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南宫pg娱乐电子游戏官网 7.2.4

系统位数:64软件大小:78.94MB更新时间:2025-01-23

支持系统:WinAll软件语言:简体中文软件授权:免费软件

软件厂商:比特大陆

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软件介绍


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【散户最爱!AI巨头英伟达今年“吸金”近300亿美元******

  明年谁会登顶?

  根据财经数据供应商Vanda Researc的最新统计,英伟达取代特斯拉成为今年散户净买入量最大的股票,这也意味着单只股票的净买盘连续第二年超过标普500指数ETF,反映出投资者仍在追逐科技股牛市。在人工智能发展浪潮推动下,2025年这样的趋势能否持续下去,谁将脱颖而出?

  买盘三年增长9倍

  与传统的指数基金热门代表标普500指数ETF相比,今年英伟达的净流入量几乎翻了一番,达到了298亿美元,这相当于2021年的近9倍。Vanda高级副总裁亚奇尼(Marco Iachini)表示:“事实证明,英伟达在某种程度上抢了特斯拉的风头,因为它的价格涨幅令人印象深刻。 ”

  随着在人工智能领域应用不断获得突破,英伟达2024年累计涨幅超过180%,市值跨越了3万亿美元里程碑,并一度短时间超过苹果,成为了全球市值最大公司。

  股价上涨的背后,普通投资者的持股发挥了更大的作用。Vanda的数据显示,英伟达在典型的家庭(mom-and-pop trader)投资组合中的权重超过10%,高于2024年初的5.5%。公司现在是普通散户投资者的第二大持股,略微落后于特斯拉。

  投资银行D.A.Davidson技术研究主管卢利亚(Gil Luria)表示:“就散户投资者成为股东重要组成部分而言,英伟达确实算得上脱颖而出。上升幅度惊人。”

  晨星股票策略师科尔略(Brian Colello)表示,英伟达的股价波动性“相当大”,这凸显了散户在推动股价方面可以发挥的作用。“如此大的公司在任何一天股价都会出现如此大的波动,有时令人瞠目结舌。”

  财报关注度上升

  随着市值持续飙升,英伟达已经超越苹果,成为了华尔街财报季的最大焦点。第一财经记者汇总发现,机构对今年业绩公布前的市值波动预测中值普遍在5%以上,这在明星科技股中并不多见,反映了市场的超高人气。

  英伟达在人工智能技术领域处于领先地位,图像处理单元GPU是相关应用的支柱,公司首席执行官黄仁勋多次表示,英伟达的下一代旗舰人工智能芯片Blackwell已经投入生产,严重供不应求。英伟达的技术创新涵盖了从医疗保健到自动驾驶汽车的各个领域。不少机构认为,随着越来越多的行业开始利用其突破性技术,英伟达在科技生态系统中的作用将不断扩大和巩固。

  不过,与一些竞争对手相比,英伟达的估值水平的优势正在缩减。本月13日,博通成为第九家市值突破1万亿美元的美国上市公司。公司预测,2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元。

  根据伦交所(LSEG)汇编的数据,博通12个月远期市盈率为29.8倍,低于英伟达的31.03倍。资管公司Great Hill Capital董事长海耶斯(Thomas Hayes)表示:“随着人工智能从训练模型转向推理,越来越多的芯片公司将追赶英伟达。博通是煤矿中的金丝雀。”

  卢利亚表示,尽管英伟达的盈利继续超出华尔街的预期,但仍不足以继续保持股价的快速增长。现在,该股已经达到了更“平衡”和“合理”的水平。

  展望未来,一家软件厂商可能脱颖而出。亚奇尼表示,专注于大数据分析的软件公司Palantir四季度在零售市场获得了关注,并有望成为新年的热门选择。

  Palantir今年也迎来了爆发式发展,通过着眼于AI+的数据,核心竞争力在于其本体论引擎(Ontology Engine)和高度定制化的能力。公司被纳入纳斯达克和标普500指数,股价累计上涨近380%,成为表现最好的标普成分股。在Vanda的榜单中,Palantir的买入量高居第九,高于亚马逊、谷歌和微软等行业巨头。

  值得一提的是,Palantir首席执行官卡普(Alex Karp)在上周末发布的一段视频中感谢了散户投资者, “非常感谢你们所有个人投资者,有勇气超越传统、生锈、僵化的(市场)陈词滥调。”

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【爱游戏App官方网站登录入口:畅享无与伦比的游戏世界******

