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【上海地铁11号线遭吊车侵入 应急管理部派出工作组******

　　  12月22日8时许，上海地铁11号线马陆至武威路站区间，由于外部一施工工地履带吊车倒塌侵入，造成地铁线路设备和一列正常运行的地铁局部受损，未造成人员伤亡。

　　  接报后，应急管理部部长王祥喜立即作出部署，要求科学开展处置工作，严防类似事故发生。副部长宋元明第一时间视频连线上海市应急管理局、消防救援总队和事故现场，调度救援处置工作，要求上海市相关行业领域开展安全检查，市应急管理局提级调查该起重大涉险事故，分析原因，追查责任，并通报批评工程总包单位和分包单位。

　　  应急管理部派出工作组赶赴现场指导处置。

　　  据应急管理部微信公众号

点击进入专题： 上海地铁11号线故障】

【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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【OpenAI ChatGPT AI 服务再次“跳闸”******

IT之家 12 月 27 日消息，OpenAI 的 AI 服务器再次“跳闸”，本次系统服务中断于北京时间 12 月 27 日凌晨 2 点 30 分左右开始，影响 ChatGPT 聊天机器人、Sora 视频生成模型以及部分 API 调用。

IT之家查询 OpenAI 公司状态页面，显示北京时间今天凌晨 3 点发布动态，称 ChatGPT、API 及其文本到视频生成器 Sora“目前错误率很高”。

OpenAI 公司随后于北京时间今天早上 6 点 05 分更新状态，OpenAI 宣布“ChatGPT 已部分恢复”，但聊天历史记录仍然无法加载，修复工作仍在进行中，何时完全恢复尚无明确时间表。

至于本次服务中断原因，OpenAI 公司并未具体说明，只是称“此问题是由上游提供商引起”。而作为 OpenAI 的独家云服务提供商，微软 Azure 今天也报告数据中心出现“电源”问题，因此可以初步判断，微软数据中心电力故障或是罪魁祸首。

本次 ChatGPT 服务中断并非个例，过去几个月已发生多次类似事件。本月早些时候，OpenAI 向 ChatGPT 订阅用户发布 Sora 视频生成工具后不久，ChatGPT 和 Sora 就曾中断服务数小时。

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【2024年零跑汽车累计新车交付近30万辆，2025年冲击50万辆目标******

北京商报讯（记者 刘晓梦）1月1日，零跑汽车发布的数据显示，2024年累计交付新车近30万辆，同比增长100%，超额完成年度销量目标。其中，2024年12月交付4.25万辆，同比增长128%。

零跑汽车方面表示，2025年将向50万辆新目标发起冲击。

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【虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》，受邀专访制作人揭秘好料******

在2015年，《大圣归来》电影的发行让无数国漫粉丝们看到了国产动漫的曙光，并对这部电影给予了很高的评价。在2019年的10月份，《大圣归来》即将推出PS4游戏了，也是获得了很多玩家和《西游记》爱好者的期待。而虎牙直播作为全国最大的直播平台之一，本次在《大圣归来》的发行前夕，虎牙主机区的美女主播“女王盐”也是受邀去参访绿洲游戏，为玩家带来《大圣归来》的第一手资讯。

从女王盐试玩的画面我们可以看出，《大圣归来》是一款充满古典中国风的游戏作品，游戏当中打造了一个妖怪横行，乱世当头的唐朝，而玩家扮演的大圣角色需要参与故事主线，一路打怪升级，最终成为威名赫赫的齐天大圣。试玩画面中体现出来的游戏画面极为精致，可以说是完美的将电影中的画面搬到了游戏当中来，喜欢原作电影的朋友们可不能错过了。

本次女王盐采访了十月文化副总裁王双，也由此获知了《大圣归来》是由三家公司共同打造而成的一款游戏作品，其中索尼互娱负责游戏的研发制作，十月文化兼修IP内容、世界观、彩蛋，而绿洲游戏则是负责出品和PC端的发行。而且让玩家惊喜的是，《大圣归来》中，大圣的配音还专门请到了成龙大哥来负责，并且在游戏当中还融入了成龙大哥专属的动作喜剧风格，让大圣的“猴”特征和动作喜剧完美结合。

