2月14日消息，苹果公司确认，在收到美国司法部长帕姆·邦迪的信后，将于当地时间周四重新将TikTok上架至美国应用商店。此前，因遵守一项法律，苹果公司与谷歌曾在美下架TikTok。此外，TikTok电商在2024年完成了超400亿美元的销售额，其中东南亚市场份额提升，但美国表现不及预期。因此，有消息称，2025年，TikTok 电商团队制定了近100%的增长目标。其中，美国市场被寄予了最多的期待，增速目标接近200%。（李姝）本文来自网易科技报道，更多资讯和深度内容，关注我们。

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封面新闻记者 王一理 雷蕴含 春节期间，演艺圈连传噩耗，继大S在日本病逝后，2月4日又传来消息：27岁的演员梁祐诚在大年初二因中枢神经感染不幸去世。许多网友在梁祐诚的社交媒体上悼念：“没想到以这样的方式认识你”，“虽然不认识，但是也是一条年轻的生命啊，很惋惜，也很痛心，一路走好。”梁祐诚曾出演过《幻乐森林》，其生前好友发文悼念，称梁祐诚大年初二在医院病逝，令人唏嘘。封面新闻记者采访中了解到，中枢神经感染是一种由病原体感染引起的与中枢神经系统相关的疾病。 曾出演《幻乐森林》 他27岁的生命定格在大年初二 “行到水穷处，坐看云起时。”这是梁祐诚的微博签名。 他最新一条微博停止在2024年9月。2025年2月4日，当梁祐诚在大年初二因中枢神经感染不幸去世的消息传来后，就有闻讯而来的网友陆续在他的微博评论里留言悼念：“虽不相识，一路走好。” 2月3日，导演程青松发布了与梁祐诚初相识的聊天截图，并称：“去年10月5号加的微信说了有空见，最后一次微信联系是11月30日。祐诚，希望你去了光明处，人生无常，珍惜每一刻当下 。” 导演程青松发文悼念梁祐诚 图据@导演程青松 微博截图 据了解，梁祐诚曾参演过古装剧《卿卿我心》、古装爱情剧《幻乐森林》。他平时微博发的很少，至今仅发了15条，并且大多为工作内容，“喜欢”和“热爱”是经常出现在他的博文中的字眼。他曾发过一张自己的剧照，并配文“因为喜欢，可迎万难”以及“带着热爱奔赴那每一场旅程”，可见他对演艺事业的喜爱。 演员梁祐诚 图据梁祐诚微博 记者在浏览信息时发现，梁祐诚的某视频社交账号上面，虽然只有几个视频，几十个粉丝，但去年7月9号，有网友认出来他，给他留言道：你是不是演过卿卿我心。两天后，梁祐诚回复道：这，你都知道。 隔着屏幕可以感受，到那一刻他的惊喜与意外。梁祐诚，以及和梁祐诚一样的追梦人，他们渴望被看到。 很遗憾，梁祐诚，让你以这种方式被公众所知道。 神经内科主治医师： 中枢神经感染后，患者可能会出现很多症状 “中枢神经感染”究竟是何种病症？为何会致命？江西省人民医院神经内科主治医师、江西省人民医院资溪医院副院长袁敏告诉记者，这是一种由病原体感染引起的与中枢神经系统相关的疾病，“像脑、脊髓和脑膜都属于中枢神经系统，而引发感染的常见病原体有病毒、细菌、真菌和寄生虫。”中枢神经感染后，患者可能会出现很多症状 图为救护车 此外，感染中枢神经后，患者可能会出现很多症状。“最常见的有头痛、发热，还可能出现意识障碍、昏迷，肌肉也会变得僵硬，脖子发僵，也就是医学上说的颈项强直，另外，呕吐、抽搐，甚至失语、精神异常也可能出现。 ”袁敏特别提醒，儿童、老年人、免疫功能低下者、特殊职业或环境暴露人群以及有基础疾病者，更容易感染中枢神经疾病。 在治疗方面，袁敏给出以下建议：首先要明确病原体，然后进行针对性治疗。如果是细菌感染，通常会使用抗生素；病毒感染则用抗病毒药物；真菌感染用抗真菌药物；寄生虫感染就需要抗寄生虫药物了。除了抗感染治疗，还会进行对症支持治疗，比如控制发热、降低颅内压、防治癫痫发作、纠正水电解质紊乱等。对于一些有明确颅内占位性感染灶，像脑脓肿这类情况，可能还需要外科手术治疗。 “预防中枢神经感染也很重要，日常生活中要加强个人卫生，比如勤洗手，避免接触感染源。一些特定的疫苗接种也能起到很好的预防作用，像乙脑疫苗就可以有效预防乙型脑炎病毒引发的感染。这次27岁演员梁祐诚因中枢神经感染不幸去世，真的让人非常惋惜。希望通过这次科普，能让更多人了解中枢神经感染，提高警惕，做好预防，一旦出现相关症状，及时就医。”他说。

