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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。

穿越三国我去玩《大国战》经典还原之通天霸府

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。

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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！

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【《问道》新服挑战一触即发海量元宝等你来拿******

9月17日，《问道》全区组迎来重大更新，1.70版本火热上线。不仅开放等级上限至179级，还有全新世界boss、主线剧情、封神斗法挑战等九大全新玩法重磅来袭。此外，系统为了给各位道友发放更多福利，还上线了封神斗法挑战赛、星海鲸鲲boss挑战、和主线剧情体验官这三大福利活动，具体内容让我们一起看看吧！

《问道》新服挑战一触即发海量元宝等你来拿

首先是在9月21日至9月27日开启的封神斗法挑战赛，玩家需要在活动期间参与封神斗法活动，每次击杀B难度及以上的化身且记录了斗法值，即可前往官网封神斗法版本页面进行抽奖活动。奖品为跳跳兔抱枕、十年一梦套装、100至5000银元宝奖励。抽奖截止时间为9月30日，若逾期未抽奖，系统将默认玩家放弃抽奖资格。

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此外，系统还将在9月27日23:59时，根据玩家挑战两个化身的最高斗法值之和进行排名。并根据排名为公测版和经典版中排行前30的道友们，发放3万至10万的银元宝奖励。值得注意的是，斗法难度在A级以上的斗法值才可参与加和，低于A级的斗法值不会参与到排名中来。

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星海鲸鲲boss挑战活动则是在9月19日、9月21日、9月23日举行。在这三天时间内，每个区组都将根据玩家击杀星海鲸鲲的积分之和计算排名。第1至5名获得50000银元宝、第6至10名获得 30000银元宝、第11至30名获得10000银元宝奖励。若玩家在活动期间触发“星海鲸鲲捕捉”战斗，并捕捉到6阶及以上坐骑前三名的玩家，活动结束后还可以额外获得100000银元宝奖励。

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最后，系统还为公测版的道友们准备了主线剧情体验官这一福利活动。在9月27日之前，除了抢先更新的四区组之外，系统将统计前100名完成主线剧情“千钧一发”的玩家，并按照时间的先后顺序为道友们发放500、3000、5000银元宝奖励，奖励将在活动结束后的7个工作日内统一发放。

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在以上三个活动中，每个玩家只能有一个帐号角色参与，若同一个玩家使用不同帐号参与，则只发放最高级奖励。1.70版本“封神斗法”正式上线，新服挑战一触即发，各位道友快来参与挑战活动领取海量元宝吧！

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【虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》，受邀专访制作人揭秘好料******

在2015年，《大圣归来》电影的发行让无数国漫粉丝们看到了国产动漫的曙光，并对这部电影给予了很高的评价。在2019年的10月份，《大圣归来》即将推出PS4游戏了，也是获得了很多玩家和《西游记》爱好者的期待。而虎牙直播作为全国最大的直播平台之一，本次在《大圣归来》的发行前夕，虎牙主机区的美女主播“女王盐”也是受邀去参访绿洲游戏，为玩家带来《大圣归来》的第一手资讯。

虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》，受邀专访制作人揭秘好料

从女王盐试玩的画面我们可以看出，《大圣归来》是一款充满古典中国风的游戏作品，游戏当中打造了一个妖怪横行，乱世当头的唐朝，而玩家扮演的大圣角色需要参与故事主线，一路打怪升级，最终成为威名赫赫的齐天大圣。试玩画面中体现出来的游戏画面极为精致，可以说是完美的将电影中的画面搬到了游戏当中来，喜欢原作电影的朋友们可不能错过了。

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本次女王盐采访了十月文化副总裁王双，也由此获知了《大圣归来》是由三家公司共同打造而成的一款游戏作品，其中索尼互娱负责游戏的研发制作，十月文化兼修IP内容、世界观、彩蛋，而绿洲游戏则是负责出品和PC端的发行。而且让玩家惊喜的是，《大圣归来》中，大圣的配音还专门请到了成龙大哥来负责，并且在游戏当中还融入了成龙大哥专属的动作喜剧风格，让大圣的“猴”特征和动作喜剧完美结合。

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另外通过女王盐对绿洲游戏主机负责人ALEN WU的采访我们可以得知，《大圣归来》是一款面对世界的全球向游戏作品，采用了主机游戏当中很少见的中国神话故事体系，为玩家们呈现出与众不同的世界观，而且游戏预计会发行3个DLC，每个DLC都有不一样的故事线和风格，最快年底就能玩到了。

虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》，受邀专访制作人揭秘好料

《大圣归来》PS4版本将于10月16号正式发行，喜欢的朋友们可以去虎牙直播关注女王盐了解一手资讯。而且虎牙直播的主机区一直以来都是虎牙一个热门板块，有着全网最多的主机区主播数量，等《大圣归来》发行也会有很多主播试玩这款游戏，大家可以关注一下虎牙的主机区，到时候就能第一时间了解游戏了。

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虎牙直播更是官博开启了《大圣归来》送限量周边的福利活动，活动持续至20日哦，喜欢《大圣归来》的盆友们千万不要忘了去微博参与哦。

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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。

】

【一名32岁中国籍男性游客在日本滑雪场遇难******

　　来源：中国侨网　

　　据日本媒体23日报道，一名32岁的中国籍男性游客22日在日本长野县一滑雪场遇难，当地医院称其死于窒息。

　　事发地点位于日本长野县志贺高原的烧额山滑雪场，当地警方在22日下午3点半左右接到中国游客同伴报案，称其在滑雪时下落不明。当日下午5点半左右，救援人员在一个滑雪道外发现该名失踪中国游客，随后将其送往中野市的医院抢救。23日凌晨，该名中国游客被证实死亡，医院方面称他死于室息。

　　据报道，事发时现场有风和降雪。滑雪场指出，遇难游客遇难的滑雪道的最高坡度达39度，积雪亦未被压实，属于高手的路线。警方表示将调查中国游客遇难原因，包括他是否因为操作滑板失误而冲出滑雪道等。

　　日本媒体引述滑雪爱好者称，滑雪场所在的地区附近近期出现“粉雪”。根据上海科技馆微信公众号今年2月发布的一篇科普文章称，“粉雪”因为特别松软，人们摔倒时虽然像有气垫托着般不太疼，却容易让人陷得很深，难以单独爬起来，且容易在滑手倒地时灌入口鼻，被动吸入，导致窒息。

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