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【北方多地将度过下半年来最冷白天******

　　北方多地将度过下半年来最冷白天 明起中东部开启升温模式

　　中国天气网讯 今后三天（12月27日至29日），全国大部继续维持晴朗干燥的天气格局，西藏、青海南部有一次降雪过程，并伴有大风天气。眼下，冷空气对中东部的影响还在持续，长江以北部分地区气温或创今年下半年来新低，明天起大江南北将陆续迎来升温。

　　全国大部晴朗天气居多 西藏青海降雪发展

　　近期，全国大部降水稀少，多地午后最小相对湿度不足30%，广西、广东、福建一带出现中度以上气象干旱。今后三天，全国大部晴朗天气依然唱主调，随着南支槽东移，西藏、青海南部将自西向东有一次降雪过程，降雪期间，西藏的阿里、那曲和日喀则大部还将出现7至8级大风，阵风可达9至10级。

　　中央气象台预计，今天，西藏西部、新疆西南部、川西高原东部、贵州西部、内蒙古东北部等地部分地区有小雪或雨夹雪，其中，西藏西部部分地区有中到大雪，局地暴雪。湖北西南部、四川盆地南部、重庆中部、贵州东北部和西部、云南东部、广西西北部、海南岛中东部、台湾岛等地部分地区有小雨。

　　明天，新疆北疆北部和南疆盆地南部山区、西藏西北部和南部、青海南部和西部等地部分地区有小到中雪，其中，西藏南部和西部等地部分地区有大到暴雪。云南西南部和中部、台湾岛东部等地部分地区有小雨。

　　后天，内蒙古东北部、西藏北部和东部、青海南部和西部、甘肃南部、川西高原北部等地部分地区有小雪或雨夹雪，其中，西藏东部、青海南部、甘肃南部、川西高原北部等地部分地区有中到大雪，西藏东部等地局地暴雪。西藏东南部、四川盆地东南部、重庆中西部、贵州西北部、台湾岛东部等地部分地区有小雨。

　　中国天气网提醒，这次降雪过程可能给西藏南部部分地区带来5至10厘米的新增积雪，局地可达30厘米以上，公众需注意防范积雪、风吹雪、大风等对交通出行、农牧业等方面的不利影响。此外，中东部干燥天气持续，且随着干冷的偏北风南下控场，华北、黄淮等地干燥程度还会加剧，江南、华南多地湿度也会随之下降，大家需及时补充水分，多吃银耳、雪梨等食物缓解干燥。

　　今天中东部多地气温继续下降 明起陆续迎来升温

　　今天，冷空气继续南下，中东部多地将出现降温，气温将短暂转为较常年同期偏低的状态，长江以北部分地区还可能度过下半年来最冷的白天。城市中，兰州今天最高气温零下3℃，可能创下半年来气温新低。

　　明天起，北方大部将开启升温模式，南方则在后天步入升温通道。2024年尾声，全国大部气温将较常年同期偏高，其中华北至华南北部气温普遍会偏高5℃左右。总体来看，未来几天晴朗升温是“主旋律”，大家不妨在中午时段适当进行户外活动。

　　来源：中国天气网

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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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【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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【以武会友！《新倩女幽魂》戎马百战诀玩法火热进行中******

旗开得胜挫锋锐，攻克守固我意决。网易第一玄幻网游《新倩女幽魂》全新玩法戎马百战诀火热进行中！不仅能书写自己的赛事传奇，还能收获坐骑、头饰等专属奖励？戎马百战诀正是为此而来！

戎马百战诀玩法火热进行中

戎马百战诀玩法，书写新赛事传奇

天界二郎神神威显赫，英勇善战，素闻三界中近年来频举诸多赛事。涌现豪杰无数，或安边四野，或护卫一方，二郎神奏请天帝，为三界豪杰悬立戎马百战诀。以追忆辉煌战绩，刻录不灭斗志。

百战时间：2021年9月23日10:00至2022年12月31日23:59，玩家可在活动NPC二郎神处点击进入戎马百战诀，或点击个人属性界面中“戎马百战诀”入口进行查看。

百战名录：戎马百战诀由峰峦、翘楚、团魂三大百战名录组成。峰峦为全民争霸赛、王者风云赛；翘楚为门派之巅、侠侣大赛·特别篇、青云赛；团魂为超级帮会月及其他比赛。注：未开放对应玩法的服务器则无法完成对应的百战目标，可养兵蓄锐静待出征！

戎马百战诀由三大百战名录组成

百战功绩：增设全服排行榜，自9月23日10:00起参与百战名录少侠的所有成绩将被计入排行榜功绩中，年度第一名的玩家可将记入荣誉殿堂“鸿鹄凌云殿”（雕像有效期为一年，次年若更换人选角色名将悬挂于凌云殿作为永恒记载），同时前十名玩家都会获得对应专属奖励。注：百战功绩不会随转职、转服、转账号导致清空，将随着角色永远计入史册。

戎马百战诀荣誉殿堂“鸿鹄凌云殿”

在结束了侠侣大赛·特别篇后，激动人心的2021天尊冬季赛即将开战！参赛即可有机会赢取专属订制外观、专属时装、坐骑等多重奖励。挑战角色极限，三界群雄集结，问鼎全服最强，共同拭目以待！

激情百战争荣耀，丰厚大奖等你来！

百战勋点：当百战勋点达到100/200/350/500/700/900时可激活不同物品的培育功能，更有毓秀（培育材料）、诸天梦引、鉴定天书献礼箱、爱宠食物盒、胜意聆音定制播报、二/三阶灵隐券等豪礼。 

丰富专属奖励等你来

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以武会友，实乃乐事。让人一战忘忧，热血沸腾！快和小伙伴一起在三界记录辉煌战绩吧！了解更多最新资讯，关注《新倩女幽魂》官网，更多精彩等你来发现！快和我们一同开启玄幻的三界之旅吧！

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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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