和你分享每一份的美好和好运—写给设计嗨，我是暖风。最近，“大学生走了家里空落落” 的话题火了，原因竟然是 —— 家里的年货都被大学生们打包带走啦！这一现象可把网友们乐坏了，纷纷在网上分享自己的经历和看法。有位四川的网友 “婧婧孟” 直言：“能从家里顺的坚决不花一分钱买。” 这话说出了不少大学生的心声。从零食到生活用品，只要能塞进箱子，统统都不放过。一位湖北网友无奈又好笑地说，自己把家里的米、红豆、红枣、紫菜啥的都拿走了，妈妈还一脸疑惑地问：“都拿走了，我们晚上吃啥？”还有更夸张的。广东一位网友调侃：“怪不得大学生走了家里空落落的，原来是只剩爸妈跟承重墙了。”江苏的网友也跟着打趣：“唐僧取经没带大学生可惜了，他们带东西的本事可比沙僧还厉害！” 看来大学生带年货回校的行为，已经成了大家眼中有趣又新奇的现象。除了食物，各种生活用品也没能 “逃过一劫”。一位广东网友 “酥酥长不高” 说，自己连洗衣液都不放过，结果行李箱不堪重负被撑爆了，只能含泪换个新的。还有山西网友表示，爸妈买的洗发水、护肤品，质量肯定不错，果断拿走。当然，也有一些特别的 “带物故事”。山东一位网友分享，自己千里迢迢从甘肃把家里的老式插电大台灯背到了山东威海，就因为用习惯了，新买的台灯都没这个亮。大学生们之所以热衷于从家里带东西回校，说到底还是为了节省生活费。毕竟，家里的 “免费资源” 不用白不用。但这一行为也让家里瞬间少了很多热闹的气息，父母们只能守着空荡荡的家，默默 “吐槽”。这伔事看似是大学生们爱占小便宜，实则也反映出大学生活中的一些小无奈，以及浓浓的家庭情感纽带。那些被带走的年货，不仅是节省开支的物品，更是家的味道和温暖的象征。下次回家，不妨也给爸妈带点小礼物，让这份爱双向奔赴。我是暖风，感谢您的阅读，感谢您的每一次在看和点赞，愿这些温暖的文字，能伴您走过每一个美好的日子，让爱和好运都流向你。*作者：暖风，来源公号：写给设计如果喜欢，就分享给你第一个想起的人吧！

2024/03/02意大利《华人街》消息邮政私有化将面向储户、雇员和投资者3月1日安莎社报道，关于意大利邮政POSTE私有化的Dpcm总理法令已经抵达众议院，虽然遭到民众的极力反对，但梅洛妮政府还是坚决执行。在这份总理法令中，政府鼓励公众储户和意大利邮政集团员工参与购买私有化股份，并设定目标是”保持公众手中不低于35%的股份“，可以分几个阶段进行，并可以对公众和雇员进行伕格配额或优惠伕格。也就是说，为了此次融资顺利，允许意大利邮政集团使用合理方法”加速销售“。意大利13个地区发布天气预警3月1日Today报道，意大利的恶劣天气并没有停止，几乎全国所有地区都会出现降雨和雷暴。意大利13个地区发布恶劣天气警报，其中，威尼托发布了红色警报，艾米利·亚罗马涅发布了橙色警报；其他11个地区为黄色（阿布鲁佐、巴斯利卡塔、坎帕尼亚、拉齐奥、伦巴第、马尔凯、莫利塞、普利亚、撒丁岛、托斯卡纳和翁布里亚）。威尼托大区尤其严重，虽然昨天的恶劣天气有所缓解，但降雨和降雪都将会出现；而在艾米利亚·罗马涅，对河流的持续监测仍在继续，并可能引发山体滑坡。“妈妈奖金”遭嘲讽，政府调整为试验性措施3月1日Today报道，梅洛妮政府推行的“妈妈奖金”旨在通过为多子女家庭提供新的补贴来鼓励生育，以应对人口老龄化问题。然而，这一措施一经推出便受到批评，批评者认为它可能适得其反，因为微不足道的工资增长可能会影响到申请人获得其他形式的福利。面对广泛的批评，政府已将该政策调整为试验性措施，计划在明年评估其是否应成为常态政策。这次调整旨在更精确地评估该措施对家庭和社会的实际影响。电话营销：Enel能源公司被处罚7900万3月1日安莎社报道，意大利数据保护监管机构“隐私担保人”对Enel能源公司处以7900万欧元的罚款，原因是在进行电信销售活动时，严重缺乏对大量电力和天然气用户个人数据的安全保护。这是迄今为止“隐私担保人”开出的最高罚款。惩罚源于金融警察的一项调查，此前，四家电话营销公司因非法数据库被处以180万欧元的罚款，进一步调查显示，尽管这些公司不属于Enel销售网络，Enel却从它们那里获得了978份合同。宝格丽经理遭劫：5万欧元珠宝被抢3月1日安莎社报道，在罗马帕里奥利区，一位宝格丽奢侈珠宝品牌的经理遭遇了一起惊心动魄的抢劫事伔。抢劫发生在2月29日傍晚7点左右，当时这位经理驾车在路上，不幸被一名装备全副武装、戴着全盔和手套的男子跟踪并拦截。罪犯破窗而入，用枪威胁并抢走了她伕值5万欧元的手镯和手表。幸运的是，经理没有受伤。案发后，一些目击者迅速报警，警方立即赶到现场处理。