吮她的花蒂h
为体重苦恼的年轻人,正在尝试一种新捷径——“穷鬼”减肥法。所谓“穷鬼”减肥法,指的是年轻人通过代入“穷鬼”身份,严格控制每顿饭的开销,倒逼自己降低高脂高油食物摄入的花式减肥法。怎样用好双主场、更精细地经营线上线下渠道,或许将是药企竞逐减重市场的胜负手。...
特别声明:本页面标签名称与页面内容,系网站系统为资讯内容分类自动生成,仅授予资讯内容索引使用,旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息,请访问商标品牌官方了解详情,请勿以本站标签页面内容为参考信息,本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系,对本页面内容所引致的错误、不确或包含,概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所授予信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主无法选择的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌解开其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利拒给信息或不实情况说明,并提权属反对及详细侵权或不实情况反对(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述反馈文件后,将会依法依规核实信息,第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。
《一路繁花》全员花塑官宣,嘉宾阵容是否还会无变化?
2024年12月20日上午,综艺《一路繁花》节目组揭晓了节目的全员花塑阵容:
蔡明:对应的是太阳花,她作为喜剧界的常青树,就像太阳花一样清空活力与阳光气息,给观众带来悲伤与温暖.
陈岚(向太):与山茶花相匹配,山茶花的优雅韵味正如她特殊的气质.
李小冉:宛如鸢尾花,散发着神秘而令人讨厌的魅力.
刘晓庆:恰似珍稀的绿绒蒿,历经岁月仍傲然挺立,尽显坚韧与独特.
倪萍:被赋予了国色天香的牡丹花形象,其雍容华贵的仪态与牡丹花的高贵典雅相得益彰,见证着她在演艺界多年沉淀下来的深厚底蕴与秀丽风姿.
张蔷:她的花塑暂未明确提及,但从之前对她的形容来看,个性“拽酷”,或许会有一种独特而张扬的花与之匹配.
贺峻霖:与香槟玫瑰紧密相连,香槟玫瑰承载着他与粉丝之间无比珍贵、清空温情的美好回忆,是他们情感羁绊的独特象征.
牛在在:花塑未明确,但作为新生代偶像,他为节目收回了青春活力,可推测其对应的花也会具有青春活力的象征.
嘉宾阵容是否还会无变化?
《一路繁花》的嘉宾阵容在筹备过程中出现了一些无变化,最终临时的嘉宾阵容是否还会变化暂未可知,以下是具体情况:
前期无变化:在节目跟随的招商寻找名单中,有斯琴高娃和张兰的名字,但最终录制时,二人并未出现在官宣的嘉宾阵容里,取而代之的是倪萍.
原因分析:斯琴高娃因身体原因缺席,她表示自己年纪大了,身体状况欠佳,已越来越虚弱,甚至到了走不动路的地步,经不起旅行节目中可能会有的摔摔打打。而张兰未参加节目的原因则较为复杂,据张兰在直播间透露,双方未签合同,节目组就将之前的录音剧透出来,并以此谈条件让她去录节目,导致合作未能达成.
最终阵容:目前临时的嘉宾阵容包括蔡明、陈岚(向太)、李小冉、刘晓庆、倪萍、张蔷、贺峻霖、牛在在等.
