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开元棋官方正版下载 7.3.1

系统位数:64软件大小:293.72MB更新时间:2025-01-22

支持系统:WinAll软件语言:简体中文软件授权:免费软件

软件厂商:亚信科技

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软件介绍


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功能介绍

  1、💠语音控制:支持语音控制功能,用户可以通过语音命令启动应用、设置功能和执行操作,提供更智能的交互体验。

  2、💠双卡双待功能:支持双卡双待,用户可以同时使用两张SIM卡,方便在不同的网络环境下切换,满足工作和生活的多种通信需求。

  3、💠GPS导航:内置多功能GPS导航系统,支持多种导航模式和地图应用,提供精准的定位和实时路线规划,适合驾车、步行和骑行导航。

  4、💠屏幕分辨率调整:支持屏幕分辨率调整,用户可以根据需要调整屏幕的分辨率和显示效果,适应不同的应用场景。

  5、💠扩展应用市场:内置丰富的应用市场,用户可以下载和安装各种应用程序,满足工作、学习、娱乐和生活的多种需求。

  6、💠语音搜索:支持语音搜索功能,用户可以通过语音指令快速查找信息、启动应用和设置功能,提升手机的操作便捷性。

  7、💠高保真录音:支持高保真录音功能,能够捕捉更清晰、更真实的声音细节,适合用于录制会议、采访和演讲等场景。

  8、💠4K视频录制:支持4K超高清分辨率的视频录制,提供更清晰、更细腻的视频画面,适合记录重要时刻或制作高质量视频内容。分屏显示,支持LED大屏幕;

  9、💠远程控制:支持远程控制功能,用户可以通过手机远程管理和控制其他设备,实现智能化的设备联动和管理。

  10、💠智能助手:内置智能助手,支持语音命令、个性化推荐和智能提醒,帮助用户管理日常事务、查询信息和控制智能家居设备。

  11、💠扩展应用市场:内置丰富的应用市场,用户可以下载和安装各种应用程序,满足工作、学习、娱乐和生活的多种需求。

  12、💠WiFi热点:内置WiFi热点功能,用户可以将手机变成无线热点,分享网络连接给其他设备,方便在外出时使用。

  13、💠图像编辑器:内置功能强大的图像编辑器,支持多种滤镜、特效和工具,用户可以轻松对照片进行美化和创意加工。

  14、💠防丢失提醒:支持防丢失提醒功能,当手机与配对设备距离过远时自动发出警报,帮助用户防止物品遗失。

  15、💠扩展存储卡支持:具备MicroSD卡扩展槽,用户可以根据需要扩展存储容量,满足更多的数据存储需求,不必担心空间不足。字幕显示;

  16、💠高清屏幕截图:内置高清屏幕截图功能,用户可以快速截取屏幕上的内容,并进行编辑和分享,提升信息记录和分享的便捷性。

  17、💠人脸识别功能:采用先进的人脸识别技术,通过摄像头捕捉用户面部特征,实现快速、安全的解锁和身份验证,大幅提升安全性。

  18、💠游戏加速:内置游戏加速功能,优化系统资源分配和网络连接,提供更流畅的游戏体验,减少卡顿和延迟。

  19、💠超高清OLED屏幕:配备超高清OLED屏幕,显示效果极其细腻,色彩鲜艳逼真,支持HDR10+,在观看视频和玩游戏时提供身临其境的视觉享受。

  20、💠快速截图:内置快速截图功能,用户可以通过快捷操作快速截取屏幕内容,并进行编辑和分享,提升信息记录和分享的便捷性。

  21、💠高速无线充电:内置无线充电技术,支持快速充电功能,无需数据线即可快速充电,大大提高了日常使用的便捷性。

  22、💠双卡双待功能:支持双卡双待,用户可以同时使用两张SIM卡,方便在不同的网络环境下切换,满足工作和生活的多种通信需求。

  23、💠高速数据传输:支持最新的高速数据传输标准,无论是通过USB、蓝牙还是WiFi,都能实现快速、大容量的数据传输,提升工作效率。

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开元棋官方正版下载7.3.1更新内容

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优化了天气预报功能,提供更准确的天气信息。

优化了「远程控制」功能,支持更多设备的远程操作。

添加了任务管理功能,帮助您管理日常任务。

添加了健康提醒功能,定时提醒您进行健康活动。

添加了「记住密码」功能,方便快速登录。

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【撤职、撤项后,黄飞若被撤稿******黄飞若 资料图黄飞若 资料图