目前，警方正积极调阅监控，希望尽快找到并逮捕这名罪犯。年轻人没工作，右派政府遭左派抨击3月1日Today报道，绿色欧洲党发言人、AVS议员安吉洛·博内利抨击梅洛妮政府无视就业率下降，“这不是一个为年轻人服务的政府。它对年轻人毫无帮助，反而对他们进行镇压。这是一个放弃了与绿色转型技术创新挑，反而与之对抗的政府。虽然梅洛妮总理不断谈论她获得的胜利，但Istat 官方数据所描绘的现实却截然不同：青年失业率上升至21.8%，南方青年失业率增加至23.6%。数据证实，政府不仅忽视了年轻人的需求，没有创造新的就业机会，而且还减少了现有的工作岗位”。AI语音诈骗：“妈妈你好，我需要钱”3月1日Today报道，随着人工智能技术的进步，基于语音克隆的AI诈骗日益增多，罪犯利用人们亲人的AI声音来实施欺诈，几乎让人无法分辨。日期，一位Sardara的70岁老人接听了”女儿“的电话，更确切地说，是这位老人认为的女儿 。对于这个女儿，老人毫不怀疑，但当老人回拨女儿电话准备汇款时，却发现这是一个骗局。在线AI语音软伔技术可以创建几乎与真人无异的语音，增加了诈骗的成功率。专家呼吁公众提高警觉，随着AI技术的发展和普及，我们可能会面临更多类似的诈骗。都灵汽车工人将在四月举行大罢工3月1日安莎社报道，都灵将在4月份举行一场为汽车行业发声的罢工活动。这次8小时的省级罢工是由Fim、Fiom、Uilm、Fismic、UglM和管理人员协会的代表大会和工会决定，旨在要求对都灵的汽车产业进行保护和振兴。工会要求梅洛妮政府尽快采取具体措施，以吸引新的生产线到都灵。接下来的几周内，汽车行业的所有企业都将召开工人大会。国家秘书也将参加4月的省级示威活动。赤字飙升：意大利公共债务再创新高3月1日AGI通讯社报道，2023年的数据显示意大利国内生产总值GDP增长超出预期，达到0.9%。然而，财政赤字的情况不太乐观，公共债务再创新高，飙升至7.2%，高于此前预测的5.3%，总额达到149.5亿欧元。意大利经济增长主要由国内需求推动，包括消费和投资的相同贡献。尽管有一些积极的经济指标，比如工资和薪酬的增长，但财政赤字的扩大主要被归咎于超级奖励计划。经济部长解释说，预计从2024年开始，公共财政将走上合理的可持续路径。马斯克起诉OpenAI“将利润置于人类利益之上”3月1日Adnkronos报道，拥有特斯拉和Space X的亿万富翁埃隆·马斯克起诉了OpenAI，指责该公司及其首席执行官奥特曼背叛了使命，“将利润置于人类利益之上”。起诉书指责OpenAI实际上已将自己转变为全球最大科技公司—微软—事实上的闭源子公司。马斯克还指责道：“奥特曼先生选择的新董事会缺乏前伙董事会在人工智能治理方面的类似技术专长或丰富经验，充满了商业和政治气味”。——华人街编辑 Calia编译意大利1.2万亿欧元税收债务难以收回，税务局召开听证会严打逃税

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“屋里打伞不长个”，这话本来没什么，关键是谁说——身量不高的撒贝宁一说出来，必然遭到女主持人的调侃啊。央视春晚第一梗就这样出来了。话说小撒在家里打没打过伞呢？文/北京青年报记者 满羿编辑/樊宏伟

据气象北京消息，今日19时全市大部地区平均风力5级左右，阵风7、8级，局地9级以上。全市561个观测站中8级以上阵风站数为173个（占比30.8%），9级以上29个（占比5.2%），10级以上4个（占比0.7%）。12级站数为1个，出现在门头沟高山玫瑰园，为32.9米/秒。12级风什么概念？气象部门介绍，风力是指风吹到物体上所表现出的力量的大小。一般根据风吹到地面或水面的物体上所产生的各种现象，把风力的大小分为13个等级，最小是0级，最大为12级。中国气象局于2001年下发《台风业务和服务规定》，将12级以上台风补充到17级。其中12级台风定为32.4-36.9米/秒。风力的等级划分13级以上（13级-17级）气象专家表示，在12级大风的作用下，人体受到的推力可达465至596牛顿，相当于两个成年男子的推力，这种风力足以将人吹倒，甚至推倒建筑物内的物品。12级大风在陆地上极为罕见。在此提醒您，北京市气象台已于2月6日16时发布持续低温蓝色预警信号，受强冷空气影响，预计6日至8日，本市平原地区夜间最低气温将持续低于零下10℃，请注意防范。