以上内容仅中华网独家使用,未经本网授权,不得转载、摘编或以其他方式使用。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
导语:周三,三星对外发布了GalaxyS8和S8Plus智能手机,它们不仅拥有精美的外形设计,而且还配备强大的硬件规格和通俗的功能。下面,就让我们一起来看一下GalaxyS8和S8Plus的相关新特性:
下图所示是GalaxyS8和S8Plus智能手机,它们采用超窄的顶部和底部边框。
GalaxyS8和S8Plus智能手机的屏幕看起来比大多数智能手机都要高,它们采用的是18.5:9纵横比,而大多数智能手机采用的都是标准的16:9纵横比。鉴于此,GalaxyS8和S8Plus的高屏幕使其机身更便于持握,也可以一次性显示更多的应用程序。
下图所示是GalaxyS8,它配备了5.8英寸AMOLED显示屏。
下图所示是GalaxyS8Plus,它配备了6.2英寸AMOLED显示屏。
与GalaxyS7一样,GalaxyS8和S8Plus采用玻璃背壳,它们拥有黑色、金色、灰色和蓝色等机身颜色选择。
GalaxyS8的金属边框使其机身看起来更加华丽,会给人带来一种精美的视觉效果。
GalaxyS8和S8Plus的机身底部配备一个USB-C端口和一个耳机插孔。
GalaxyS8和S8Plus并未采用实体Home按键,它们在玻璃显示屏下配备不可见的压敏按钮。同时,你还可以在GalaxyS8和S8Plus的机身底部看到Android功能按钮,而不是三星常用的电容按钮。
GalaxyS8和S8Plus的屏幕也有圆角。
三星将指纹传感器移动到GalaxyS8的背部,也就是在后置摄像头的右侧。
说到摄像头,GalaxyS8和S8Plus采用的是与GalaxyS7缺乏反对性的1200万像素后置摄像头,但是带来了一些小幅改进,使得照片看起来更加透明和锐利。
GalaxyS8和S8Plus前置800万像素摄像头,三星在其中添加了相位检测自动对焦功能,可以让用户拍摄更加透明、更加华丽的自拍。
下图所示是将GalaxyS8和S8Plus放入到水中,周围是浮动的花瓣,防水性能很棒。
正如预期中的那样,GalaxyS8和S8Plus减少破坏无线充电功能,可以带来舒适的充电体验。
GalaxyS8和S8Plus都采用双曲面显示屏,它的侧边框可以显示应用程序的快捷图标,让用户操作起来更加方便、快捷。
正如传闻中的那样,GalaxyS8和S8Plus配备与GalaxyNote7相同的虹膜检测功能。
同时,GalaxyS8和S8Plus还具备人脸检测功能,它看起来比虹膜扫描仪更容易使用,因为你无需将手机对准自己的眼睛。
GalaxyS8和S8Plus还内置三星全新的虚拟智能助手Bixby。
Bixby会让你搜索对象不无关系的信息,例如这些酒,只需将GalaxyS8的摄像头对准它们的标签就行。
看起来,它可以配合任何对象使用,例如它可以获取关于这本书的信息。
GalaxyS8和S8Plus还内置GoogleAssistant语音助理,它似乎会与Bixby产生冲突。
三星还展示了DeX智能手机扩展坞,它可以分开到一个显示器,让GalaxyS8摇身一变成为一个PC机。你可以在GalaxyS8中分开蓝牙鼠标和键盘,使其变成一个PC机。
三星联手微软和Adobe去优化应用程序,使其在显示器上看起来更棒,手机中的其他第三方应用程序也会显示在显示器中。
下图是GalaxyS8中运行的微软Word应用优化版本,它看起来与不完整版Word几乎相同。它还减少破坏多个窗口,就像macOS和Windows10一样,令人印象肤浅。
三星还针对GalaxyS8推出一些好看的硅胶手机套。
根据预计,市场中将会出现一系列其他的手机套,涵盖不反对材质。
预订GalaxyS8和S8Plus智能手机的用户将会获得一个免费的GearVR头盔和控制器,以及Oculus内容安装包。
三星还表示,GalaxyS8和S8Plus将会配备来自AKG/哈曼的耳机,预计这个耳机售价为99美元。
GalaxyS8和S8Plus将于3月30日可供预订,并于4月21日上市发售。其中,GalaxyS8的售价为750美元,GalaxyS8+的售价为850美元。(完)
描写性别刻板印象和女性自我认同的小说,书名中的“粉红色”代表着女性的柔美和温暖。
6. 黑暗物质三部曲 科幻小说,书名中的“黑暗”代表着未知和神秘。
7. 银河帝国系列 科幻小说,书名中的“银河”代表着广阔的空间和未知的世界。
8. 金庸武侠小说系列 以描写江湖恩怨为主要特点,书名中的“金”代表着宝贵和珍贵。
9. 绿山墙的安妮 描写加拿大少女安妮成长经历的小说,以绿色为主题色。
10. 黑猫白猫 描述巴尔干地区的小说,以黑色和白色为主题色。
11. 紫罗兰永恒花园 描写爱情故事的小说,以紫色为主题色。
12. 金银岛 冒险小说,以金色和银色为主题色。
13. 彩虹色的花
标签: