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爱游戏app官方网站登录入口手游

更新:2025-01-14 2:46     大小:994.98M

类型:策略塔防     版本:v7.1.3 最新版

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一国之主谁与争锋

千名武将

耿耿忠心任你摆布

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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。

【云游敦煌,探索千年古迹,大型文创资料片即将开启!******

浩瀚无垠的滚滚黄沙,长河落日的戈壁景致,曼妙绚丽的飞天壁画,虔诚炽热的神佛信仰,尘封千年的宝藏露出端倪,相信看到这种描述,大家一定会想到丝绸之路上的那颗明珠城市:敦煌。

作为不断追求创新的老牌国产IP,《魔域手游》即将正式开启名为“云游敦煌”大型文创主题资料片,希望每位神选者都能感受这座城市的无穷魅力。

云游敦煌,探索千年古迹,大型文创资料片即将开启!

在“云游敦煌”资料片中,《魔域手游》会带来全新的敦煌副本,带领各位神选者

足不出户云游敦煌,感受敦煌的千年古韵。

除此之外,《魔域手游》还会推出“金木水火土”五行副本。五大副本美术品质匠心升级,在全面提升视觉表现的同时,让每位神选者犹如亲身走进敦煌佛窟画壁真实场景,近距离直观感受敦煌壁画故事中的深厚文化底蕴、溢彩千年的艺术魅力!?

云游敦煌,探索千年古迹,大型文创资料片即将开启!

而无论神选者走到哪里,“寻宝探险”绝对永不过时。在五大佛窟副本内,暗藏着众多魔怪,各位只要消灭魔怪,就有机会收获奇珍古玩。

而辛苦探秘寻到的宝物,到底拥有怎样的无上价值呢?这需要通过鉴定才能得知。全新的鉴定玩法也将同步上线,敬请期待《魔域手游》中的鉴宝热潮吧!

最后,探险鉴宝之余,还有“多人跨服城战”等你开启!莫忘兄弟热血,智勇兼备的策略大战,精致视觉的沉浸体验,一场规模庞大的全球顶级赛事,热血大战即将拉开序幕!

听到这里是不是已经激动了?“云游敦煌”即将实装《魔域手游》,大家一定不要错过哦~

【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。

联发科发布天玑8400移动芯片 图/韦博雅摄联发科发布天玑8400移动芯片 图/韦博雅摄

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

【艾塔纪元止水武器属性介绍******

为「凝华」特制的阳电子炮,有效弥补了该机体在战场上自保能力不足的问题,在团队作战时也能发挥优秀的支援效果。接下来就由小编给大家带来了详细的艾塔纪元止水武器属性一览,希望这篇文章可以帮到大家!

艾塔纪元止水武器属性一览:

基础信息:

艾塔纪元止水武器属性一览

固定属性:

火力

6.3%

火力

67

耐久

924

效果:

初始EN+100,火力+80,装甲+80,耐久上限+1000,固定伤害+40,固伤抵御+40

※限特种型艾塔装备效果

专属效果:

初始EN+100;每隔15.6秒对当前锁定的敌人附加感电效果,持续8秒,基础效果命中率60%。

※限无波/凝华效果

以上就是艾塔纪元止水武器属性一览的全部内容,更多艾塔纪元相关攻略,敬请关注本站。

【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。

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更新日志

引入了「VR直播」功能,提供更沉浸式的直播体验。

引入了实时通知功能,让您及时了解重要信息。

优化了「健身追踪」功能,提供更详细的健身数据分析。

优化了地图导航功能,提供更准确的路线规划。

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游戏版本优化

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