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完成任务与成就:积极完成游戏中的日常任务和成就,这些任务和成就通常会提供丰富的奖励,其中可能包括军机令。
参与活动:游戏中的精彩活动和竞技场战斗也是军机令的丰富来源。积极参与各类活动,完成相关任务,可能会获得额外的军机令奖励。
联盟协作:加入联盟并与其他成员协作,完成联盟任务和活动,有机会获得联盟成就奖励中的军机令。此外,联盟成员之间也可以相互分享军机令,增加大家的战略储备。
VIP特权与活动商城:成为VIP玩家通常能够享受到额外的特权,其中可能包括军机令的额外奖励。同时,游戏内的活动商城中可能也有军机令的购买选项。可以通过智慧运用VIP特权和活动商城,更高效地获取军机令。
副本与Boss挑战:挑战游戏中的副本和Boss,有机会获得额外的军机令奖励。提高自身战力,也是获取军机令的一种重要途径。
【媒体:有了“AI使用率”检测,会增加原创论文么******
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。
ChatGPT迄今已发布两周年,媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示,国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界,有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。
华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源:澎湃新闻目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的,一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样,因而高校在这个问题上方法有限,实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已,比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力,似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文,在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文,在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文,性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉,甚至是一种自信,它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多,有原创意图的学生就会越多。当然,即便如此,也不会人人皆有。
教育者的另一个焦虑是,AI生成论文,严重缺乏人文主义精神和批判性,但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此,只是要更进一步想想,这个致命的吸引力从何而来?今天的学术评判标准,整体上都在朝向高效率、高功绩标准,所有行内人都在不断寻找,什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则,拿什么来跑过“非升即走”的倒计时,拿什么来达到论文、项目的订单量,拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”?
是否能找到最高产高效的方法,其结果,与其说是奖励性的,不如说是惩罚性的。也即,找到了只是过关,而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习,实际范围远大于专业知识,其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”,本身就是反人文主义的,那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看,预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。
从过往经验看,技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡,所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是,上述那些问题,比如缺乏原创性、批判性与人文主义,会不会随着工具的升级而消失。
来源:微信公号“光明论”
】【原神5.3克洛琳德复刻抽取建议******
原神5.3克洛琳德复刻如何抽取?原神这是一款非常有趣的角色扮演游戏,在游戏里玩家可以看到很多游戏角色,该游戏即将进入5.3版本,届时会迎来很多复刻角色,那么是不是还有很多游戏玩家不知道克洛琳德复刻如何抽取的,今天小编就为大家整理了原神5.3克洛琳德复刻如何抽取的详细介绍,感兴趣的游戏玩家接下来可以和小编一起来看看哦。
克洛琳德作为雷系主C,虽然在输出上有所特色,但并不是非抽不可的角色。
1、克洛琳德是雷系站场主C,专注于自身输出,缺乏后台辅助能力。她的输出机制简单,但对强度党吸引力有限,更适合追求角色设计与风格的XP党玩家。
2、如果你缺少雷系主C,并且喜欢克洛琳德的角色设计和风格,那么可以考虑抽取。
3、推荐按照1命>2命>专武≥3命>4命的顺序进行抽取。
以上就是原神5.3克洛琳德复刻抽取建议的全部内容,更多原神相关攻略,敬请关注本站。
】【仙境传说重生什么时候出 公测上线时间预告******
导读:最近很多玩家都在关注仙境传说重生这款手游,想知道具体的公测时间,仙境传说重生会经过封测、删档内测、不删档测试到最终的公测等几个测试阶段,才会正式上线仙境传说重生安卓或iOS版本,有很多玩家就会问小编仙境传说重生什么时候公测,究竟什么时候出呢?今天小编就为大家提供如何快速地知道仙境传说重生开放下载和公测的时间,你就可以最快知道仙境传说重生公测时间了!
仙境传说重生快速预约/下载地址(需优先下载九游APP):
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仙境传说重生什么时候公测?公测时间提前预知,有三大方法,下边就让九游独家来为您揭秘吧!
方法一: 关注九游仙境传说重生大事件
步骤1:百度搜索 “九游仙境传说重生” 专区;
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方法二: 下载九游APP,订阅仙境传说重生的开测提醒
步骤1:点击下载九游APP;
步骤2:进入APP搜索“仙境传说重生”,订阅后可及时接受活动,礼包,开测和开放下载的提醒;
九游APP玩新游 上九游方法三: 查看九游开测表
步骤1:在九游开测表中玩家们可以看到当天所有进行开测的手机游戏,以及最近十天即将进行测试的游戏,有具体的测试时间以及测试阶段介绍,玩家们可以在这里查找仙境传说重生的相关公测时间信息!
步骤2:访问地址>>>手游开测表地址
好了,仙境传说重生公测时间的关注方法就讲到这里,各位玩家是否都已经掌握好以上三种技巧了呢,随时随地关注仙境传说重生什么时候开测,什么时候开放下载,什么时候公测等信息,还有一个办法就是留意九游仙境传说重生专区的每日更新,欢迎大家积极参与讨论和提问题,我们会第一时间为您解答。
】【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”
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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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