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【《梦三国2》MPL常规赛收官倒计时3天 季后赛四强即将出炉******

逐梦前行，剑指巅峰！由电魂主办、奥义电竞承办的2019《梦三国2》职业联赛（英文简称：MPL）秋季常规赛已于近日开启第五周赛程，随着第一支降级战队的确定，也正式宣布进入秋季常规赛倒计时阶段。在11月17日MPL秋季常规赛结束前，季后赛和保级赛的资格仍存有三大悬念等待揭晓。

悬念一：诗月横扫第一梯队 榜首之争谁是赢家

在第四周常规赛赛程结束的同时，三分月、遥远、诗月三队凭借出色的发挥，大幅领先的积分，率先锁定MPL秋季季后赛的三个参赛席位。截止至11月13日，三分月、遥远、Ziyo三支战队都曾在比赛中负于诗月，诗月可谓横扫第一梯队。

常规赛积分榜

现在榜单前三名战队各自之间的积分差距仅有1分，但三分月仅剩1场比赛，遥远虽与诗月各剩2场比赛，可遥远积分和胜场都低于诗月。常规赛榜首之争愈演愈烈，具有强大实力的三支战队能抓住最后的机会，成为常规赛的最后赢家？

悬念二：季后赛最后一个席位花落谁家  

Ziyo在常规赛前期平遍赛场多日不胜，中期发力升至榜四，但此后Ziyo无缘跻身前三，只能死守第四名成为季后赛的“守门员”。Ziyo与排名第五的TOP3各剩3场比赛，但目前Ziyo积分和胜场两方面均占较大优势，而且在剩余对手排名和实力来看，TOP3的劣势会比Ziyo更大一些。但赛场变数一直存在，TOP3也曾打出过“以弱胜强”击败诗月的经典比赛，作为优势最大的Ziyo仍需绷紧“夺3分”的弦，直到最后一刻。

悬念三：命悬一线，零点风月保级资格争夺白热化

积分榜的保级区与降级区争夺异常激烈，11月12日，零点2:0击败神迹，夺下关键3分。神迹总积5分，仅剩1场比赛，已经提前确定无缘保级赛，成为第一个确定降级的秋季赛战队。11月13日，零点0:2不敌风月，无限接近降级的风月拿到关键3分，积分追平零点，续命成功！

11.15-11.17常规赛对阵安排

目前，风月虽与零点积分一致，但其胜场数仍低于零点。之后风月和零点各剩2场比赛，而以1分之差领先的TOP3战队尚有3场比赛，现下谁能获得保级资格犹未可知，保级区的悬念被延续。虽说零点与风月目前的情况更像争夺1个保级赛资格，但两队也并非没有机会挤掉TOP3，同时抢到保级赛资格。

2019MPL秋季常规赛收官倒计时3天，常规赛三大悬念揭晓的时刻即将来临，锁定虎牙直播“电魂直播间”直击赛场动态最前沿！

戴尔G系列专业智能游戏本

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关于《梦三国2》

《梦三国2》是一款杭州电魂网络历时两年打造，打破传统定义的国风竞技MOBA类游戏。作为电魂王牌游戏《梦三国》的正统续作，《梦三国2》保留了《梦三国》的三国文化背景和基础玩法，并在游戏画面，游戏内容、游戏系统上做了大量创新，添加了许多全新地图和全新竞技玩法。百位三国名将，多元竞技玩法，全服匹配，激爽对战，满足你的一切竞技幻想！

更多详情请关注：

《梦三国2》官网：https://www.m3guo.com/v2/

MPL官方网站：http://mpl.m3guo.com/2019/index.html

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【苏州大量外企撤资？官方回应：不实******

　　据苏州市网络联合辟谣平台消息，近日，有网民在互联网传播“苏州大量外资企业撤离”。记者联系苏州市市场监督管理局了解到，该消息为不实信息。据苏州市市场监督管理局提供的相关数据显示：2024年10月，苏州市外资期末实有24639户，同比增长1.91%，较上月相比增加35户。与2023年12月相比增加近1000户（2023年12月底全市外资实有23640户）。

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【绝区零紧急追捕任务应该怎么快速完成 任务完成指南******