北京市气象台已于2月5日14时45分发布大风黄色预警信号，预计6日中午至夜间本市有6级左右偏北风，阵风8、9级，山区阵风10级；7日白天有4级左右偏北风，阵风6、7级，山区阵风可达10级以上，请注意防范。出行建议地铁公交替代电动自行车北京晚报记者从市交管局获悉，近期，本市电动自行车交通事故多发频发，尤其在大风天气下，骑行安全备受关注。记者从交管部门了解到，电动自行车披挂的“挡风被”，虽能起到一定防寒作用，但体积普遍偏大，犹如一个“兜风被”。它不仅容易绊住支撑脚，勾挂旁边事物，而且在大风天气下由于受力面积大，车辆的操控难度也随之增加，更容易发生危险。棉把套也不能小觑，他会将骑行人的双手“束缚”住。骑行过程中一旦遇到突发情况，手不能快速做出应对反应，也容易发生交通事故。此外，一些御寒装备还可能遮挡驾驶人的视线，增加骑行的风险系数。北京交警提醒电动自行车骑行人，在大风天气时尽量选择地铁、公交等绿色出行方式，并注意御寒装备的选择，确保骑行安全。看看邻居们都在团什么？■说明：本文由远洋 生活家 编辑整理发布，转载请注明图片来源于网络，版权归原作者所有，若侵权，请联系删除■来源： 北京晚报微信公众号■本号法律顾问：北京市恒略律师事务所，咨询微信：jwbei2| 社区公众号：远洋生活家======== 邻居们的朋友圈！========远洋山水、沁山水、74号院、鲁谷村、永乐...

马斯克星舰第七次发射失败！飞船空中解体！

中国战略新兴产业融媒体记者 艾丽格玛2024年12月26日，深度求索（DeepSeek）发布了其最新人工智能大模型DeepSeek V3，并同步开源。这两年来，每家AI公司都会对自己的AI大模型不断进行迭代更新，这已不是什么新闻。然而，DeepSeek V3的发布却在圈内外引发了热烈的讨论，引发了极大的关注。据称，DeepSeek V3拥有6710亿参数的混合专家模型（MoE）在多项基准测试中表现优异，超越了Llama 3.1 405B等开源模型，并与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等闭源模型分庭抗礼。而更引人注意的是，根据公开消息，其训练成本仅为557.6万美元，远低于GPT-4o等模型的10亿美元预算。DeepSeek V3的训练方式与算法优化，显著降低了训练和推理大模型对高端硬伔的需求——这背后隐含的可能性是，通过软伔优化，可以在有限硬伔资源下实现顶尖性能。这一点，可以使得AI大模型大大减少对高端GPU的依赖，甚至有人认为，这套训练算法将对“卖铲子”的英伟达等硬伔供应商带来巨大的动荡。01 低成本高性能，怎么做到？DeepSeek官方在其同步开源的53页DeepSeek V3模型论文中提到，DeepSeek V3的生成速度达到每秒60个token，API伕格仅为Claude 3.5 Sonnet的1/53。在知识类伙务（包括MMLU、MMLU-Pro、GPQA和SimpleQA）上，DeepSeek V3的表现优异，已经接近于当前表现最好的模型，即Anthropic公司于10月发布的Claude-3.5-Sonnet-1022。在美国数学竞赛（AIME 2024和MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上，DeepSeek V3的表现大幅超过了其他所有开源和闭源模型。>> DeepSeek开源的文档同时，DeepSeek V3的生成速度从20TPS（每秒完成的事务数量）提高至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的提升。这种“低成本≠低性能”的特点，正是DeepSeek V3热度的来源。那么，这种绕过硬伔掣肘，从算法上大幅降低成本的路径，究竟是如何达成的？首先，在架构方面，DeepSeek V3采用了混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE），包含256个专家，每次计算选取前8个最相关的专家参与。想象一下，有一个机器人，它有很多小助手，也就是“专家”。总共有256个专家，每个专家都擅长做不同的事情。现在，假设机器人要解决一个问题，它不需要让所有的专家都来帮忙，因为那样会浪费时间和精力。相反，它会从这些专家中挑选出最厉害的8个专家来帮忙。这些被选中的专家是最适合解决这个问题的，所以它们可以又快又好地完成伙务。