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【世界排名第一斯诺克运动员成为香港居民，本人回应：因为我女朋友******

　　继“火箭”奥沙利文后，另一位台球名将、现世界排名第一的特鲁姆普也通过“优才计划”正式成为香港居民。

　　据港媒12月25日报道，特鲁姆普虽然曾多次来港比赛，但对自己的新身份仍感到十分兴奋，更大谈对香港的喜爱。他特地为香港人才服务办公室（人才办）拍摄短片参与快问快答，从地方、交通工具到美食话题揭示自己对香港的喜爱。他说，“我来这里是因为我享受在这个城市生活。我喜欢香港的所有事物，无论美食、人际关系还是环境，都是我选择移居香港的原因”。

　　在快问快答环节中，特鲁姆普在香港热门景点太平山顶和维多利亚港之间毫不犹豫地选择了已经多次游览过的山顶，并称“从高处看香港美景，永远都看不厌”。电车及渡轮同为香港标志性交通工具，他坦言难以取舍，但最终选择蕴含丰富历史故事的电车，希望能够坐上电车穿梭于本地高楼与历史文化之间。视频中，特鲁姆普还首次品尝了菠萝包、蛋挞及奶茶三款本地小吃，对菠萝包的第一感觉是甜而不腻，希望可以跟家人一同品尝菠萝包及其他地道小吃。他同时表示希望在香港认识更多朋友，一起打麻将。报道称，特鲁姆普目前很少留在英国，他曾在接受英国媒体采访时表示，已不再享受在英国的日子，只会在比赛和探望父母时回去。

　　香港《星岛日报》25日提及，特鲁姆普钟情香港，还可能与其绯闻恋人马晓晴有关。年初网上流传他正与香港“花滑女神”马晓晴秘恋，当时马晓晴在社交账号晒出在迪拜和摩洛哥的旅游照片，多个打卡地点和时间都跟特鲁姆普一样，引发诸多揣测。对此，特鲁姆普25日直接回应称：“是的，主要原因确实是我女朋友。”他同时表示，虽然奥沙利文比他早成为香港居民，但自己在过去一年已有计划，港府也给他很多帮助及支持。

　　特鲁姆普现年35岁，出生于英国布里斯托，2019年赢得世界冠军，创下单季排名赛冠军最多的纪录。2012年11月他赢得国际锦标赛冠军后，首度登上世界排名第一的宝座。此前在今年10月底，台球“天王”奥沙利文经“优秀人才入境计划”成为香港居民。

　　香港立法会选委界议员兼高才通人才服务协会创会会长尚海龙25日表示，奥沙利文和特鲁姆普来港是个好的开始，预计日后可吸引更多世界优秀人才加入香港。他认为，二人来港后香港台球运动及相关发展会更好，并建议香港也可发展成为“世界击剑中心”，为人才计划提供更大的广告效应。香港人才服务办公室总监刘镇汉表示，很欣喜越来越多海外或内地的杰出人才，在香港找到个人发展机遇和理想生活，并选择以港为家。

　　香港《大公报》25日称，奥沙利文和特鲁姆普都是英国人，他们选择成为香港居民，“这是以实际行动对香港发展前景投下的信心票”。事实上，优越的地理位置、广泛的国际联系、气候适宜、美食之都……特别是背靠祖国内地，共同构成香港的独特魅力，更使得香港成为“干事创业的天堂，成就梦想的地方”。

　　来源：央视新闻、环球时报

【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。

【联发科李彦辑：天玑8400搭载AI智能体化引擎，赋能应用开发******

新京报贝壳财经讯（记者韦博雅）12月23日，联发科发布天玑8400 5G全大核智能体AI芯片。联发科无线通信事业部总经理李彦辑在发布会上表示，该芯片集成联发科AI处理器NPU 880，提供高速生成式AI任务处理能力，同时，该芯片还搭载天玑AI智能体化引擎，赋能开发者打造智能体化AI应用。

据介绍，基于NPU 880的天玑8400支持全球主流大语言模型（LLM）、小语言模型（SLM）和多模态大模型（LMMs），可为用户提供AI翻译、改写、上下文智能回复、通话摘要、多媒体内容生成等终端侧生成式AI体验。同时，基于天玑AI智能体化引擎打造的AI应用可预测用户需求并提供个性化的智能服务。

