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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。

【独家｜理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦离职创业，加入具身智能赛道******

来源：42号车库

42 号电波独家获悉，理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦已于日前离职，并作为联合创始人，与地平线前副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南，成立维他动力（北京）科技有限公司，将主要负责具身智能的产品化和市场。

赵哲伦此前于 2020 年 6 月加入理想汽车，先后负责理想 ONE（地平线征程 3 平台）、理想 L 系列（英伟达 Orin-X 平台、地平线征程 5 平台）的智能驾驶产品的生命周期定义与交付。

在此期间，理想汽车首发量产地平线征程 3 平台和地平线征程 5 平台的智驾产品。同时，理想汽车的 AD Max 平台（英伟达 Orin-X）通过基于用户需求的 OTA 迭代，成为行业第一梯队的智驾产品。

2024 年 6 月，赵哲伦加入理想汽车新成立的产品线团队，担任第一产品线营销负责人，负责理想 L9 与理想 MEGA 的营销工作。12 月 22 日，理想 MEGA 全月累计定单首次突破了 1,000 台。

在此之前，赵哲伦是国内首批聚焦智能汽车领域的自媒体创业者，联合创立「42 号车库」。微博账号「哲伦班长」是智能汽车圈内更熟悉的名字，拥有近 50 万粉丝。

工商信息显示，维他动力（北京）科技有限公司成立于 2024 年 12 月 9 日，法定代表人为余轶南，持股比例为 71.4288%，赵哲伦为股东之一，持股比例 14.2856%。维他动力还有一位联合创始人宋巍，持股比例为 14.2856%。

维他动力联合创始人宋巍毕业于清华大学，是前地平线软件平台总架构师，地平线智驾创始团队成员，2016 年 5 月加入地平线，负责征程系列芯片从 2017 年征程 1 到 2024 年征程 6 共五代产品的应用方案设计及产品落地。宋巍具有自动驾驶行业软硬件全栈 AI 技术工程化落地经验，将负责维他动力的智能系统与机器人工程。

维他动力创始人余轶南 2015 年加入地平线。根据媒体报道，余轶南是地平线的第 5 号员工，也是地平线创始团队成员之一。在地平线任职期间，余轶南任软件产品线总裁，主要负责智驾技术和产品开发。

据悉，维他动力聚焦 AI 技术与机器人技术研发，将打造面向用户的机器人产品。

今年以来，具身智能领域相当火热，尤其是新入局的创企在研发、产品、投融资都处于爆发的状态，极速扩张。在这其中，国内汽车行业率先入局具身智能。

北汽产投今年已经投资两家机器人公司，分别是银河通用和帕西尼感知。上汽集团的布局更广一些，今年智元机器人和逐际动力两家公司三次获得上汽旗下投资机构的投资。此外，获得上汽投资的智元机器人早在去年还获得了比亚迪的投资。

2023 年举行的小鹏汽车科技日上，小鹏首次展示了自研的人形机器人 PX5。第二代人形机器人Iron 也已在今年的小鹏 AI 科技日上亮相。今年 4 月，广汽集团宣布，正结合智能制造、汽车后市场服务、智慧生活等领域，与全球头部企业携手，探索人形机器人未来光明的应用场景。

除此之外，2024 也是具身智能行业的其他企业获得融资的关键之年：

宇树科技今年获得近 10 亿元 B++ 轮融资，9 月再次完成数亿元人民币 C 轮融资，可以说是今年国内人形机器人创企的融资之王。
星动纪元在今年年初拿到了超亿元的天使轮融资，10 月 16 日完成近 3 亿元 Pre-A 轮融资。
星海图今年已经完成了三次融资，天使轮融资规模数千万美元，之后获得北京机器人产业投资基金的天使+ 轮融资，今年 11 月再次获得超 2 亿元人民币的 Pre-A 轮融资。
加速进化今年完成了天使+ 轮、Pre-A 两轮融资，第一次数千万元人民币，第二次亿级人民币。
松延动力今年 3 月和 6 月分别完成天使轮和 Pre-A 轮融资，两次交易金额都未披露。
星尘智能在今年获得数千万美元 Pre-A 轮融资。

由此可以预见，即将到来的 2025 年，具身智能赛道将变得更为火热，或将成为继自动驾驶、生成式 AI 之后，又一改变我们生活方式的创新产品。

特别声明：以上内容仅代表作者本人的观点或立场，不代表新浪财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他问题需要与新浪财经头条联系的，请于上述内容发布后的30天内进行。

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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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