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【金秋小长假福利来袭!CF手游排位英雄版本发布******
9月27日,《穿越火线》手游(简称:CF手游)正式发布“排位英雄”版本。该版本为“双版本计划”的福利阶段,后续还将推出主打全新玩法的神秘版本,敬请期待。
在“排位英雄”版本中,2019-S6水星季将携全新段位、全新行星武器重磅开启;武器“主动观枪”功能、“印花”功能同步上线;跳跳乐大冒险玩法惊喜上线,随机地图搭配随机任务让新鲜感永不消退;新地图、新武器也将集体亮相。不仅如此,“瓜分1亿钻”、“7天乐”、“体验变色龙”等福利活动现已上线,玩家们快来瓜分属于你的1亿钻石和神秘武器吧。
双版本计划首次上线 “排位英雄”打响头炮
CF手游首次推出的“双版本计划”,是将两大全新版本联动发布的全新计划,旨在带给玩家源源不断的惊喜。目前发布的“排位英雄”版本是福利阶段,以丰厚的福利作为主打模式;10月18日起将推出全新神秘版本,则是主打全新玩法的惊喜阶段。届时,各种全新的玩法和模式将接连上线。
主打福利的“排位英雄”版本,从今日起就开始派奖!即日起,玩家就能参与“瓜分1亿钻石”福利活动;本服参与活动的玩家达到指定目标,还能解锁全服钻石奖励以及竞技礼包、M4牡丹等惊喜。9月30日起,玩家可以参与“赤子心计划”、“金秋妙趣翻牌”和“体验变色龙”三重活动,赢取永久81改-赤子心、M4A1-黑龙、巴雷特-极光、印花宝箱等奖励,更有机会体验首款变色英雄级武器M4A1-变色龙!
惊喜不止如此!10月1日至10月7日,玩家每天登录游戏即可100%领取2件英雄武器体验版或实用道具,包括斯泰尔-恶魔、碎屏高爆等首次放送的道具。
排位S6水星季今日开赛!专属武器+全新段位亮相
伴随着CF手游“排位英雄”版本的发布,2019-S6水星季将正式开赛!本赛季的奖励为狙击枪MR1-水星,玩家达到枪王段位即可解锁该武器。根据赛季总规则,玩家在任意五个赛季都达到“枪王”段位且领取对应行星武器后,即可解锁年度角色“太阳神-曦”。 相信本赛季之后,会有更多玩家能解锁这个重磅福利。
不仅如此,本赛季还将解锁一个介于枪王和枪神之间的圈新段位。2600分-2800分为全新段位,2800分-3000分是全新段位S,枪王晋级到全新段位是5局4胜,全新段位晋级到枪神是5局全胜。成功抵达该段位的玩家,将能获得专属挂饰、消灭图标、边框、头像框等全新福利。
跳跳乐大冒险惊喜上线!随机地图+随机任务乐趣无穷
CF手游全新推出的“跳跳乐大冒险挑战”新模式,是基于人气休闲玩法“跳跳乐”衍生而成。玩家从起点开始一直沿着箭头路标的指示奔向终点就能完成挑战。期间,玩家会经历喷泉、滚石、喷火柱、摆锤等一系列机关;完成通关的玩家将依据通关所需时间进行排名,耗时越短排名越前奖励越丰厚。值得注意的是,该模式每周将随机选择4张跳跳乐地图搭配4个挑战任务所组成。其中,任务方面包括“找到隐藏香蕉”、“规定生命数内到达终点”等四个主题,旨在每周给玩家全新的挑战乐趣。
玩家完成挑战就能获得翻牌奖励,有机会赢得会嘲讽对手的香蕉匕首、蠢萌的小金刚挂饰等各种奖励。不仅如此,玩家完成每个挑战任务所积攒“星星”将直接显示在玩家头顶上,以此向其他玩家展示自己作为跳跳乐专家的荣耀。
武器系统功能新增!主动观枪+武器印花组团亮相
CF手游“排位英雄”版本针对武器系统,推出“主动观枪”和“武器印花”两大全新功能。其中,武器主动观枪功能的“观枪”按钮支持自定义;玩家可以通过调整自定义界面中表情按钮的位置,调整观枪按钮位置(当前版本仅支持部分英雄级武器)。
至于武器印花功能,让玩家能在武器上特定的位置应用印花贴纸,将印花贴纸上的图案保留在武器上。当前开放印花功能的武器有:王者之心、AK47-无影、M4A1-雷神等13款武器,后续会陆续开放其他武器的印花功能。目前,玩家可以使用印花丨AG战队2019、印花丨3Y签名等8款全新印花。
在CF手游“排位英雄”版本中,玩家还将体验到巨人厨房(终极生化)、新潜艇(爆破模式)、不忘初心(跳跳乐)等多张新地图;以及首款变色武器MA4A-变色龙,游骑兵系列新武器AWM-游骑兵,新手感武器81式步枪、Kel-Tec KSG等众多新武器。
“排位英雄”版本已正式发布,玩家们赶紧来瓜分1亿钻石以及众多惊喜吧!
】【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!