另外通过女王盐对绿洲游戏主机负责人ALEN WU的采访我们可以得知，《大圣归来》是一款面对世界的全球向游戏作品，采用了主机游戏当中很少见的中国神话故事体系，为玩家们呈现出与众不同的世界观，而且游戏预计会发行3个DLC，每个DLC都有不一样的故事线和风格，最快年底就能玩到了。

《大圣归来》PS4版本将于10月16号正式发行，喜欢的朋友们可以去虎牙直播关注女王盐了解一手资讯。而且虎牙直播的主机区一直以来都是虎牙一个热门板块，有着全网最多的主机区主播数量，等《大圣归来》发行也会有很多主播试玩这款游戏，大家可以关注一下虎牙的主机区，到时候就能第一时间了解游戏了。

虎牙直播更是官博开启了《大圣归来》送限量周边的福利活动，活动持续至20日哦，喜欢《大圣归来》的盆友们千万不要忘了去微博参与哦。

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【河南工会推出首位AI理论宣讲员“豫小宣”******

中工网讯 （工人日报-中工网记者余嘉熙 通讯员王佳宁）近日，河南工会首位AI理论宣讲员“豫小宣”亮相，其身着蓝色工装、语态生动鲜活，在不同场景进行理论宣传、政策解读，构建起全媒体、交互式传播场景，有效提升理论宣讲的感染力和亲和力，让党的创新理论在广大职工群众心中落地生根。

“豫小宣”是基于生成式人工智能技术打造的工会数字人，以AI策划、设计的全新虚拟形象亮相，相较于传统的真人建模数字人，不仅在内容生成速度、灵活性、可持续性、可扩展性等多个维度上展现出显著优势，而且能够迅速响应信息更新，以高效、精准、生动的方式进行宣讲，成为连接工会与职工群众的智能桥梁。

据介绍，“豫小宣”将与河南工会理论宣讲团成员一起进机关、进企业、进社区、进学校、进网络，通过视频、人机对话等新模式，宣讲党的创新理论，讲好新时代劳模故事、劳动故事、工匠故事，增强理论宣讲的吸引力。

为推动新时代工会理论宣讲工作数智化发展，近年来，河南省各级工会坚持“大宣传大宣讲”工作理念，高位推动、创新载体、整合资源，以“中国梦·劳动美”为主线，组织开展多类主题的线上线下宣传教育活动，通过冒热气、接地气、聚人气的宣讲形式，常态化宣讲、专业化领讲、品牌化推广，把党的创新理论送到职工群众心坎里。同时，注重发挥劳动模范、道德模范、大国工匠、最美职工等主体作用，利用云直播、云课堂、AI宣讲等形式，打通线上宣讲渠道，构筑从身边到“指尖”的立体宣讲阵地，让包括新就业形态劳动者、青年职工、农民工在内的广大职工爱看爱听爱学。

今年以来，河南制定印发关于加强和改进新时代理论宣讲工作的实施意见、关于打造河南“中国工人大思政课”的实施方案，建立工作联盟，通过“工会+高校+企业”合作模式搭建思政课互动平台，构建由工会干部、劳模工匠、专家、一线职工组成的工会理论宣讲队伍，聘任首批150位名师，培育一批教育实践阵地、制作一批文创产品，开展河南职工思想政治工作研究和课题申报工作，实施全省工会理论宣讲队伍“个十百千万”工程，绘就全省工会理论宣讲的“路线图”。

领导班子带头讲、劳模专家一线讲、基层工会微宣讲，在河南省总的带动下，多形式、分层次、全覆盖的学习宣讲活动在全省铺开。今年以来，河南各级工会开展各类宣传宣讲活动9700余场，覆盖职工480余万人次，并不断丰富载体，创编文艺作品，连续8年开展万场文化活动进基层，全省今年共开展送文化下基层活动12530余场，受众超150万人次。

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