性能方面，天玑8400采用全大核架构设计，CPU包含8个主频至高可达3.25GHz的Arm Cortex-A725大核，CPU多核性能相较上一代芯片提升41%，多核功耗相较上一代降低44%。同时，该芯片还搭载Arm Mali-G720 GPU，GPU峰值性能相较上一代芯片提升24%，功耗降低42%。

发布会上，小米REDMI品牌总经理王腾还宣布，REDMI Turbo 4手机将首发天玑8400-Ultra处理器。

校对 穆祥桐

【联发科李彦辑：天玑8400搭载AI智能体化引擎，赋能应用开发******

新京报贝壳财经讯（记者韦博雅）12月23日，联发科发布天玑8400 5G全大核智能体AI芯片。联发科无线通信事业部总经理李彦辑在发布会上表示，该芯片集成联发科AI处理器NPU 880，提供高速生成式AI任务处理能力，同时，该芯片还搭载天玑AI智能体化引擎，赋能开发者打造智能体化AI应用。

据介绍，基于NPU 880的天玑8400支持全球主流大语言模型（LLM）、小语言模型（SLM）和多模态大模型（LMMs），可为用户提供AI翻译、改写、上下文智能回复、通话摘要、多媒体内容生成等终端侧生成式AI体验。同时，基于天玑AI智能体化引擎打造的AI应用可预测用户需求并提供个性化的智能服务。

性能方面，天玑8400采用全大核架构设计，CPU包含8个主频至高可达3.25GHz的Arm Cortex-A725大核，CPU多核性能相较上一代芯片提升41%，多核功耗相较上一代降低44%。同时，该芯片还搭载Arm Mali-G720 GPU，GPU峰值性能相较上一代芯片提升24%，功耗降低42%。

发布会上，小米REDMI品牌总经理王腾还宣布，REDMI Turbo 4手机将首发天玑8400-Ultra处理器。

校对 穆祥桐

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熊猫体育使用方法

      一 熊猫体育在哪里下载?

      1. 选择平台：我们的熊猫体育支持iOS和Android平台。前往相应的应用商店（App Store或Google Play）。

      2. 搜索游戏：在搜索栏中输入熊猫体育的名称。

      3. 点击下载：找到正确的游戏图标后，点击下载并安装应用。如下图所示

      二 熊猫体育 注册与登录。

      1. 打开应用：安装完成后，点击手机桌面上的游戏图标打开App.

      2. 创建账户：如果你是新用户，请点击“注册”按钮，填写必要的信息（用户名 密码 邮箱等），完成注册。

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      三 熊猫体育 设置个性化配置

      1. 头像和昵称：进入个人资料页面，上传你喜欢的头像，设置一个独特的昵称，让其他玩家记住你。

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      四 熊猫体育 探索游戏功能

      1. 主界面导航：熟悉主界面的各个功能模块，包括任务栏 商店 好友列表等。

      2. 新手教程：第一次进入游戏时，会有详细的新手教程引导你完成基本操作和任务。

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      五 熊猫体育 社交互动

      1. 添加好友：在游戏中寻找志同道合的玩家，互相添加好友，一起组队冒险。

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      💠第二步：🗽选择软件版本：根据您的操作系统（如Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择熊猫体育。

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      💠第五步：⛩启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用熊猫体育软件。

      💠第六步：🛸更新和激活（如果需要）： 第一次启动熊猫体育软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

熊猫体育常见问题

      问题一： 熊猫体育怎么添加插件?

      1、我们打开熊猫体育进入到软件主界面，接下里我们点击界面右上角的“...”图标，会出现菜单栏选项，如下图所示，我们找到“扩展”选项，然后进入下一步。

      2、点击扩展后，我们就进入到下图中的界面，我们可以看到浏览器上已经安装的插件，如果还需要添加安装插件的话，我们再点击“从应用商店获取扩展”选项。

      3、接下来我们就可以进入到熊猫体育应用商店界面，我们在界面中可以看到有多种类型的扩展程序，找到自己需要的扩展程序后点击就如到下载界面。

      4、进入到扩展程序的下载界面，我们点击界面的“获取”就可以开始下载了，等待下载完成后呢后就可以自动安装到浏览器上。

      5、如下图所示，显示扩展程序已经安装，我们点击“启动”选项，在浏览器界面就会显示出下图中的界面，提示你有一个新扩展，我们点击启用。

      6、最后我们要添加的扩展程序就可以添加完成了，我们在扩展中选项中就可以看到已经添加好的插件了。

      问题二：熊猫体育的兼容性怎么设置?

      一、打开在win10系统上找到熊猫体育位置，点击打开。

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