基础信息:
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。
】【《模拟城市:我是市长》华贵时代赛季精彩曝光******
《模拟城市:我是市长》全新的华贵时代赛季已经拉开了帷幕。和往期赛季的玩法一样,玩家们通过完成市长竞赛任务累积水晶点数,并提升通行证等级,就可以逐级解锁各类奖励,赢取精美的赛季奖励建筑。
华贵时代赛季的奖励建筑,均为古典的欧式建筑。对于想要打造中世界风格王城的玩家来说,这一期的赛季建筑绝对值得收藏。这里就让我们一同领略部分赛季建筑的风貌吧!
维多利亚喷泉
造型精美的喷泉一直是欧式园林不可或缺的组成部分,而《模拟城市:我是市长》此次推出的维多利亚喷泉就是一座风格古典的喷泉建筑。除了精美的喷水池以外,维多利亚喷泉四角还设有精美的花坛和座椅,供市民们放松休憩。
丝绸商人
丝绸商品在古代欧洲是非常紧俏的商品,也难怪贩卖丝绸的商人有本钱开设豪华的商铺了。此次《模拟城市:我是市长》所带来的丝绸商人建筑,就再现了旧时巨商的豪华府邸和铺子。
炼金术师实验室
在古代欧洲,有很多研究炼金术的学者。而正是他们的不懈钻研,才推动了化学、天文等学科的进展。为了再现古代欧洲炼金术师的生活,《模拟城市:我是市长》特别推出了炼金术师实验室建筑。在此,你可以看到诸如天文望远镜、起重机等实验设备。
《模拟城市:我是市长》的华贵时代赛季还有更多精美建筑等待玩家收集建造,精彩不容错过!最后,请搜索“模拟城市 我是市长”下载游戏,体验终极模拟城市移动游戏的魅力。
】【《闪耀暖暖》福利活动“轻聆风语”限时开启 “幻之海·流光”全新套装上线******
叠纸游戏自研自发的次世代3D手游《闪耀暖暖》于11月10日迎来更新,稀有服饰福利活动“轻聆风语”限时开启,“幻之海·流光”上线全新套装“初遇格海”;“金雪新意”主题活动第一弹来袭,“新意节会场”专属折扣商店限时上架……更多丰厚福利资源和最新玩法,还待玩家尽情探索!
“幻之海·流光”套装更新 全新稀有套装“初遇格海”上线
此次游戏更新后,全新稀有套装“初遇格海”将在“幻之海·流光”与玩家见面。11月10日至11月19日,“稀有·初遇格海”及“非凡·佣兵女王”将在幻之海·流光获得限时概率UP。除常规感应外,每期“幻之海·流光”还可消耗星钻优惠进行“限定感应”。
参与限时拼图大挑战 获取稀有福利服饰“轻聆风语”
此次游戏更新后至11月24日,“轻聆风语”巧趣拼图稀有服饰福利活动开启。玩家参与限时拼图大挑战,在限定时间内完成拼图即为挑战成功,成功可获得150积分,挑战失败不得分。活动期间分数累计,达到指定分数即可领取稀有服饰“轻聆风语”。
“金雪新意”主题活动第一弹来袭 限定服饰“金灿星雪”预购进行时
11月8日起,“金雪新意”主题活动第一弹来袭,“金雪新意”限定服饰“金灿星雪”发售,预购时间为11月8日至11月10日,正式开售时间为11月11日至11月14日,玩家参与预购可享补款立减双倍。
预购阶段,玩家预付60星钻,即领全新滤镜“沉暮”及5点关注度,正式开售期间补款立减120星钻。关注度达指定要求可解锁限定服饰礼盒的不同折扣,最低可2折获取本期限定服饰。
此外,11月8日至11月14日,“新意节会场”专属折扣商店限时上架,包含全新元气少女系列动态动作首发、往期资源限时复刻及各类超低折扣礼包。元气少女系列动态动作包括:“心动百分百”、“小情绪”及“元气满格”三款全新动态动作礼包,每款礼包包含全新动作、全新贴纸背景及粉钻奖励;限时复刻&超低折扣礼包包括:“咕噜噜”动作礼包、“我生气咯”动作礼包、“承让承让”动作礼包及“锦叶闻秋礼服”礼包限时复刻;“个人改名卡”、“联盟改名卡”及“美甲店改名卡”限时超值特惠,供玩家们选购。
“绮想嘉年华”感应活动限时复刻 时尚提升计划“部落记忆”即将开启
11月8日至11月14日,感应活动“绮想嘉年华”限时复刻,限时累充福利同步开启。活动期间,玩家进行限定感应将有机会获得非凡清新套装“小丑的问好”以及对应套装的设计师之影、记忆回响。套装动作“乐园巡礼”可在完成“小丑的问好”套装及设计师之影收集后通过“成就”获取。
11月15日至22年1月16日,时尚提升计划第十三册“部落记忆”即将开启。“时尚提升计划”分为“基础计划”和“特别计划”,玩家可完成对应任务积累时尚力,获得时尚等级提升并领取相应奖励。默认解锁“基础计划”任务奖励,玩家可选择开启“特别计划”,领取专属服饰等奖励。神秘的图腾纹章被绘制于设计之中,诠释了力量和原始之美,一起提升时尚之力吧!
此外,本次更新带来更多游戏活动内容及优化升级:11月15日至11月22日,非凡感应活动“花漫晴空”限时开启,同步开启材料“限时累充福利”,“花漾之遇”新意节加码活动即将来袭……更多精彩游戏活动内容,可前往@闪耀暖暖官方微博了解,或登录《闪耀暖暖》体验。
】【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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