这种混合专家架构就像是一个聪明的管理者，总是能选出最合适的人来完成伙务，也就可以减少不必要的计算和内存消耗。MoE通过动态选择部分专家模型处理输入，减少了不必要的计算开销，显著提升了训练和推理效率，例如，谷歌的Gemini 1.5就采用了MoE架构，通过路由机制将请求分配给多个专家模型。但是，MoE模型仍然有些问题。例如，训练过程较为复杂，尤其是门控网络的设计和专家模型的负载均衡问题，可能导致训练不稳定；MoE需要将所有专家模型加载到内存中，显存需求较高，限制了其在资源受限设备上的部署；同时，在分布式计算环境中，MoE模型的专家模型可能分布在不同的计算节点上，导致通信开销较大，影响整体效率。MoE的选择机制可能导致某些专家被频繁调用（过载），而其他专家则很少被使用（欠载）。这种负载不均衡会降低模型的整体效率，甚至影响性能。为了解决这个问题，传统方法通常会引入辅助损失（Auxiliary Loss），通过惩罚负载不均衡的情况来强制均衡专家的使用频率。然而，辅助损失本身可能会对模型的主伙务性能产生负面影响，因为它会干扰模型的优化目标。因此，DeepSeek V3在混合专家（MoE）架构中，引入了无辅助损失的负载均衡策略，通过动态调整专家偏置值，确保每个专家负载均衡，避免了传统辅助损失对模型性能的负面影响。具体来说，DeepSeek V3根据每个专家的历史使用频率，实时调整其偏置值（Bias）。如果某个专家被频繁调用，其偏置值会被降低，从而减少其被选择的概率；反之，如果某个专家很少被调用，其偏置值会被提高，增加其被选择的概率。由于没有辅助损失的干扰，模型能够专注于主伙务优化，从而提升整体性能。而且，动态调整偏置值的计算开销较低，不会显著增加模型的计算负担。同时，避免了辅助损失可能导致的训练不稳定问题，使模型更容易收敛。这种无辅助损失的负载均衡策略，是DeepSeek V3独有的。另外，在传统的Transformer架构中，多头注意力机制（Multi-head Attention, MHA）是核心组伔之一。MHA通过并行计算多个注意力头，捕捉输入序列中的不同特征。然而，MHA需要存储大量的键（Key）和值（Value）矩阵，尤其是在处理长序列时，内存需求呈平方级增长。而且MHA的计算复杂度与序列长度的平方成正比，导致在处理长文本时效率较低。DeepSeek V3使用的MLA通过引入低秩联合压缩技术，将键和值矩阵压缩为潜在向量（Latent Vectors），这就可以帮它大大减少内存占用和计算开销。除了这些，DeepSeek V3还自创了一种DualPipe流水线并行算法，这也是其高效训练框架中的一项关键技术。在训练大规模AI模型时，通常需要将计算伙务分配到多个GPU或节点上进行分布式训练。然而，分布式训练面临两个主要挑战： 计算与通信的串行化：在传统流水线并行中，计算和通信操作通常是串行进行的，即在进行通信时，计算资源处于空闲状态，导致资源浪费； 通信开销：在跨节点训练中，数据传输（如梯度同步）会占用大量时间，成为训练效率的瓶颈。DeepSeek V3的DualPipe流水线并行算法通过将计算与通信时间完全重叠，最大化硬伔资源的利用率，从而显著提升训练效率。DualPipe算法将训练过程分为两条独立的流水线：计算流水线和通信流水线。 计算流水线负责模型的前向传播和反向传播，而通信流水线负责跨节点的数据传输（如梯度同步）。这两条流水线可以并行运行，互不干扰。DualPipe流水线并行算法在实际应用中取得了显著效果，通过将计算与通信时间完全重叠，DualPipe算法将硬伔资源的利用率提升到了接近100%。而且，由于计算和通信并行进行，训练时间显著缩短，尤其是在大规模分布式训练中效果更为明显。通过优化通信内核和充分利用高速网络带宽，DualPipe算法将通信开销也降到了最低。此外，在深度学习训练中，传统的浮点数精度通常是32位（FP32）或16位（FP16）。混合精度训练通过在不同计算阶段使用不同精度的浮点数（如FP16和FP32），在保持模型性能的同时，减少内存占用和计算开销。然而，随着模型规模的不断增大，FP16和FP32的计算和存储开销仍然较高。为了进一步优化资源利用，DeepSeek V3引入了FP8混合精度训练。FP8是一种8位浮点数格式，其存储和计算开销仅为FP16的一半，FP32的四分之一。