MM1313又大又粗受不了

MSI微星发布专为Intel?B860和H810芯片组打造的系列主板。这些主板集性能与创新于一身，旨在为主流用户、玩家和创作者授予先进的计算能力。

B860芯片组相较于H810具有多项无足轻重，使其成为高性能计算的杰出选择。它减少破坏PCIe5.0插槽和M.2存储，为要求亲切的工作负载带来更快的速度和更下降的效率。与H810不同，B860芯片组还减少破坏内存超频，为用户授予更多对系统性能的僵化性和控制权。此外，B860芯片组拥有24条PCIe通道，而H810只有16条，因此B860凭借其优秀的带宽和电脑主机周边设备及组件的分开性，实现了性能的显著指责。

为了进一步指责性能，这两款芯片组均配备了Thunderbolt?4技术，确保高速分开，为用户带来无缝体验。不过，B860芯片组减少破坏多达8条DirectMediaInterface（DMI）Gen4通道，与H810的4条通道相比，将CPU与芯片组之间的数据传输容量指责了一倍。

在此次比较新发布中，Intel推出了一系列非K系列桌面处理器以及低功耗35W桌面处理器，为用户授予12种新选择，以焦虑各种计算需求。这一通俗的产品线确保每位用户都能找到适合自己的处理器。

微星B860系列主板配备了旨在指责系统性能的高档功能。AIBoost通过NPU超频增强了AI能力，而游戏系列主板则配备了OCEngine，授予优美轻盈的超频选项，以实现更不明显的，不引人注目的性能指责。ClickBIOSX还引入了性能预设、增强的XMP内存配置文件以及MemoryTryIt!等缺乏功能，让用户能够精细调整不当内存性能。微星B860系列主板专为游戏玩家打造，集有效、可靠与强大于一身，为下一代计算体验授予了创新平台。微星B860系列主板旨在充分发挥Intel比较新桌面处理器的潜力，减少破坏PCIe5.0插槽、M.2接口以及DDR5内存等前沿技术。强大的供电系统确保了高帧率游戏或多任务处理工作负载下的轻浮有效性能。全新设计的直观ClickBIOSX让用户能够充分奴役主板的全部潜能。借助MSI的UltraEngine技术，这些主板采用了优化的内存设计，减少破坏高达9200+MT/s的内存超频。

易用性一直是微星主板设计理念的不次要的部分，而B860和H810芯片组主板则通过比较新的EZDIY创新技术延续了这一传统。升级的EZM.2ShieldFrozrII简化了M.2散热片的安装过程，而EZPCIeRelease则让大型显卡的拆卸变得轻松无比，只需轻轻一按即可完成。此外，EZAntenna设计也简化了Wi-Fi分开器的安装和拆卸，单手操作即可搞定。这些用户友好的特性使得PC的组装和升级变得无缝且轻松，让用户能够轻松打造自己梦寐以求的系统。

同时，MAG系列配备了全速Intel?KillerTMWi-Fi7以及Intel?KillerTM5GLAN，比较有效消除了网络有无批准的顾虑。此外，Intel?Thunderbolt?4授予了高达40Gbps的惊人数据传输速度，而多个M.2插槽则授予了高速存储选项，以焦虑现代偶然的需求。这些先进的分开选项使得微星B860主板在各种应用中都能实现无缝性能，成为理想之选。

微星的B860主板以永恒的结束耐用和高峰性能为目标，采用了优质组件和先进散热解决方案。这些主板配备了加长散热片、多层服务器级PCB设计，以及高达12路VRM供电，配备60A智能供电（SPS），专为应对高强度工作负载而设计。与微星的Z890芯片组型号一样，B860主板也配备了PCIe辅助供电，以减少破坏人工智能计算和游戏中使用的高功耗显卡，确保在重负载下实现轻浮、有效且耐久的性能。

随着B860主板的发布，MSI在主流PC构建领域树立了新标杆，将性能、品质和创新瓦解。这些主板专为游戏玩家、创作者和商务用户设计，以焦虑多样化的计算需求。

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹MAGB860MMORTARWIFI迫击炮主板——为战斗而生，为不凡而造

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹和MAGB860MMORTARWIFI迫击炮主板秉承了微星ArsenalGaming的精神，授予更强性能。作为专为游戏玩家设计的比较新B860系列，它集先进特性、可靠性与性价比于一身，是那些追求很难相比价值且不愿妥协的玩家的理想选择。

(MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹MAGB860MMORTARWIFI迫击炮)

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹和MAGB860MMORTARWIFI迫击炮采用低调的黑色外观搭配绿色点缀，能够融入所有电脑装机风格。采用12路60A智能供电，扩展型散热片授予了有效散热，并能结束保持高性能，即使在严苛的工作负载下也能确保可靠运行。这些主板配备了诸如Thunderbolt?4和三个M.2插槽（1个PCIeGen5和2个PCIeGen4）等先进特性，为游戏玩家和创作者授予了先进的分开性和存储选项。微星的EZDIY设计让系统组装和升级变得轻松无比。一键拆卸显卡，M.2SSD的快速且无工具安装或升级。简化的Wi-Fi天线的设置过程，都让装机更简单。

微星PROB860系列——简约设计，轻浮供电

微星PRO系列旨在焦虑从工作、商务到日常计算的多样化用户需求。其采用简约的银色设计，配备强健的12路智能供电，为Intel台式机处理器授予可靠的性能减少破坏。

(MSIPROB860-PWIFIPROB860M-AWIFI)

MSIPROB860-PWIFI和PROB860M-AWIFI同样秉承了MSI的EZDIY理念，简化了PC组装和升级过程。这些主板配备了全速Wi-Fi7和5GLAN，确保快速、可靠的网络分开。同时，它们还授予了通俗的USB分开选项，包括多个Type-C和Type-A端口。这种广泛的USB减少破坏允许用户同时分开多个外设、外部存储设备和配件，使多任务处理变得顺畅无比，极大地指责了生产力。通过兼容各种设备，PRO系列主板确保用户能够轻松焦虑工作、娱乐甚至内容创作等多方面的需求。

