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【青岛、安徽国资联合出手！ 自动驾驶产业链公司深信科创融了A轮******

《科创板日报》12月27日讯（记者 杨小小）青岛和安徽国资联手投了一家自动驾驶产业链公司。

工商变更信息显示，安徽深信科创信息技术有限公司（以下简称“深信科创”）近日完成A轮融资，投资方为青岛西海岸人才生态产业集团有限公司，以及安徽三家国资投资平台：合肥创投、安徽创投以及合肥高投。

深信科创成立于2019年，是一家聚焦于自动驾驶仿真与合成数据的平台公司，目前产品主要包括AI驱动的仿真平台、数据平台以及低速自动驾驶平台等。截至目前，公司共计完成5轮融资，此前轮次的投资方包括朗玛峰创投、将门创投以及国汽智联等。

据深信科创官网信息，公司由图灵奖得主姚期智院士担任院长的清华交叉信息核心技术研究院孵化，由知名学者杨子江教授创办并出任CEO，原Uber高级科学家潘余曦博士出任 CTO。工商信息显示，杨子江为深信科创实控人，持有公司超过35%的股份。

在业务方面，据公司官网信息，目前，深信科创已与长安汽车、吉利汽车、陕汽集团、潍柴智能、国汽智联、同济大学、山东大学等知名企业和高校开展合作。

有关注智驾领域的一级市场投资人士对《科创板日报》记者表示，虚拟仿真测试以及相关数据对于自动驾驶实现而言相当重要，甚至可以说直接影响到高阶自动驾驶的商业化落地。作为自动驾驶实现不可或缺的重要环节，在2017年前后，这一细分领域迎来了一小波创业和融资热潮。“今年随着robotaxi等概念逐渐进入到真实交通场景，自动驾驶发展进入到一个全新的阶段，自动驾驶产业链又重新进入了资本的视野。”

《科创板日报》记者注意到，在自动驾驶仿真测试领域，国内外目前已有不少入局者。国外相关企业包括Cognata、Applied intuition等，国内方面则有51Sim、沛岱（宁波）汽车技术有限公司以及昇启水木科技（深圳）有限公司等。

值得一提的是，上述51Sim由北京五一视界数字孪生科技股份有限公司孵化，后者即是更为人熟知的51WORLD的工商主体，该公司于近日向港交所递交了招股书，拟在港股主板上市。

可以看到，上述国内主要的仿真测试企业都收获了资本的青睐。今年2月，51Sim官宣完成5000万元规模的A轮融资，投资方包括北汽产投、普耀九州、益富海股权及巨田资产等。

成立于2017年的沛岱汽车，则曾在2022年获得了来自高瓴创投以及宁波天使投资引导基金等的出手，完成了数千万元Pre-A轮融资。不过此后公司再无公开的融资动态。

昇启水木则成立于2021年，该公司今年完成了天使+轮融资，常见投资、南山创投、华山资本等出手。此前，公司还获得了来自奇绩创坛以及启迪之星等的出资。

上述投资人士表示，除了自动驾驶成熟带来的又一波产业链投资机遇外，人工智能新阶段的发展，也给这类仿真测试企业带来了更大的想象空间，这也是这类企业再度引发资本市场关注的一大原因。“并且，仿真测试还可以落地应用在其他场景，包括工业控制等。”此次两地国资对深信科创的加注亦引发了市场关注。

作为资方之一的青岛西海岸人才生态产业集团有限公司，向上股权穿透，由青岛西海岸新区国有资产管理局实际控制。据介绍，该公司是山东省院士之家试点单位和西海岸新区高校校友联盟秘书机构，由区招才中心负责业务指导。

另外三个出资方则都是来自于安徽的国资，包括合肥市天使投资基金有限公司、安徽创投以及合肥高投。

《科创板日报》记者注意到，合肥乃至整个安徽对智驾领域都倾注了很大的关注。可以看到，以擅长风投著称的合肥乃至整个安徽，在新能源汽车阶段成功押注了蔚来汽车之后，又开始向汽车的智能网联方向发力

就在近日，智能新能源重卡厂商Deepway官宣完成新一轮融资。这是合肥押宝的又一造车新势力，早在去年11月，DeepWay对外宣布与合肥达成合作，将在肥西县落地三大项目：DeepWay总部、销售结算中心、新能源重卡智能化制造基地。而在Deepway的最新一轮融资中，也有来自肥西产投、合肥产投等合肥当地国资的参与。