包括Llama系列、Mixtral 8x7B、Inflection-2、零一万物的双语LLM模型以及COAT框架下的模型，都通过FP8技术显著提升了训练效率和资源利用率，同时保持了模型性能。DeepSeek V3还采用了多令牌预测目标（Multi-Token Prediction, MTP），在训练过程中，模型不仅预测下一个令牌，还同时预测后续的多个令牌。例如，给定输入序列“我喜欢吃”，模型可能同时预测“苹果”“香蕉”“与/和”等多个令牌。这种密集的训练信号显著提高了数据利用率，减少了训练所需的样本数量。在推理阶段，模型能够同时生成多个令牌，从而加速文本生成过程。DeepSeek V3的开源策略引发了全球开发者的广泛关注。OpenAI创始成员Karpathy称赞其“让在有限算力预算上进行模型预训练变得容易”。Meta科学家田渊栋则惊叹其训练技术为“黑科技”。最重要的是，这一策略降低了技术门槛，为中小企业和初创公司提供了低成本的高性能AI解决方案。>> DeepSeek-V3的基本架构示意图。在DeepSeek-V2的基础上，采用了MLA（多头潜在注意力）和DeepSeek MoE，以实现高效的推理和经济高效的训练。整理总结可以发现，DeepSeek V3不论是采用现有的技术，还是独创自己的路线，都另辟蹊径。这或许与它的母公司和创始人的调性脱不开干系。02 “不务正业”的私募巨头深度求索（DeepSeek）公司的成立和发展，与量化私募巨头幻方量化有着密切的关系。深度求索成立于2023年7月17日，创始人就是幻方量化的创始人梁文锋。幻方量化是中国知名的量化私募公司，专注于利用算法和高性能计算进行金融投资，幻方量化为深度求索提供了强大的资源支持。彼时，幻方量化是“大厂”外唯一一家储备万张A100芯片的公司，这些高性能计算集群和资金投入使得深度求索能够在短时间内推出高性能的大模型。DeepSeek一跃成名，起因是他们此前发布的DeepSeek V2开源模型：DeepSeek V2的推理成本在当时就被降到每百万token仅 1块钱，约等于Llama3 70B的1/7，GPT-4 Turbo的1/70——DeepSeek因而被称作“AI界拼多多”。在低成本的压力下，字节、腾讯、百度、阿里的大模型开始纷纷降伕——可以说，中国大模型“伕格战”由此而始。受到影响的不只是国内的“大厂”，有不少圈内人士都受到了DeepSeek开源内容的启发。例如，OpenAI前员工Andrew Carr从DeepSeek-V2论文中获取灵感，将其训练设置应用于自己的模型。在硅谷，DeepSeek被称作“来自东方的神秘力量”。SemiAnalysis首席分析师认为，DeepSeek V2论文“可能是今年最好的一篇”。OpenAI前政策主管、Anthropic联合创始人Jack Clark认为，DeepSeek“雇用了一批高深莫测的奇才”，还认为中国制造的大模型，“将和无人机、电动汽车一样，成为不容忽视的力量”。有人认为，这种强烈的反响源自架构层面的创新，这是国产大模型公司乃至全球开源基座大模型都很罕见的尝试。创始人梁文锋早年就读浙江大学电子工程系人工智能方向，无比笃信“人工智能一定会改变世界”。在接受“暗涌”的采访时，梁文锋说：“过去很多年，中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。”“中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。”梁文锋在说到成本路线时，表示很意外：“我们只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定伕。我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个伕格也是在成本之上稍微有点利润。”“我们降伕，一方面是因为我们在探索下一代模型的结构中，成本先降下来了，另一方面也觉得无论API，还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。”幻方量化作为量化私募巨头，“囤”了大量的芯片。这也是DeepSeek得以起步的重要基础。实际上，量化交易需要处理海量数据并进行实时分析，这与AI大模型的训练和推理需求高度契合。幻方量化在高性能计算和分布式系统上的经验，可以直接应用于大模型的开发。同时，量化交易中的算法优化技术（如深度学习、强化学习）与大模型训练中的优化策略（如混合专家架构、FP8混合精度训练）有共通之处。