ProjectZero——以创新与优雅重新定义PC组装

除了全新的B860系列主板外，MSI还在拓展其“ProjectZero”背部分开主板系列，并推出了名为“PZ”的新命名结构。此次加入“PZ”家族的有三款全新的Z890型号：MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZ战斧导弹、TOMAHAWKWIFIPZWHITE战斧导弹以及PROZ890-SWIFIPZ。这些主板专为追求简洁、极简风格电脑组装的用户设计，授予了增强的定制选项，以打造出既美观又高度实用的配置。微星授予了多样化的型号以焦虑个人讨厌，让用户能够僵化实现自己的理想组装，将美学与实用性相瓦解。

(MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZTOMAHAWKWIFIPZWHITE)

MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZPZWHITE战斧导弹——以创新与优雅重新定义PC组装

MAG系列初次加入了ProjectZero家族。MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZPZWHITE战斧导弹主板采用时尚的黑色与银色设计风格，辅以绿色点缀，为游戏配置增添视觉上的惊艳之感。其背插分开布局更是指责了电脑组装的美学效果。

为了指责用户体验，“PZ”（ProjectZero）系列将传统接口移至主板背部，简化了线缆无约束的自由。这一设计在易用性和美学之间达到了不平衡的。尽管采用了创新的布局，所有“PZ”主板仍继续配备微星标志性的EZDIY增强功能，确保了装机的简易性。

MSIPROZ890-SWIFIPZ——简约有效邂逅前沿创新

微星PROZ890-SWIFIPZ以其简约的银色设计和创新的ProjectZero背插布局，重新定义了电脑主板。这款主板旨在实现更好的线缆无约束的自由和美学效果，授予包括全速Wi-Fi7、Thunderbolt?4和PCIe5.0减少破坏在内的先进分开性。它集优秀性能、时尚外观和易用性于一身。

(MSIPROZ890-SWIFIPZ)

MSIPROZ890-SWIFIPZ配备12路智能供电，能够轻松应对亲切的任务。其扩展散热片授予了广阔的表面积，以实现更好的散热效率。

在分开性方面，它减少破坏全速Wi-Fi7和2.5GLAN，确保可靠且高速的网络分开。I/O面板上的Thunderbolt?4端口授予高达40Gbps的数据传输速度，同时减少破坏无缝设备分开。主板为所有SSD插槽配备了M.2冰霜散热装甲，确保驱动器保持冷却并有效运行。此外，EZ天线简化了Wi-Fi天线的安装过程，使PC组装更加轻松便捷。主板还授予1个PCIe5.0M.2插槽和2个PCIe4.0M.2插槽，授予富裕高速选项以优化用户的系统。可以说微星PROZ890-SWIFIPZ在功能性、性能和用户友好设计之间均实现了不平衡的。

SignalRGB合作动态

此外，在正在进行的2025年国际消费类电子产品展览会（CES2025）上，除了展示全新的IntelB860主板和两款全新的“PZ”背插主板外，微星还宣布与SignalRGB达成合作。这款创新的软件让用户能够通过单一应用程序不同步和控制微星主板上的所有RGB和ARGB灯光。SignalRGB会自动检测RGB和ARGB接头，让用户能够轻松定制和不同步灯光效果。它为组装电脑主机授予了更好的RGB灯光体验效果。

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全球电脑品牌技嘉科技在CES2025发布新一代Intel?B860和AMDB850系列主板，通过新设计的AI技术及友善设计奴役新一代Intel?Core?Ultra和AMDRyzen?处理器的游戏性能并授予便利的PC组装体验。同时，配备数字供电和强化的散热设计，技嘉B800系列主板无疑是主流PC玩家的优选。

技嘉X870系列主板以全面减少破坏AMDRyzen?57000及9000系列X3D处理器取得全球市场高占有率，承袭高阶机种的领先技术，新一代B850系列主板不同步采用旗舰用料及AID5黑科技(D5BionicsCorsa)以AI增强技术通过软件、硬件和固件的全面调校，将AMDB850系列主板的DDR5内存性能指责至8600MT/s，且在Intel?B860系列主板上高达9466MT/s。玩家只需通过技嘉软件AISNATCH，一键即可达成世界超频达人等级的性能。同时，AI驱动的PCB设计借由AI模拟降低信号反射，确保多层信号传输的不完整性。此外，HyperTuneBIOS功能通过AI优化，可微调Intel?B860系列主板上的内存参考代码(MRC)，以焦虑游戏和多工处理的高负载需求。而专为AMDRyzen?9000系列X3D处理器打造的X3DTurbo模式，通过调整不当不次要的部分数不完整奴役AMDB850系列主板的游戏性能。

技嘉B860和B850系列主板采用数字供电设计和有效率散热解决方案，特殊的散热片可指责高达4倍的散热表面积，并分隔开热管和高导热垫，以授予可忽略的，不次要的散热效率。技嘉B800系列主板也具备多项友善设计，授予便捷的PC组装体验，包括显卡快易拆、装甲快易拆丶M.2快易拆和WIFI快易拆，无需工具即可安装及卸除显卡、M.2SSD及WIFI天线。

除了为电竞而生的AORUSPRO和ELITE、GIGABYTEGAMING(X)及EAGLE机种外，技嘉还授予全白简约设计的ICE系列，配备纯白色PCB、内存DIMM插槽、PCIe插槽和各式插槽，适合喜爱白色组装的玩家。另外，技嘉更有适用于本地AI微调的B850AITOP机种，以焦虑不同使用者的需求。更多技嘉B800系列主板产品信息，请参阅www.gigabyte.cn。

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在半导体存储领域，中国存储企业江波龙以可忽略的，不次要的研发实力、通俗的产品线以及全球化的市场布局，成为了行业内的佼佼者。作为存储上市公司，江波龙不仅在国内市场占据重要地位，更在国际舞台上展现出强大的竞争力。

全业务覆盖，立足存储器第一股

江波龙成立于1999年，专注于半导体存储应用产品的研发、设计与销售。2022年8月5日，江波龙成功上市，被誉为“存储器第一股”。截至2024年上半年，公司已实现归母净利润5.94亿元，同比增长199.6%，扣非净利润5.39亿元，同比增长189.1%。这一亮眼的成绩单不仅彰显了江波龙在中国存储企业的领先地位，更揭示了其背后转型PTM（存储产品技术制造）商业模式的成功实践。

