pg电子麻将胡了手游

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pg电子麻将胡了手游亮点：

经典战役

群英陪你玩转三国

战争策略

见证血与火的荣耀

即时战斗

还原真实三国战场

万人国战

一国之主谁与争锋

千名武将

耿耿忠心任你摆布

pg电子麻将胡了手游特色：

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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。

【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

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【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。

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！?

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~

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【《保卫要塞》玩法介绍第三期，出征攻占玩法******

尊敬的指挥官们大家好，红蓝对抗战争策略手游《保卫要塞》正在火热预约中！

小编知道指挥官们在游戏中非常关注战斗问题，今天特意为大家带来了玩法介绍——出征攻占玩法！大家快和小编一起往下看看吧！

想要成功占领资源点和基地，就要做好全面的准备。这不仅仅是一场激烈的战斗，更涉及到攻占目标合理分析，多种部队补给养成，根据战况灵活编队。只有在前期做好充分的准备，才能在战场上发挥出最大的战斗力，从而取得胜利。

部队准备:

出征之前做好充足的准备，获得更多更强的部队和充足的兵力。

部队可通过【补给】、【军备】等方式获得。兵力可通过【征兵】获得。

强力部队养成，部队可通过【升级部件】和【获得技能】的方式提升战力。

获得更多的部队，增加编队方式，应对不同的战况。

灵活编队：

根据不同的战况调整编队，同时补充兵力。

每支队伍可加入5支不同的部队，编制上限25。

同时可根据部队类型，调整部队放置位置。

根据实际战况，调整编队攻略，可参考【攻略】和【羁绊玩法】，提升队伍战力。

出征攻占：

指挥官拥有自己的基地后，基地将获得一段【免战时间】，蓝方无法进攻我方基地。

此时可先抢占自己基地附近的资源点，获得资源，升级基地建筑并补给部队。

温馨提示，不同级别的指挥所可拥有的【领地上限】不同，在领地有限的基础上尽量选择攻占更高级的资源点，获得更多资源产出加快升级节奏。

当指挥官完成【第三章主线任务】后，可选择加入【军团】，一起进攻蓝军基地，进行大型战斗，获得更多资源和领地。

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【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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【一名32岁中国籍男性游客在日本滑雪场遇难******

　　来源：中国侨网　

　　据日本媒体23日报道，一名32岁的中国籍男性游客22日在日本长野县一滑雪场遇难，当地医院称其死于窒息。

　　事发地点位于日本长野县志贺高原的烧额山滑雪场，当地警方在22日下午3点半左右接到中国游客同伴报案，称其在滑雪时下落不明。当日下午5点半左右，救援人员在一个滑雪道外发现该名失踪中国游客，随后将其送往中野市的医院抢救。23日凌晨，该名中国游客被证实死亡，医院方面称他死于室息。

　　据报道，事发时现场有风和降雪。滑雪场指出，遇难游客遇难的滑雪道的最高坡度达39度，积雪亦未被压实，属于高手的路线。警方表示将调查中国游客遇难原因，包括他是否因为操作滑板失误而冲出滑雪道等。

　　日本媒体引述滑雪爱好者称，滑雪场所在的地区附近近期出现“粉雪”。根据上海科技馆微信公众号今年2月发布的一篇科普文章称，“粉雪”因为特别松软，人们摔倒时虽然像有气垫托着般不太疼，却容易让人陷得很深，难以单独爬起来，且容易在滑手倒地时灌入口鼻，被动吸入，导致窒息。

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更新日志

增加了新的语言支持，扩大了用户群体。

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添加了任务管理功能，帮助您管理日常任务。

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引入了虚拟现实（VR）功能，提供更沉浸式的体验。

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