在这个数字娱乐迅速发展的时代,越来越多的人开始选择通过手机、电脑等智能设备来享受游戏的乐趣。而在众多的游戏应用平台中,“爱游戏App官方网站登录入口”无疑是许多玩家心中不二的选择。它不仅提供了丰富多样的游戏种类,还以其优质的用户体验、完备的安全系统、简便的登录流程成为了玩家的首选平台。

爱游戏App官方网站登录入口为玩家们提供了一个安全且易于操作的登录方式。如今,许多游戏平台在登录时需要复杂的身份验证过程,这不仅增加了玩家的操作难度,还可能因为安全问题而导致账号被盗或其他隐私泄露的风险。而爱游戏App通过多重安全加密和身份验证机制,确保每位玩家的个人信息和账户安全。网站在设计上也极其注重简便性和流畅度。无论你是新玩家,还是老玩家,都能够在官方网站上轻松找到登录入口,进入游戏的体验过程非常顺畅,无需担心繁琐的操作步骤。

对于游戏玩家来说,选择一个好的平台不仅仅是为了登录的方便,更多的是为了能够享受到丰富的游戏内容和独特的游戏体验。爱游戏App官方网站登录入口正是凭借其丰富多样的游戏库,吸引了大量的玩家。从热门的角色扮演类游戏(RPG)、多人在线竞技类游戏(MOBA),到令人放松的休闲游戏,甚至是高度沉浸式的虚拟现实游戏,爱游戏App提供的游戏种类可以满足不同玩家的需求。而且,所有的游戏都经过严格筛选与测试,确保其质量和稳定性,玩家能够在这里享受到流畅且无卡顿的游戏体验。

除了丰富的游戏内容,爱游戏App官方网站登录入口还提供了非常人性化的功能设计。例如,智能推荐系统可以根据玩家的历史游戏记录和偏好,推荐最适合的游戏,让玩家可以在繁多的选择中快速找到心仪的游戏。平台还会定期更新游戏内容和推出各种主题活动,确保玩家的兴趣不被过时的内容所束缚。通过这些创新和优化,爱游戏App不仅能吸引新玩家,还能激活老玩家的游戏热情,形成一个良好的游戏社区。

爱游戏App官方网站登录入口的最大优势之一,就是它的稳定性和跨平台支持。玩家可以在多种设备上畅玩游戏,无论是安卓、iOS系统,还是Windows、Mac操作系统,爱游戏App都能提供无缝的跨平台游戏体验。这种跨平台的兼容性,使得玩家在不同设备间切换时,游戏进度和数据不会丢失,极大提高了用户体验的连续性与流畅度。爱游戏App官方网站登录入口还特别优化了移动端和PC端的性能表现,使得无论你是用手机还是电脑登录,都能体验到同样高质量的画面与流畅度。

对于一些竞技类游戏玩家来说,爱游戏App官方网站登录入口也提供了完善的社交互动功能。玩家不仅可以通过平台内的好友系统与其他玩家进行互动,还可以在游戏中创建和加入公会,参加定期举行的赛事和比赛。通过这些社交功能,玩家能够与志同道合的朋友们一起并肩作战,增加了游戏的互动性和娱乐性。爱游戏App还为玩家们提供了完善的游戏客服支持,不论是游戏中的疑问还是账户安全问题,都能得到专业团队的快速响应和帮助。

如果你是一位注重游戏环境的玩家,那么爱游戏App官方网站登录入口绝对不会让你失望。平台非常重视玩家的公平性和游戏体验,采取了严格的反作弊机制和账号保护措施,确保每个玩家都能在公平的环境下进行游戏。无论你是刚刚开始接触某款游戏的新手,还是经验丰富的老玩家,都能够在这个平台上享受到公平、稳定且充满挑战的游戏乐趣。

爱游戏App官方网站登录入口也非常注重游戏的社交属性。它不仅是一个单纯的游戏娱乐应用,还是一个社交平台。玩家在游戏中可以结识到来自世界各地的朋友,交流心得、分享游戏技巧。通过平台内的聊天室、语音功能以及社交圈子,玩家能够与朋友共同探讨游戏策略,或者组织线上线下的社交活动,增加了游戏的趣味性和互动性。

爱游戏App官方网站登录入口以其安全、快捷、稳定的特点为玩家提供了一个理想的游戏平台。它还凭借丰富多样的游戏内容和创新的功能设计,使得玩家能够在这个平台上找到更多的游戏乐趣和生活的激情。如果你还没有体验过这个平台,那么不妨通过官方网站的登录入口立即注册并开始你的游戏旅程。无论你是喜欢单人游戏,还是享受多人竞技,这里都能满足你对游戏的所有需求。

【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。

目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

【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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