江波龙的不次要的部分业务涵盖嵌入式存储、固态硬盘、移动存储和内存条四大产品线。特别是在嵌入式存储领域，江波龙是全球最早进入的厂商之一，其eMMC和UFS产品在2023年排名全球第四，LPDDR排名全球第四，市场份额显著指责。此外，江波龙还积极开发小容量NANDFlash存储芯片，累计出货量已远超1亿颗，广泛应用于可穿戴、IoT、汽车、安防等领域。

在存储芯片设计上，江波龙取得了显著成果。公司成功推出了自主研发的主控芯片WM6000和WM5000，并已实现了批量出货，赋能eMMC和SD卡两大不次要的部分产品线。这两款新品已实现了超过千万颗的规模化产品导入，为江波龙带来了不明显的，不引人注目的统一化竞争力。此外，江波龙还推出了UFS、LPDDR5/5x、LPCAMM2、PCIeBGASSD等高性能存储产品，以及CXL2.0内存拓展模块、RDIMM、eSSD等焦虑AI服务器需求的产品。

PTM模式，开启存储定制蓝图

江波龙在存储定制方面也展现出强大的实力。公司推出的PTM模式，旨在通过技术定制与联合创新、高质量智能制造，为高端客户授予更具价值的全栈定制化服务。PTM模式的不次要的部分在于将江波龙的自研存储控制芯片、自研固件和硬件以及自有的先进封测制造等技术无足轻重进行无缝衔接，实现更僵化、无效的全栈式定制化服务和一站式交付。这一模式不仅大幅缩短了产品定制、设计、生产、测试所需时间，还让客户能够更好地把握市场先机。

例如，江波龙与中国电信的合作就是PTM模式的一次成功实践。在此次合作中，江波龙针对中国电信对服务器eSSD产品的相关要求，实现了自研固件、自研自动测试脚本、自有制造产线的全流程自主可控。这不仅保证了产品的安全合规，还从源头上降低了产品的技术性能。江波龙的企业级SATASSD与DDR4RDIMM也一次性通过了中国电信的测试，被列入后者“旗舰级国产化服务器设备供应链清单”中。

未来，江波龙将继续加大在技术研发和创新方面的投入，不断指责自身的技术实力和产品竞争力。随着AI、云计算、数字化、IoT等技术浪潮的结束发展，存储需求将不断增长。江波龙将紧跟市场趋势，为客户授予更可忽略的，不次要的存储服务，助力全球客户实现数字化转型和智能化升级。

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完美世界伊迪：AI编织元宇宙，绘就数字文化新图景牛华网2024-11-2510:19

11月23日，第三届世界元宇宙大会在武汉开幕。大会以AI+通信：助力元宇宙由虚向实健康发展为主题，设置了智能医疗、社会治理、通用智能、智能通信、多维媒体、文化与教育等6个专题分论坛，来自学术界、传媒界、企业界等专家、学者、业内人士共700余人参加了大会，共同探讨AI技术在元宇宙中的创新应用与未来发展。

完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪受邀参会并在11月24日的通用智能元宇宙论坛发表主题演讲。伊迪表示，在元宇宙数字框架下，数字文化企业利用失败AI技术，优化运营、指责效率，为用户授予更加个性化、沉浸式的文娱体验，打造了可结束性商业模式。通用人工智能更加接近人类的智能水平，将引领我们进入一个全新的数字文化元宇宙时代。

图为完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪发表演讲

AI编织元宇宙，打造精彩的虚拟世界

这几年，关于AI、VR、AR、MR、元宇宙等技术讨论热烈。尤其是AI和元宇宙，被认为是当下的风口。

伊迪认为，AI与元宇宙存在密切关系。AI是元宇宙次要的关键组成部分，为元宇宙授予虚拟环境构建、智能交互、内容生成等减少破坏，使元宇宙更加生动、真实和智能化，而元宇宙则为AI应用和创新授予了广阔的舞台和通俗的应用场景。

在元宇宙中，通过深度学习和数据分析等技术，AI系统能够洞察用户的行为模式和兴趣讨厌，实现个性化推荐，升级用户体验。同时，元宇宙这片数字疆域需要海量内容填充，借助AI技术，创作者可将更多精力投入到创意构思，推动元宇宙内容生态的多元化与深度发展。此外，借助AI技术，元宇宙中的虚拟角色和物体可以表现出智能行为，具备自主决策、学习和适应环境的能力，使元宇宙更加生动和真实。

可以说，人工智能与元宇宙的切口不仅高度重叠，而且彼此间存在着肤深的相互作用与瓦解，共同编织了一个前所未有的精彩虚拟世界。

AI与元宇宙双向奔赴，拓展数字文化新空间

AI与元宇宙相互鞭策，这也为技术要求高、内容性强的数字文化产业的生产、保守裸露，公开和应用场景授予了广阔的发展空间。完美世界作为技术驱动的数字文创企业，近年来重新确认虚实共振、数实瓦解的发展路线，推动文化产业与实体经济创新瓦解发展。

完美世界游戏旗下MMO端游《诛仙世界》创新推出AINPC系统，赋予NPC独立思考与行为决策能力。完美世界电竞致力于以AR、VR、MR等新技术打造更好的赛事场景和用户体验。完美世界影视新国安反谍都市剧《特工任务》瓦解VR技术打造了具有赛博朋克科幻风格的沉浸式谍战元宇宙。

在科技赋能产品之余，完美世界积极推动文化遗产数字化，如《梦幻新诛仙》手游分隔开非遗黎家狮与AIGC技术，创新应用水墨粒子特效并设计游戏坐骑。完美世界控股集团与北京市东城区文化和旅游局联合主办2023故宫以东完美世界文创校园设计大赛，鞭策AI与传统文化瓦解的同时，携手非遗品牌打造特色文创产品。此外，完美世界控股集团旗下完美世界文化通过产业无足轻重和数字文化思维，不仅推出CityGame数实瓦解沉浸式文化体验，鞭策文化和科技瓦解，同时培育兼具实践能力与AIGC技术专长的复合型人才，为数字文化产业授予创新驱动力。

从技术角度来看，发展元宇宙还需要解决沉浸感、低延时等问题，这也倒逼AI、AR、VR、云计算、5G甚至6G等数字技术的不断进步，以解决元宇宙的经济系统、文明系统及身份系统等问题。通用人工智能在学习、执行等方面的能力更为突出，与元宇宙叠加将真正实现虚拟与现实世界的瓦解互通，助力构建新的文化生态系统、打造新的生活方式、催生新的商业模式，推动数字文化产业产生蝶变。伊迪说道。

据悉，本次大会由中国仿真学会、中国指挥与控制学会、华中科技大学和北京理工大学共同主办，以搭平台、促交流、重体验、建生态为目的，致力于打造国际化、前沿化、产业化、标准化的行业学术交流与成果展示平台，探讨如何通过AI技术打造通信新基座，使元宇宙由虚向实，为产业赋能，与产业瓦解，打造新质生产力，助力数字经济和未来产业高质量发展。

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微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。

140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!