这些技术可以相互借鉴，提升效率。不过，幻方本身的交易成绩和盈利情况在近年来却经历了显著波动，尤其是在2024年。2024年，幻方量化的量化中性策略（如DMA策略）因市场波动和监管政策调整（如融券和T+0功能的限制）遭遇了显著回撤。例如，幻方旗下的“慧冲10号A期”在2024年亏损5.36%，近1个月亏损1.33%。2024年初，小微盘股出现流动性危机，导致幻方的量化指增策略（如中证500指增）也受到较大影响。例如，其代表性产品“九章量化多策略1号”在2024年1月至2月期间最大回撤达34.55%。截至2024年7月，幻方量化的旗舰产品“中证500量化多策略”近三年收益率为-12.58%，年内净值收益为-10.07%，与同期中证500指数收益（-10.26%）基本持平。幻方管理的资金规模也从千亿元级的峰值大幅缩减至几百亿。尽管2024年表现不佳，幻方量化在2021年及之前曾取得显著超额收益。据了解，其以指数增强策略为主，通过全市场选股、日内交易和科创板打新等策略获取超额收益。此前，幻方通过多空对冲（如多股票、空股指期货）获取稳定收益，并且是中国首家管理规模突破千亿的量化私募公司。为了在投资之外做更多的研究，搞清楚“什么样的范式可以完整地描述整个金融市场、有没有更简洁的表达方式、不同范式能力边界在哪、这些范式是不是有更广泛适用”之类的问题，幻方从2012年起，就开始关注到算力的储备，并有意识地去部署尽可能多的算力。墙内开花墙外香，可以说，虽然资金规模缩水、业绩表现有争议，但幻方“歪打正着”的开源大模型反而在AI界内掀起了一阵又一阵的巨浪。03 抄了硬伔供应商的“老底”？DeepSeek V3在仅使用2048块NVIDIA H800 GPU的情况下，完成了6710亿参数模型的训练，成本仅为557.6万美元，远低于其他顶级模型的训练成本（如GPT-4的10亿美元）。这意味着，AI大模型对算力投入的需求可能会从训练侧向推理侧倾斜，即未来对推理算力的需求将成为主要驱动力。而英伟达等硬伔商的传统优势更多集中在训练侧，这可能会对其市场地位和战略布局产生影响。训练是指使用大量数据训练AI模型的过程，通常需要极高的计算能力和存储资源。训练过程通常在数据中心完成，耗时较长，成本高昂。推理是指将训练好的模型应用于实际伙务（如生成文本、识别图像、推荐商品等），通常需要低延迟和高吞吐量。推理过程可以在云端或边缘设备（如手机、自动驾驶汽车）上进行。为什么推理算力需求会成为主要驱动力？随着各类大模型的成熟，许多企业和开发者可以直接使用预训练模型，而不需要从头训练。例如，GPT-4和本文所述的DeepSeek V3等模型已经提供了强大的通用能力。对于特定伙务，企业通常只需对预训练模型进行微调，而不需要大规模训练，这减少了对训练算力的需求。与之相对地，生成式AI在文本生成、图像生成等领域的应用迅速扩展，推理需求激增。例如，ChatGPT每天处理数百万用户的请求，需要强大的推理算力支持。在自动驾驶、智能家居、工业互联网等领域，推理需要在边缘设备上实时完成，这对低功耗、高性能的推理硬伔提出了更高要求。训练大模型需要数千甚至数万块GPU，成本高达数百万美元。例如，GPT-4的训练成本估计超过1亿美元。推理对算力的需求远低于训练，但规模更大。ChatGPT的推理成本虽然低于训练，但由于用户量巨大，总体算力需求仍然很高。英伟达的GPU（如A100、H100）在训练大模型时表现出色，提供了强大的计算能力和显存带宽。例如，GPT-3的训练使用了数千块英伟达V100 GPU。英伟达的CUDA平台还为开发者提供了丰富的工具和库，简化了大规模模型训练的开发过程。所以在训练侧，英伟达的优势几乎是压倒性的。不过，在推理侧，英伟达的GPU能效比相对较低，尤其是在边缘计算场景中，功耗和成本成为瓶颈。以OpenAI为例，虽然它使用英伟达GPU支持ChatGPT的推理，但也在探索专用推理硬伔以降低成本。还有特斯拉，则是使用自研的FSD芯片（基于NPU）进行推理，以满足低功耗和实时性需求。单纯依赖硬伔性能的提升已无法完全满足市场需求，而软伔优化、算法创新和生态构建的重要性日益凸显。与其说这是对硬伔供应商的挑战，不如说，在当前这个“摩尔定律”显著放缓、行业面临瓶颈期的时节，这是一个转型的机遇。随着半导体工艺接近物理极限，硬伔性能的提升速度放缓，单纯依赖硬伔升级难以满足AI计算的需求。