财联社创投通显示，以合肥产投为代表的合肥国资，今年在自动驾驶领域还投资了宏景智驾、中科星驰等多个项目。

【刚送完房产，逆水寒又花45万打造痛车******

说起游戏圈最豪横的游戏官方，那不少玩家的第一反应肯定都是古风武侠网游《逆水寒》，该官方频频靠着杭州拆迁户的名头，不断给玩家撒金送福利。

比如前段时间，逆水寒迎来四周年新资料片“雷霆觉醒”上线，就直接给玩家送出一套房。

这种骚操作在游戏圈内可谓是第一人，还公然表示如果中奖玩家选择折现，这套房下次还将继续抽！

这不，刚送完房产，逆水寒在周末又闲不住开始捣鼓起新活，竟然花了45万，打造了一款二次元痛车。

只见这款痛车上手绘了巨型的荒羽画像，各种对比度极高的颜色绘制在车身上，看起来十分亮眼。

不仅手绘了如此酷炫的车身，还制作了一期小视频，视频中的小哥手持油漆准备去画画，不料被人一撞把颜料泼在了车身上。于是一不做二不休，直接在车身上手绘出了超大篇幅的荒羽手绘图，让车主小姐姐都忍不住直呼画的好，加个微信吧！

虽然视频看起来有些“土味”，但是从正面看起来黑色的车身上荒羽的图案一出，黑皮与闪电共舞，着实是有些令人感到惊艳不已。

没想到为了逆水寒的新职业宣传，竟然花了如此大价钱整出这样极具冲击力的视觉震撼。

说起来近些年二次元痛车还真不少，虚拟的游戏角色搭配绮丽的色彩，让不少喜欢二次元的玩家有一种自己游走在现实世界和虚拟世界之中，自由切换平行宇宙的错觉，因此受到不少玩家的喜爱。

逆水寒大概就是抓住了大家的这一感受，推出了这款荒羽痛车。

而面对如此炫酷的荒羽痛车，不少玩家也是纷纷表示“太帅了”，有玩家表示“我油漆都准备好了，要去哪里泼呢？”。

还有不少玩家希望官方能够平衡一点，也给其他职业来一点这一的痛车系列。

除了整活新流派之外，逆水寒官方还决定对游戏的整体画质进行大幅升级。

最近它就公布了画质再升级的资讯，引起了很多人的关注。特别是其中一张屋顶的图片，片片砖瓦纹理分明，从中长出来的杂草活灵活现。

如果不是有逆水寒的LOGO在，是不是很多人都要以为，这是现实中哪座经历了多年风雨的老房子照片。

这也意味着，逆水寒实际真正较劲的对象变成了“黑神话：悟空”等世界范围内的3A大作。

不过市面上大部分的3A水准的游戏之所以都是单机，还是因为游戏体量有限，在箱庭式的游戏场景内更容易把画面做的精致。

而逆水寒中，却明显有着场景大小和复杂度都远超过单机很多倍的大地图。可见逆水寒要做出这样的表现力，是研发难度和工作量，都相当庞大的。程序员们在面对这样的挑战时，不知道又要掉多少根头发呢？

但是从逆水寒发布的几张实机截图来看，这样不惜人力财力去研发出来的场景，显然是非常有吸引力的。

鹅卵石上清晰可见的纹理，木质房梁的侵蚀感，无一不表明着，逆水寒的未来，是一款可能画质超越单机的网游。

江湖中的一切，看上去都是动态有生命力，会呼吸的江湖将越来越真实。

逆水寒也如它宣传的口号一样，将要一步步完成当年的初心。

【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。

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”

【律师：上诉不会加重李铁刑罚******

　　来源：北青体育

　　 [#律师称上诉不会加重李铁刑罚#]#律师讲解李铁上诉原因#据北京广播电视台《天天体育》官方微博发布李铁案最新消息，12月23日是10天上诉期限的最后一天。据悉，咸宁市中级人民法院已经收到李铁的上诉书。律师秦明表示：“根据我国刑事诉讼法的相关规定，在没有检察院抗诉或者后续发现了新的犯罪事实的情况下，上诉并不会加重李铁的刑罚。”（大象新闻）（tyx）

【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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      3、接下来我们就可以进入到爱游戏app最新官网登录应用商店界面，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：爱游戏app最新官网登录的兼容性怎么设置?

      一、打开在win10系统上找到爱游戏app最新官网登录位置，点击打开。

      二、在爱游戏app最新官网登录中右上角点击三点标志，点击打开。

      三、在下拉菜单中选择“使用爱游戏app最新官网登录打开”，点击打开。

      四、在爱游戏app最新官网登录中选择右上角的“设置”，在下拉菜单中选择“兼容性视图设置”，点击打开。

      五、在弹出窗口中输入要用兼容性视图打开的网址，点击添加。

      六、最后添加好的网址就可以使用兼容性视图打开了，爱游戏app最新官网登录设置兼容性的操作就此完成。

   

      问题三：爱游戏app最新官网登录如何截图?

      问题四：爱游戏app最新官网登录2024最新版和爱游戏app最新官网登录模拟器试玩平台有什么区别?

      爱游戏app最新官网登录怎么设置成为默认app?

      爱游戏app最新官网登录怎么翻译英文网页？

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