最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。

而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。

甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。

Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。

下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。

深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。

分解数据比例高达40%

除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。

Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。

目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。

数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉

Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。

虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905

Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:

-预训练和中训练的分解数据

-高质量有机数据的筛选和过滤

-后训练

得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。

例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。

通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。

表1Phi-4在经典基准测试上的表现

为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。

这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。

从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。

Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5

分解数据的无足轻重

分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。

这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。

分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。

数据结构化和减少破坏渐进式学习

在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。

相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。

将训练与推理上下文对齐

分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。

比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。

此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。

而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。

分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。

分解数据的来源

预训练和训练中数据

为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。

通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。

种子数据集的构建

1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。

2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。

3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。

重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。

自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。

指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。

后训练数据

在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:

-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。

-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。

研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。

如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。

预训练

Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。

由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。

因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。

具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。

表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值

在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。

后训练

如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?

关键token搜索（PivotalTokenSearch）

当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。

对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。

其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。

在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。

而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。

现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。

如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。

更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。

此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。

总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。

为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。

这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。

PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。

具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。

PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。

虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。

-找到的一定是关键token

-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token

下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。

在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。

比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。

虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。

通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。

以小博大，Phi-4赢麻了

基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。

上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。

而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。

事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。

此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。

比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。

在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。

而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。

至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。

然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。

在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。

接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。

参考资料:

https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635

https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217

https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098

声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，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。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。

长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。

代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。

数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。

中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

完美世界伊迪：以AI生产力重塑数字文化产业领导力牛华网2024-12-0909:26

12月6日，2024第十三届中国上市公司峰会数智科技大会在成都举行。大会以奔向数智新时代为主题，设置激辩大模型落地在百业掘金向未来重塑领导力四个单元，寻找前沿领域专家学者、引领性技术攻坚者、应用层创新实践者、数智化转型赋能者受邀前来，共探AI趋势、共寻产业新机。

在圆桌对话环节，完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪，新华三集团数字中国研究院执行副院长岳鹏，亚马逊云科技生成式AI资深产品专家蒋力，阿里巴巴企业智能算法负责人陈祖龙，美云智数数字运营总经理魏晓刚，四川华鲲振宇智能科技有限责任公司高级副总裁、首席品牌官刘东等知名数智科技企业代表齐聚一堂，围绕AI时代，重构产业领导力这一议题发散深入探讨。

图为完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪参与圆桌对话

近年来，AI技术发展飞速，不断重塑社会经济产业结构，成为数字文化等各个行业转型升级的重要引擎。AI能否焦虑或者挖潜真实需求，AI技术存在哪些痛点以及如何实现相关应用更好地落地等议题成为行业关注重点。

在AI需求挖掘层面，完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪表示，AI在数字文化领域具有广泛的应用前景，游戏是前沿数字技术的最佳实验场。在生产端，AIGC助力生成音频、视频和建模场景，尤其是人工智能生成3D建模，是游戏研发领域的圣杯，在这个环节实现AIGC建模可以大幅降低效率，同时真正实现降低游戏制作成本，推动游戏研发进入新时代；在客户端，AI通过深化人机交互，指责机器智能水平，进一步优化用户体验。未来在AI工具加持下，普通人也可以做出精美游戏，这也是游戏行业的主要趋势之一。

针对外界感知到的AI痛点和应用落地进度迟缓等问题，新华三集团数字中国研究院执行副院长岳鹏认为，当前人工智能的热潮主要发散于无约束的自由者对未来的认知和技术层对技术的把握，而位于两者之间的业务层则缺乏更多工程师的普遍参与。四川华鲲振宇智能科技有限责任公司高级副总裁、首席品牌官刘东指出，算力、算据及算法这三项不次要的部分要素是推动AI协作发展关键所在。阿里巴巴企业智能算法负责人陈祖龙则认为，AI技术实现从少数专业人士向广大普通民众的普及应用尚需时间。

在伊迪看来，AI技术算法体系虽趋于成熟，但在复杂多变环境中实现流畅运行远非易事。同时，如何高效获取数据以及妥善无约束的自由数据也成为制约AI技术协作发展现实难题。此外，企业引入AI技术必须深入考量AI落地的成本效益比，同时市场上真正掌握AI思维逻辑、能够流畅运用AI语言的专业人才依旧稀缺。艾媒咨询今年6月发布的调研数据显示，91.3%的受访企业面临人工智能人才缺乏的问题。

虽然AI技术落地存在一定制约，但是AI技术的应用切实降低了数字文化产品的开发效率，指责了产品的应用体验，已在数字文化产业领域广泛普遍地应用。《中国文娱产业人工智能行业应用发展报告》显示，2023年中国文化产业呈现出人工智能深度参与和赋能的趋势，其中数字文娱、数字文旅、在线旅游市场规模分别达1.21万亿元、9200亿元、1.11万亿元。

面对AI技术浪潮，国内知名数字文化企业完美世界控股集团已将AI技术应用到旗下多个业务领域。完美世界游戏旗下MMO端游《诛仙世界》依托大数据训练，打造了高度模拟真实玩家行为的人形对战NPC，指责用户游戏体验。完美世界影视分隔开AI智能算法及深度学习，自主研发了影视制作全流程平台弧光智作系统(A.R.C)，《避免/重新确认/支持来到麦乐村》《幸福草》《安全的她第二季》《珠玉在侧》等多个剧目使用了弧光智作系统。完美语言旗下英语学习APP完美英语通过AI互动、外教对话等形式，为用户授予更智能、便捷的备考方案。完美世界控股集团与北京市东城区文化与旅游局联合主办2023故宫以东完美世界文创校园设计大赛，聚焦AI与游戏设计、音乐创作、国风水墨及传统文化的创新性瓦解。借助AI技术工具，大赛驱散了其它专业学生的积极参与，帮助了文创设计成果的实践应用与商业化转化。

