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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。
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。
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。
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。
《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。
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。
】【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
】【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。
】【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”
】【问鼎娱乐——开启娱乐圈的新篇章******
在快速发展的现代社会中,娱乐行业以其巨大的市场潜力和丰富的文化资源吸引着无数资本与创意的涌入。随着消费观念的转变和技术的不断进步,传统的娱乐形式早已无法满足年轻一代的需求,他们更渴望个性化、创新和多元化的内容。在这种大环境下,问鼎娱乐应运而生,成为了行业中的新星。
问鼎娱乐的出现,无疑是娱乐圈的一个重大变革。作为一个全新崭露头角的娱乐公司,它凭借敏锐的市场嗅觉和创新的经营模式,迅速脱颖而出,并吸引了业界和粉丝们的广泛关注。问鼎娱乐不仅专注于影视制作、明星经纪等传统业务,还积极拓展电竞、短视频、数字内容等新兴领域,为市场注入了强大的活力。
娱乐行业发展至今,竞争愈加激烈,观众的口味逐渐多元化,新的娱乐形态层出不穷。如何在千篇一律的内容中脱颖而出?问鼎娱乐深刻洞察到这一趋势,率先提出“内容为王,创新为魂”的理念,以独特的创意和质量为基础,成功打造了一系列精品娱乐内容。
在影视制作方面,问鼎娱乐不拘一格,精益求精。与传统制作方不同,他们强调原创性与高品质的结合,力求每一部作品都能突破观众的想象界限。通过精心挑选导演和演员,结合前沿技术,他们不仅打造出了多部票房与口碑双丰收的电影,还推动了行业对高质量内容的重视。
问鼎娱乐在明星经纪方面同样注重创新。公司独创了“多元化经纪”模式,将传统的经纪业务与娱乐产业链上的各个环节紧密结合。无论是影视、音乐、舞蹈,还是综艺、体育等领域,问鼎娱乐都能为艺人提供全方位的支持,使得每位艺人在各自的专业领域能够迅速崭露头角,拓展更广阔的职业道路。
问鼎娱乐的另一大亮点便是其跨界合作的能力。娱乐行业虽然以影视为主,但近年来,电竞、直播、短视频等新兴行业的崛起也让传统娱乐公司感受到了前所未有的挑战与机遇。问鼎娱乐敏锐地意识到,单一的业务模式已经无法满足年轻消费者的需求,于是他们积极推动跨界合作。
通过与国内外知名电竞公司、直播平台、短视频平台等的战略合作,问鼎娱乐不仅拓展了自身的业务范畴,还通过互联网技术和社交媒体的力量迅速扩大了品牌的影响力。如今,问鼎娱乐的艺人和作品已经遍布各大热门平台,从电视剧到短视频,从直播到电竞赛事,问鼎娱乐凭借多元化的战略布局,占据了娱乐行业的多个重要领域。
问鼎娱乐的这一创新布局,极大地提升了其在年轻人中的知名度与喜爱度,迅速建立了强大的粉丝基础。与此公司通过多元化的内容和跨平台的传播渠道,打破了传统娱乐行业“单一渠道”的局限,走在了行业发展的前沿。
问鼎娱乐的成功不仅仅在于其强大的内容生产能力和跨界合作,更在于它构建了一个完整的娱乐生态链。在这个娱乐生态中,制作、经纪、版权、内容发行、品牌合作等各个环节紧密衔接,共同推动着整个公司向前发展。
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