绝区零紧急追捕任务应该如何快速完成？

1、地点：港口区域。

2、首先玩家需要根据坐标前往布林格的地点，开始后就会进入剧情对话。

3、然后需要将前方的怪物击败，进行两段战斗后根据指引前进就会发现箱子。

4、过完动画后就能开启了，接着继续追踪，到达后开启清怪。

5、之后完后下方的对话，结束后继续根据指引前进。

6、击败路途中的小怪，一大段剧情结束后再完成下方战斗即可。

绝区零新手怎么玩

一、战斗技巧

1. 怪物在发出黄色光芒时，按下空格键可以切换攻击方式并施展振刀技能，而当其发出红光时，则需快速闪避以触发极限闪避动作（需注意，红光状态下的振刀操作不可用）。

2. e技能为战斗技巧，即便没有高亮显示也可以进行释放，高亮状态下则能施展强化过的战技。

3. 针对像格莉丝这样的远程群攻角色，玩家需有意识地拉怪，通过普通攻击和精准的走位，将怪物聚集在一起。这种策略的精髓在于意识，具体操作则需在正式游戏中逐步掌握。

二、邦布改装

所有金色、紫色和蓝色格子大小均等，如上图所示。因此，最佳组合方案应为一格金色、一格紫色、再一格蓝色。这里提供三种搭配方案以供参考：

1. 传统流派选择金色暴击、紫色爆伤和蓝色攻击。

3. 还有一种方案是利用系统赠送的金色异常效率，搭配紫色穿透和蓝色攻击。据说第四个币可以换取此特殊金色属性。以上方案仅供参考，实际优劣需以正式服务器的数值情况为准。在前期升级过程中，建议使用蓝色材料进行邦布升级，因为改造部件的兑换需要用到紫色升级材料。

金色构件需要60份紫色素材的加持，而紫色构件则是由15份紫色材料合成的。蓝色攻击部件是赠送的部件。令人欣慰的是，紫色邦布升级材料并不难寻，通过不断挑战空洞的肉鸽玩法，如同在崩铁中体验模拟宇宙一般，你可以轻松地获得它。一局游戏大约持续在20~30分钟之间。如果你不使用体力罐子，完成正式服的所有主线和支线后，你的等级大概会被卡在28级左右。解锁新的空洞需要达到30级，而解锁新的主线则需要32级。当你挑战适合你等级的空洞时，一局游戏结束后你大约能获得10个紫色材料。

三、体力规划

1、关于材料获取的建议。推荐优先收集角色突破所需的材料，以及技能进阶所需的材料和武器突破素材。绝区零30级是一个重要的节点，虽然突破后的副本掉落有所变化，但紫色圣遗物副本的掉落数量从0至1提升到1至2，其他方面的变化并不显著。

2、关于圣遗物的获取策略。不建议过度追求紫色圣遗物，因为后期很可能需要替换。同时，圣遗物升级材料非常珍贵，因此建议保存体力资源，等待后期能够进行更高效的刷取时再使用。

四、前期驱动盘

1、如果你想挑战高难关卡、或是感到开荒困难，可以使用蓝色驱动盘升级材料，去对门录像店抽取紫色驱动盘。

2、但建议在30级突破之后再刷取圣遗物，因为届时可以指定驱动盘套装up。

3、紫色驱动盘做任务也会送一部分，可以蓝色紫色混搭，凑套装效果混一下，后期再换。

五、角色培养建议

四星可练：

1. 妮可：近战专家，绝对是必备之选。她擅长聚集小型怪物，为战斗带来便利。但请注意，她对于大型怪物的牵引效果并不显著。

2. 本（熊）：此角色数值表现卓越，值得投入资源进行培养。若想选择11号角色，他将是你的不二之选。同时，他与深渊的双火共鸣搭配，效果显著。

3. 苍角：同样地，他拥有极高的数值，不仅具备群攻能力，还带有控制技能和微弱的聚怪效果。即使装备一般，他也能造成可观的伤害。与鲨鱼妹组队，将会有意想不到的战斗效果。

4. 安比：五星以下的角色中，没有比他更适合练习的了。目前暂不推荐更多角色，因为游戏中的变数较大。仅提供以上几位角色的练习思路。

后期队伍配置建议为：一人为击破手，一人为支援手，一人为主攻手；或一人负责异常状态，一人负责支援，一人为主攻手。击破手负责削韧，支援手负责辅助，主攻手则承担主要输出任务，而异常状态角色则类似于副攻手。