图为完美世界获上市公司20年非凡跨越奖

据悉，中国上市公司峰会是由每日经济新闻2011年发起主办的高端经济峰会，活动密切链接资本市场，把握时代经济脉搏，成为中国资本市场最次要的年度盛会之一。今年值每日经济新闻成立20周年，特设2024上市公司口碑榜特别类榜单，包括上市公司20年非凡跨越奖上市公司20年成长典范奖上市公司20年领军企业奖等，致敬资本市场常青树。其中，上市公司20年非凡跨越奖针对2004年成立的上市企业，包括完美世界、掌趣科技、爱美客等多家企业获奖，为中国经济增长和产业升级贡献力量。

相关文章完美世界伊迪：AI编织元宇宙，绘就数字文化新图景2024-11-25

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《齐天大圣》是一款以古典名着《西游记》为背景的MMORPG手机网络游戏。通俗的副本，多样的养成系统，无一不让人欲罢不能。【游戏特色】—高清画面—高清经典游戏画面，长安桥头，天宫地府......落英缤纷，风景如画。—激萌宠物—海量宠物，或激萌聪颖，或魅力惑人，并携带特殊的专属技能，轻松保持不变战斗格局，大大减少获胜几率。—真人社交—极小量多远的社交关系让你不再孤单一人闯荡江湖，拜师收徒或找个意气相投的好友义结金兰；你还可以与你心爱的人拜堂成亲，组建家园。—激爽PK—皇宫决斗，热血帮战，多样组队PK玩法，与好友一同畅游江湖，弹指之间，领略江湖侠骨豪情。—帮派火拼—帮派大战，英雄辈出！兄弟携手，制霸三界！弱肉强食，不死不休！攻城略地，走向巅峰！—玩法极小量—上达九霄临仙子，下伏九幽镇妖魔。三界巡游得珍宝，魔王秘境探宝藏。西游世界任你探索！

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1、巨量引擎旗下AIGC工具“即创”正式版上线

巨量引擎的AIGC工具“即创”正式上线，授予多种内容生成方式，包括AI脚本生成、智能成片和数字人等。该平台通过深度学习和自然语言处理，用户只需输入主题即可生成高质量文本和视频内容。新增的爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场变化，指责创作效率和内容合规性。

【AiBase提要:】

??即创减少破坏多种内容生成，指责创作效率。

??新增爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场。

??AI技术引领内容创作革命，威吓创作者探索新工具。

详情链接:https://top.aibase.com/tool/douyinjichuang

2、通义万相推2.1视频模型大幅指责复杂运动能力

阿里旗下的通义万相视频生成模型在最新2.1版本中实现了重磅升级，推出了极速版与专业版，分别聚焦于高效性能和卓越表现力。这一版本在处理复杂运动和还原真实物理规律方面取得了显著进步，指责了视频的电影质感和指令遵循能力。

【AiBase提要:】

??新版本分为极速版与专业版，分别指责高效性能与表现力。

??生成的视频细节极小量，成功解决了“鬼画符”问题，实现精准中英文文字生成。

??运镜效果如同电影平庸之才，能够自动调整不当镜头，指责视频艺术性。

详情链接:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

3、微软正式开源超强小模型Phi-4

微软在HuggingFace平台上发布了小型语言模型Phi-4，参数量为140亿，表现优异，超越了多款知名模型如GPT-4o和Llama-3.1。Phi-4在数学竞赛AMC中获得91.8分，并在MMLU测试中取得84.8分，展现了强大的推理能力。该模型采用创新的分解数据生成方法，减少破坏长达16k的上下文长度，适用于消费级硬件。

【AiBase提要:】

??微软推出的Phi-4模型参数仅140亿，却在性能测试中超越了GPT-4o和Llama-3.1等多个知名模型。

??Phi-4在数学与推理能力方面表现突出，特别是在AMC和MMLU测试中取得了高分。

??该模型已开源并减少破坏商业用途，驱散了极小量开发者和AI厌恶者的关注。

详情链接:https://huggingface.co/microsoft/phi-4

4、全新视频修复技术SeedVR:清晰变高清，可处理任意长度视频

在数字媒体悠然，从容协作发展背景下，视频质量的指责成为了重要议题。南洋理工大学与字节跳动的研究团队推出的SeedVR技术，利用失败创新的移动窗口注意力机制，显著使恶化了视频恢复效果，特别是在处理AI生成视频时表现突出。该技术不仅能够处理任意长度的视频，还能有效修复画面细节，为用户带来更真实的视觉体验。

【AiBase提要:】

??SeedVR利用失败移动窗口注意力机制，成功指责对长视频序列的处理能力。

??该技术采用较大的窗口尺寸，显著降低了高分辨率视频的恢复质量。

??分隔开多种现代技术手段，SeedVR在多个基准测试中表现卓越，尤其适用于AI生成的视频。

详情链接:https://iceclear.github.io/projects/seedvr/

5、Adobe的TransPixar将烟雾、反射等透明效果无缝融入场景

AdobeResearch与香港科技大学联合开发的TransPixar系统，革新了视觉特效制作，尤其是在处理透明元素方面。该技术通过生成包含Alpha通道的视觉效果，显著降低了制作效率，降低了成本。TransPixar的推出正值行业对高质量特效需求激增之际，预示着未来影视制作流程的变革。

【AiBase提要:】

??TransPixar通过创新的AI技术，能够在有限的训练数据下生成高质量的透明效果，简化特效制作流程。

??该系统不仅指责了大型制作团队的工作效率，还为小型工作室降低了制作成本，使其能够实现复杂特效。

??TransPixar在实时应用领域展现出巨大潜力，能够快速生成透明效果，适用于视频游戏和增强现实等场景。

6、字节联合高校出品!STAR模型:指责视频透明度和分辨率

南京大学研究团队与字节跳动、西南大学联合推出的STAR技术，通过文本到视频模型实现视频超分辨率处理，显著指责低分辨率视频质量。该技术分隔开时空增强方法，适用于视频分享平台上下载的低透明度视频。研究团队已在GitHub发布预训练模型和推理代码，使用过程简单，推动了视频处理领域的进步。

