天使轮融资,10 月 16 日完成近 3 亿元 Pre-A 轮融资。

  • 星海图今年已经完成了三次融资,天使轮融资规模数千万美元,之后获得北京机器人产业投资基金的天使+ 轮融资,今年 11 月再次获得超 2 亿元人民币的 Pre-A 轮融资。

  • 加速进化今年完成了天使+ 轮、Pre-A 两轮融资,第一次数千万元人民币,第二次亿级人民币。

  • 松延动力今年 3 月和 6 月分别完成天使轮和 Pre-A 轮融资,两次交易金额都未披露。

  • 星尘智能在今年获得数千万美元 Pre-A 轮融资。

由此可以预见,即将到来的 2025 年,具身智能赛道将变得更为火热,或将成为继自动驾驶、生成式 AI 之后,又一改变我们生活方式的创新产品。

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