】

【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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【三名配音演员回应被AI侵权：下不为例******

来源：九派新闻

12月25日，芊芊妙音APP发布致歉声明，对使用三位配音演员在多款游戏中的配音语音作为素材配制人工智能语音音源一事致歉。

道歉声明称“当前以三名配音演员为素材合成人工智能音源的行为已经停止，相关服务已经下架，但是用户利用软件生成的语音片段已经产生了一定程度的传播，对此向三位配音演员致歉。”

三名配音演员同日回应

随后，配音公司音熊联萌旗下的三名知名配音演员夏磊、谢添天、柯暮卿联合回应AI配音软件芊芊妙音APP未经授权使用自己的配音语音训练人工智能语音音源一事。

谢添天表示：从发现到致歉，历时半年，总算有个结果。声音和样貌性格一样，是个体存在的证明。我想没有人会愿意在自己不知情的情况下多出一个自己。望周知。

夏磊随即发文：事发时说实话很生气，想着必须要好好追究一下～后续在过程中了解到对方的主要人员是几名刚毕业的创业大学生，综合考虑各种原因决定接受道歉～但希望以此为戒，下不为例！刚刚关注到 #CV声讨AI语音侵权# 热度，希望大家保护声音的原创价值。

柯暮卿发声：作为声音创作者，希望我们可以共同维护一个尊重原创的良好环境。看到了话题#cv声讨ai语音侵权# ，哎，希望在创新之路也尊重原创！

AI声音侵权案件多发

记者注意到在12月25日深夜，另一个从事有声剧配音行业的回声漫响工作室发布消息向粉丝透露，近日来剧组收到了多份私信，有博主将人声单独提取投喂AI并进行二次传播，其行为严重侵犯广播剧版权和演员自身的合法权益，剧方对此高度重视，工作室同时声明商业广播剧禁止二次传播，禁止一切AI，并请听众理智对待二创二改。

今年四月底，《王者荣耀》云中君的配音演员林景也公开维权，他发现自己的声音和好友彭博的声音出现在了某部由AI合成的广播剧当中，林景认为很明显有人拿了他们的声音投喂AI，数据最终流通到了广播剧当中，五月底当事人取证并致信广播剧相关方。

刚刚过去的国庆长假期间，网络平台上出现了一系列“雷军AI配音”视频。这些视频冒用AI生成的雷军声音，其中一些内容言辞激烈，引发网友关注热议。随着AI技术的普及，“克隆”特定人物声音已实现“一键式”操作，同时也带来了民事侵权甚至涉嫌犯罪的法律问题。

律师：如造成严重后果，可能构成刑事犯罪

北京京师（成都）律师事务所刘诚冬表示，根据《中华人民共和国民法典》第一千零二十三条的规定，对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。这意味着，声音作为个人特征的一部分，与肖像一样，受到法律的明确保护。任何组织或个人未经声音权人同意，不得擅自使用、公开或侵害其声音权益。

除了《中华人民共和国民法典》和《中华人民共和国著作权法》的相关规定外，还有《最高人民法院关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》等法律条文对利用信息网络侵害他人声音权益的行为进行了规范。这些法律条文共同构成了对AI配音版权问题的法律保障。

刘诚冬认为，在未获得授权的情况下，使用他人声音进行配音创作，显然侵犯了声音权人的合法权益。根据《中华人民共和国著作权法》的相关规定，未经著作权人许可，复制、发行、表演、放映、广播、汇编、通过信息网络向公众传播其作品的，应当承担相应的民事责任。这包括使用他人的声音作品，如歌曲、朗诵、特定场合下的语音说话等。

记者了解到，此前法院就审理过类似的案件，2024年4月23日，北京互联网法院对全国首例“AI声音侵权案”进行了一审宣判。该案中，配音师殷某发现自己的声音被AI化后，在一款名为“魔音工坊”的APP上以“魔小璇”的名义对外出售。法院认定，被告方使用原告声音开发AI文本转语音产品未获得合法授权，构成侵权，并判决被告赔偿原告各项损失25万元。

刘诚冬称：“这一案例为AI配音的版权问题提供了明确的法律指引。这说明法院的审理观点认为，AI声音模仿他人特点的声音属于侵权行为。刻意去模仿知名人士，社会有公众影响力的群众，用于蹭流量，赚眼球，获得利益的行为，都属于侵权行为。”

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