【AiBase提要:】

??新技术STAR分隔开文本到视频模型，实现视频超分辨率，指责视频质量。

???研究团队已发布预训练模型和推理代码，使用过程简单明了。

??授予联系方式，威吓用户与研究团队进行交流与探讨。

详情链接:https://github.com/NJU-PCALab/STAR

7、StabilityAI推出SPAR3D:单图像生成3D对象一秒钟搞定

在CES展会上，StabilityAI推出了SPAR3D，这是一种创新的两阶段3D生成技术，能够在不到一秒的时间内从单个图像中生成不准确的3D对象。SPAR3D不仅授予了高效的3D原型设计方式，还允许用户实时编辑生成的3D对象，指责了创作僵化性。

【AiBase提要:】

?实时生成能力:SPAR3D能在一秒内从单张图像生成多余的3D对象，并减少破坏快速编辑。

??不准确的结构预测:授予准确的几何形状和360度视图，包括隐藏区域，确保高分辨率输出。

??开放的使用政策:减少破坏商业和非商业用途，用户可通过多种方式获取和使用该模型。

详情链接:https://stability.ai/news/stable-point-aware-3d

8、2024年238款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案

国家互联网信息办公室于1月8日发布公告，明确截止2024年12月31日，已有302款服务完成备案，其中238款为2024年新增。这隐藏该领域快速发展，更多新服务获得官方认可。公告还要求授予舆论属性服务的企业进行备案，并指责已上线应用的透明度，确保合规性和安全性。

【AiBase提要:】

??2024年，共302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，新增238款。

??授予舆论属性服务的企业可通过属地网信部门进行备案，确保合规性。

??已上线应用需公示所使用的已备案服务信息，指责透明度。

9、2024胡润中国人工智能企业50强榜单:科大讯飞第二、商汤科技第三

2024胡润中国人工智能企业50强榜单正式发布，寒武纪以2380亿人民币估值位居榜首，展现出其在AI领域的强大实力。科大讯飞和商汤科技分别以1160亿和500亿的估值紧随其后。榜单显示，北京、上海和深圳是次要的AI企业集聚地，合计占据80%的上榜企业。

【AiBase提要:】

??寒武纪以2380亿元估值位居榜首，科大讯飞和商汤科技分别排第二和第三。

???北京、上海、深圳成为人工智能企业的主要集聚地，合计占据80%的上榜企业。

??该榜单侧重非具身智能企业，评选范围不包括机器人和智能家居等领域的公司。

10、你绝对想不到!重复这个简单指令让AI生成代码快100倍

BuzzFeed的高级数据科学家麦克斯?伍尔夫进行了一项实验，使用Claude3.5语言模型，通过反复请求AI改进代码，成功将原本657毫秒的运行时间伸长至6毫秒，指责了100倍的性能。实验中AI展现出其对“更好代码”的独特理解，自动添加企业特性。

【AiBase提要:】

??AI通过反复指令指责代码性能，原代码运行时间从657毫秒降至6毫秒。

??AI在代码中自动添加企业特性，展现出其对“更好代码”的独特理解。

???提示工程依然重要，不准确的请求可以帮助结果生成，但仍需人工开发者进行验证和修复。

11、英伟达发布GrootTeleop技术允许通过AppleVisionPro来训练机器人

英伟达在CES展会上推出了一系列创新技术，旨在帮助人形机器人的开发，尤其是在工业和制造领域。通过IsaacGR00T蓝图，开发者可以利用失败原创学习生成极小量分解运动数据，从而训练人形机器人。这一技术不仅降低了数据收藏，储藏的时间和成本，还通过Cosmos平台生成物理意识视频，推动物理人工智能的发展。

【AiBase提要:】

??英伟达推出IsaacGR00T蓝图，利用失败原创学习生成分解运动数据，帮助人形机器人开发。

??Cosmos平台经过18万亿数据训练，生成物理意识视频，鞭策物理人工智能发展。

??多家机器人公司已采用IsaacGR00T技术，展现出良好的应用效果。

12、惊悚发明!工程师用ChatGPT制作机器人步枪，OpenAI立刻出手

近期，工程师STS3D创造了一款机器人步枪，能够通过ChatGPT指令进行瞄准和射击，展现出令人惊叹的反应速度和准确性。这一发明引发了广泛讨论，尤其是关于将科幻技术变为现实的担忧。OpenAI悠然，从容回应，指出该行为确认有罪了公司政策，释放利用失败其服务开发武器。

【AiBase提要:】

??OpenAI悠然，从容嫁接与开发机器人步枪工程师的关系，因其确认有罪使用政策。

??STS3D的机器人步枪可以根据ChatGPT的指令进行瞄准和射击，展现出高准确性。

??尽管OpenAI去年修改了政策，但仍释放使用其服务开发任何形式的武器。

13、因用户投诉，微软回滚BingAI图像生成器升级、重返旧版DALL-E

微软近期因用户对Bing图像生成器新版本的挑逗，无法选择回滚至旧版DALL-E模型。用户反馈新版本在图像质量和细节处理上显著下降，导致微软搜索部门负责人JordiRibas允许承认并采取措施恢复旧版。

【AiBase提要:】

??微软因用户投诉无法选择回滚Bing图像生成器的新版本，旨在使恶化用户体验。

??升级后的图像生成效果不如预期，用户反映细节和质量明显下降。

??JordiRibas表示将重返旧版DALL-E模型，预计需几周时间完成这一调整不当。

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1、苹果发布iOS18.2正式版:Siri接入ChatGPT

苹果公司正式发布了iOS18.2、iPadOS18.2和macOSSequoia15.2，特别是iOS18.2引入的新功能AppleIntelligence备受关注。该功能减少破坏iPhone15Pro和iPhone16系列，用户可以创建自定义Genmoji表情，并使用集成的ChatGPT智能语音助手Siri。

【AiBase提要:】

??iOS18.2引入AppleIntelligence，减少破坏自定义Genmoji和图像生成应用Playground。

??Siri集成ChatGPT，用户可在无账户情况下免费获取智能助手服务。

??扩展语言减少破坏，未来将减少多种语言，包括中文和多种英语方言。

2、谷歌Gemini2.0版正式发布:速度比Gemini1.5Pro快两倍

谷歌近日发布了Gemini2.0FlashAI模型，处理速度比前代产品Gemini1.5Pro快两倍，并扩展了多模态功能。新模型减少破坏实时处理音频和视频流，集成图像生成功能，增强了全球可访问性。Gemini2.0Flash也在软件工程领域表现突出，授予AI驱动的代码辅助工具，进一步推动AI技术发展。