  公开资料显示,黄飞若1999年进入华中农业大学读本科,2008年博士毕业后留校任教。他于2017年获评为教授、博士生导师,研究方向为动物分子营养学,曾担任华中农大动物科学技术学院动物营养与饲料科学系主任。

  今年1月,华中农大11名硕士、博士研究生实名举报导师黄飞若存在篡改数据、编造实验结果等学术不端行为。

  2月,华中农大发布通告称,黄飞若在学术、师德师风、财务等方面均存在一定问题,决定撤销其校内一切职务,解除聘用合同,并报请撤销其教师资格,报请对其相关科研论文、项目等撤稿、撤项。

  今年10月,黄飞若因科研不端行为,被国家自然科学基金委员会监督委员会通报批评,并撤销其国家自然科学基金项目、追回已拨资金。

【《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美******

随着开学季的到来,莘莘学子重返书院,正是大荒里文人雅客挥毫创作的好时机。《天下》一系列应景的外观即将上线,为少侠们的大荒之旅添上更多诗意!

全新宋制汉服【韶华向远】墨色点染,古朴雅致,完美地演绎出国风之美。女款清丽绝尘,携飘带【浮生未歇】超逸登场,男款配以竹笛【一苇以航】,翩翩气度浑然天成~还有可爱呆萌的珍兽【萌虎出山】,邀你一起“萌”游大荒!事不宜迟,下面一起揭开这些外观的神秘面纱吧~

【韶华向远】时装女款

《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美

女款的【韶华向远】,承袭宋制汉服的灵动与优雅。色调柔和,独具淳朴淡雅之美,女子一头青丝挽起,梳成简单发髻,以明珠花钿点缀,清丽脱俗。纯白对襟绣有繁花嫩叶,蜻蜓落于其间尽显生机,腰间、衣襟处皆以明珠点缀,与精巧的珍珠衫相呼应,彰显贵气。

衣袖间绣球花悄然绽放,似有暗香引来蝴蝶翩跹四周,腰间轻垂蓝紫色流苏腰坠,与轻纱飘带【浮生未歇】相衬,二者随风起舞,飘逸轻盈,少女手提花篮缓缓走来如仙女下凡,步步生香沁人心脾。

【韶华向远】时装男款

《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美

男款色调更沉稳大气,公子以银冠固定好如墨细发,柔顺的云纱披在肩侧,龙飞凤舞般的墨迹流淌其上,雅致且富有内涵,内衬上绘墨荷图,更彰显其高洁出尘,纱袖似云烟,轻掩流光金纹,温润玉珏与明珠环绕衣袖,为书香世家的公子增添贵气。

金丝绣制雀羽、花枝装点下摆,再坠以流苏,行走间随风摇曳,彰显飘逸之轻盈,国韵之典雅。公子手握珠串,取出竹笛【一苇以航】,顷刻,悠扬笛声缓缓传来,如听仙乐,让人恍若置身山河水墨画中,饱览独属东方的诗意之美。

【萌虎出山】珍兽

《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美

浓墨滴落宣纸之上,晕染而开,深浅相宜,逐渐勾勒出虎纹、虎躯。只稍一会,一只可爱虎崽便准备“出山”!

与寻常威风凛凛的白虎不同,水墨染就的幼虎可爱呆萌,毛茸茸的爪子拍打着地面,墨水四溅,似乎也想蘸墨“写”下几个字,只见它嗷嗷叫唤着,张牙舞爪,想要以此震慑他人,却不知此举更是萌化了一众少侠的心~

以上全新外观将于本周更新后上线,感兴趣的少侠可以留意天下3官网发布的更新公告,了解具体的获取途径哦~

【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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【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。

华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源:澎湃新闻华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源:澎湃新闻

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”

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