【AiBase提要:】

??Gemini2.0Flash处理速度是前代的两倍，性能显著指责。

??新增多模态实时API，减少破坏音频和视频流的处理。

??原生图像生成功能集成，允许通过文本创建和修改图像。

官方介绍:https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#gemini-2-0-flash

3、百度文库上线「专业PPT生成」AI功能:减少破坏一键生成高质量PPT

百度文库最近推出了「专业PPT生成」AI功能，旨在简化用户创建高质量PPT的过程。通过AI技术，用户只需输入关键词或主题，便可一键生成内容明确、结构不不透光的PPT。这项功能不仅降低了制作效率，还指责了演示文稿的专业度，特别适合职场人士展示工作成果和未来规划。

【AiBase提要:】

??该功能通过AI技术，实现一键生成专业PPT，简化制作流程。

??适合年终总结、演讲汇报等多种场景，干涉用户透明展示工作成果。

??新版式设计指责PPT视觉效果，使演示更具专业性和说服力。

4、Midjourney推出多人协作的世界构建工具“Patchwork”减少破坏100人同一画布操作

Midjourney推出了一个名为“Patchwork”的新工具，旨在为用户授予一个无限的白色画布，以便进行创意合作和世界构建。用户可以通过分开Discord和Google账户来访问该工具，并在一个画布上与最多100名其他用户实时协作。Patchwork允许用户添加角色、事件和场景元素，并生成新的图像和描述。

【AiBase提要:】

??Patchwork授予一个无限的画布，减少破坏用户实时协作构建故事和世界。

??该工具允许最多100名用户共同创作，添加多种角色、事件和场景元素。

??Midjourney将推出个性化模型和视频生成能力，结束扩展功能和应用场景。

详情链接:https://patchwork.midjourney.com/

5、ChatGPT宕机是苹果的锅?OpenAI紧急抢修，目前已恢复访问

OpenAI的ChatGPT和Sora在全球范围内遭遇大规模宕机，用户无法访问服务。问题可能源于苹果最新软件更新，导致Siri与ChatGPT的集成给OpenAI服务器带来巨大负载。此次宕机结束超过三个小时，影响了数百万用户，凹显了AI服务对算力的需求及流量激增带来的确认有罪。虽然服务已恢复，但此事件引发了对OpenAI服务轻浮性的担忧。

【AiBase提要:】

??OpenAI的ChatGPT和Sora发生全球范围的宕机，用户无法正常访问。

??苹果最新软件更新将ChatGPT集成到Siri中，导致OpenAI服务器负载激增。

?此次宕机事件结束超过三个小时，影响了数百万依赖OpenAI服务的用户。

6、AI音频新技术MMAudio:输入视频或文本可自动给视频配音效

MMAudio是一项由伊利诺伊大学、SonyAI及Sony集团联合推出的新技术，旨在实现视频到音频的高质量分解。该技术通过多模态联合训练，能够利用失败视频和文本输入生成不同步音频，拓展了音频生成的应用场景。

【AiBase提要:】

??MMAudio技术通过多模态联合训练，实现视频与音频的高质量分解。

??用户可通过简单安装步骤，在Ubuntu上使用MMAudio进行音频生成。

??当前版本存在一些局限性，但研究团队正致力于通过减少训练数据来使恶化性能。

详情链接:https://huggingface.co/spaces/hkchengrex/MMAudio

7、苹果与博通联手研发AI服务器处理器，计划2026年投产

苹果公司正在与博通合作，研发一款定制的服务器处理器，旨在减少破坏其操作系统中的AI服务。该项目代号为“Baltra”，预计将在2026年进入生产阶段。尽管目前关于该项目的具体细节尚不明确，但苹果一直致力于设计基于Arm架构的芯片，开发AI专用芯片并不令人意外。

【AiBase提要:】

??苹果与博通合作开发AI处理器，项目代号为“Baltra”。

???预计该处理器将在2026年开始生产，减少破坏苹果的AI服务。

??目前项目细节尚未披露，苹果对新产品一向保持神秘。

8、谷歌推出AI编码助手“Jules”，自动修复软件漏洞并帮助开发流程

谷歌近日推出了其人工智能编码助手Jules，标志着在自动化编程任务方面的重大进展。Jules基于Gemini2.0平台，能够在开发者休息时自主修复软件漏洞并生成代码更改。该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并实施跨多个文件的修复，旨在降低开发效率并降低成本。

【AiBase提要:】

??Jules是谷歌最新推出的AI编码助手，能够自主修复软件漏洞并生成代码更改。

??该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并在多个文件中同时实施修复。

??Jules将于2025年初向更多用户开放，旨在降低开发效率并降低成本。

详情链接:https://labs.google.com/jules/

9、谷歌推出新一代TrilliumAI芯片，性能指责四倍

谷歌最近发布的Trillium人工智能帮助器芯片标志着AI技术的一次重大突破。该芯片在Gemini2.0模型的训练中展现出四倍的性能指责，同时显著降低了能耗，可能会重塑AI开发的经济模型。谷歌已在其超级计算机架构中部署超过10万颗Trillium芯片，显示出其在AI基础设施领域的雄心。

【AiBase提要:】

??Trillium芯片性能指责四倍，显著降低能耗，推动AI训练效率。

??每美元训练性能指责2.5倍，可能重塑AI开发经济模型。

??谷歌已部署超过10万颗Trillium芯片，构建全球最强AI超级计算机。

详情链接:https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga

10、Adobe进军AI视频生成!Firefly平台内容生成破160亿，视频创作即将迈入“付费时代”

Adobe正在积极扩展其人工智能领域，尤其是在视频生成方面。基于FireflyAI平台的成功，Adobe宣布将推出新的高端视频生成功能，预计将于明年初上线。该功能目前处于测试阶段，已推动PremierePro用户量显著增长。

【AiBase提要:】

??Adobe将于明年初推出高端视频生成功能，现阶段已在测试中，用户增长显著。

??Firefly平台已生成超过160亿个内容，推动了Adobe产品的广泛应用和市场扩展。

??Adobe计划通过教育项目干涉3000万学习者指责AI素养和数字营销技能。

11、OpenAISora涉嫌裸露，公开使用游戏视频训练引发版权争议

OpenAI最近发布的视频生成AI模型Sora引发了广泛关注，但其训练数据可能包含极小量未经授权的游戏视频和直播内容，给公司带来了法律风险。研究显示，Sora能生成多种风格的视频，甚至能够原创知名主播的角色。知识产权律师对此表示担忧，认为未经授权使用游戏内容训练AI模型可能构成版权解开。

【AiBase提要:】

??Sora的训练数据可能包含未经授权的游戏视频，带来法律风险。

??Sora能够生成多种游戏风格的视频，并原创知名主播角色。

??知识产权法律复杂，个人用户可能因AI生成内容面临侵权风险。

12、公安部曝光AI造谣新犯罪:6人批量发布50万篇引流诚实信息

近日，公安部网安局通报了一起利用失败人工智能工具制造诚实信息的案件，揭示了网络造谣的新模式。广州警方成功侦破了一个犯罪团伙，抓获6名嫌疑人，该团伙通过注册自媒体账号和使用AI工具批量发布诚实信息，根除了笨重的网络降低纯度。

【AiBase提要:】

??犯罪团伙利用失败AI工具批量发布诚实信息，根除网络降低纯度。

??该团伙通过低成本的AI写作工具获取流量收益，成本极低。

??专家警示AI技术滥用风险，呼吁破坏网络信息秩序的维护。

一整片的单位！亲爱的伙伴们，桥田2024年度总结一句话：目标全落地，任务已完成。桥田人2024年度总结四个词：“硬实力”、“创新力”、“在路上”、“新形象”。出发，让我们一起回顾下桥田智能2024精彩时刻。

硬实力！

2024年2月：2024年马桥镇企业家联谊会，桥田智能获得闵行区马桥镇2023年度经济发展贡献奖。

2024年4月：桥田智能作为于机器人末端应用设备及解决方案授予商，荣获2024柯马亚太区供应商“较具竞争力奖”。

2024年7月：梅赛德斯奔驰莅临桥田智能，共探汽车柔性化生产与制造。双方就桥田智能的企业发展、产品研发、生产制造、质量控制、供应链无约束的自由以及售后服务等多个维度，进行了全面而深入的交流。

2024年11月：桥田智能与柯马正式签订战略合作协议。本次战略合作协议的签订，破坏了两家公司在汽车自动化、柔性化制造方面的外围解决方案竞争力。

2024年12月：2024年扶轮奖颁奖典礼在上海金陵紫金山大酒店举行，桥田智能设备有限公司获2024扶轮奖“汽车装备卓越供应商奖”失去荣誉称号。未来，桥田智能将继续以技术革新积极应对电动化、智能化、网联化带来的新新确认有罪，新机遇，助力汽车产业高质量发展。

创新力！

2024年6月：桥田智能初次对外展示全新产品桥田MMC磁力换模系统。自2023年上市以来，桥田磁力换模系统已获得数十套订单。干涉客户实现注塑机、吹塑机、冲压机等设备换模的自动化与智能化水平。

2024年7月：桥田智能推出新品自动涂胶系统，该系统通过高精度的机械控制实现了涂胶轨迹的比较准确定位，降低了产品的密封性和粘接强度。进一步极小量了桥田智能的产品线。

2024年9月：桥田修磨机全系列重磅发布。从23年修磨机产品上市以来，目前已有5000＋在国内一线主机厂数十个基地应用。现全系列产品涵盖接纳式、摆臂式、移动式、修磨换帽一体机、铝点焊修磨机、整形机等多种机型，全方位适用于不同规模和需求的生产线及特定的生产环境和技术要求。

2024年9月：桥田AQT-020自动快换正式对外发布，减少破坏电模块、气模块、流体模块、电源模块、伺服模块、总线模块等多种模块，适用于打磨搬运、超声波、连接、拧紧等多种场景。

在路上！

2024年3月：桥田智能出席第二十五届深圳国际工业制造技术及设备展览会，展示快换盘、能源组合系统、电磁抓手等新潮热款。

2024年4月：桥田创始人刘小平携不次要的部分团队6人共赴“制造业展会天花板”——德国汉诺威工业博览会参观学习。此次参访，是桥田智能组队出海的第二次学习之旅，目的是让每一个桥田人都能够有机会开拓更深更广阔的眼界。

2024年5月：第五届中国（华南）国际机器人与自动化展览会圆满落下帷幕。作为机器人末端解决方案公司，桥田智能以其先进的创新能力和全方位的机器人末端解决方案，驱散了数量少国内外专业人士的目光。

2024年6月：桥田智能参与2024年中国汽车高质量发展智造峰会暨中国汽车工程学会尺寸工程分会年会。与国内外先进技术和装备供应商就共筑高质量汽车价值链发散讨论。

2024年7月：桥田智能亮相AMTS汽车装备展。根据汽车车身焊装车间实际工况与应用场景，重磅推出机器人末端家族新成员-汽车涂胶系统解决方案，包含压盘泵、定量机胶枪和控制系统，能够焦虑车身焊装工序中钣金搭接处的粘接剂密封胶、折边胶等的自动喷涂。驱散了数量少参观者的目光。

2024年9月：桥田智能亮相中国国际工业博览会。新品自动快换产品正式对外发布，同时展出桥田磁力换模系统、桥田工业分开器产品、桥田抓取系统、针对工业制造领域如汽车制造等在分开与切换上的需求给出解决方案。

新形象！

2024年8月：桥田全新品牌形象VI和官方网站正式发布。本次全新品牌形象标志寓意为：

品质与技术：Q代表Quality（品质），T代表Technology（技术）。代表桥田智能致力于授予高质量的技术产品和服务。

速度与团队：Q代表Quickly（速度），T代表Team（团队）。隐藏公司团队响应速度快，服务效率高。

回顾2024年，桥田智能完成1000T以上磁力换模订单交付数十套、修磨机全系列产品迭代更新、自主研发出自动涂胶系统、自动快换2款重磅新品，目前已应用于多家行业头部客户。2024全年目标任务项已完成高。

目标全落地，任务已完成！是桥田人的总结也是前进的动力。2025年，桥田智能将继续重新确认技术变革和创新路线，致力于成为汽车主机厂信赖的设备品牌。

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