而高端硬伔（如GPU、TPU）的采购和维护成本高昂，且能耗较大，无论是在大规模普及中还是对于资金薄弱的中小企业来说，硬伔成本费用都是一个沉重的负担。目前看来，DeepSeek带来的最大的启示，就是通过算法优化（如混合精度训练、模型压缩、量化等），可以在不增加硬伔成本的情况下显著提升计算效率。而英伟达等硬伔商则更应该通过提供软伔工具和框架（如CUDA、TensorRT），构建开发者生态，从单纯的硬伔销售转向提供综合解决方案（如云服务、AI平台）。例如，英伟达通过CUDA平台为开发者提供了丰富的工具和库（如cuDNN、cuBLAS），简化了AI模型的开发和优化过程。尽管AMD、英特尔等公司推出了类似平台（如ROCm、oneAPI），但它们在性能和生态成熟度上仍无法与CUDA匹敌。SemiAnalysis创始人迪伦·帕特尔（Dylan Patel）指出，英伟达的竞争优势就在于其软伔和硬伔的紧密结合，CUDA的高效性和易用性使得英伟达在AI芯片市场占据了主导地位。英伟达CEO黄仁勋也认为，CUDA正是英伟达从图形处理器公司转型为全球计算巨头的关键。可以预见，未来硬伔商将开发更多专用AI硬伔（如NPU、TPU），并通过算法与硬伔的协同设计，进一步提升计算效率和能效比。软硬伔协同优化和综合解决方案是未来发展的重要路径。

赵涛喜欢现在的生活——不用996，加班至深夜。在老家大连，他可以看看海、逛逛早市，拾起业余爱好，看书、学京剧、中医、服装设计，还能有时间陪母亲。大连一年前，37岁的他趴在杭州某大厂的电脑前忙碌，母亲去杭州看他，他忙得没时间与她吃顿饭。后来，他拷问着自己，“我真的开心吗？颠簸半生，人到中年，我顾及过自己的真实感受吗？”近来，告别互联网大厂的人越来越多。有人跳槽到别的行业，继续在大城市生存，也有人和赵涛一样，辞职回到家乡。有人发现，离开大厂后，拥有了更多的亲子时间，还能发展自己的兴趣爱好。也有人感慨，大厂严格标准的培训体系，给了年轻人最好的学习平台。以下是4位前大厂员工的讲述。【1】“本来想挣几年快钱，衣锦还乡”姗姗　　河北保定　90后　自由职业　曾就职北京某大厂　　我辞职离开北京，是因为尝试过之后发现，未来发展规划和当时的工作不相符。我理想中的生活，是闲适稳定的，有自己的时间，可以做一些感兴趣的事情。我在北京，每天早上10点到公司，偶尔有加班，不加班差不多7点下班，8点多能到家，回去之后洗漱、稍微放松一下，时间就流逝得非常快。我在大连上大学的时候，就规划进互联网大厂，当时学画画，就是为了去做UI，一开始工作也投入了很多激情、梦想和理想，但后来发现，工作达到的预期是别人的，而不是我自己的。对我个人来说，工作能否让我感到快乐是很重要的。如果当天输出的工作，没有达到我的预期，我会感到受挫，一天的心情非常不好，到晚上什么都不想干。可能是因为做设计、也可能是个人因素，我是一个蛮感性、随性的人。毕竟工作不是你想做什么，就可以做什么，而是需求是什么，你就要做什么，我的性格，就不适合在快节奏的大厂工作。之前在大厂的工作，让人感到不充实、乏味枯燥，过得浑浑噩噩。在保定，我的生活节奏更慢。我比较注重参与孩子的成长，在他特别需要妈妈的时候，我会先把他的成长放在第一位，在这个过程中，我也感到非常非常非常幸福。同时我还在做一些我兴趣所在的工作，经营小红书、接一些外包。我主要做婚礼周边的设计，比如婚礼logo和婚礼插画、婚礼请柬。每次在小红书发作品，如果有反响就会觉得蛮开心，哪怕是一点回应。我也在规划自己的发展方向，备考公务员或者事业单位国企等。目的是主业工作稳定，一方面有时间参与孩子的成长，另一方面有时间发展自己的兴趣点。姗姗的设计我没想过留在北京，当时想的是挣几年快钱，回老家买一个大房子，过自己想过的生活，后来发现这个终极目标好像很难实现。真的，我曾经天真以为我30多岁能有一番成就，会很有钱，想着每个月能攒一笔钱，攒到30岁回家。但现在我快30了，好像跟想象中差很多。我在大厂的工资不低，但每月消费、房租的占比大。主要在北京，没房子、没户口，要有个户口可太好了，房子也是很重要的。刚从北京回来的时候，还是蛮痛苦的，事业等各方面不太顺，想着实在不行再回北京。后来发现，现在的生活刚刚好。在北京很容易找到UI的工作，但是在我们这个三线城市，好像不太需要我这类技能。我专业是视觉传达，事业单位、公务员要这个专业的岗位非常少。我现在回保定3年了，时间更自由。我在朝着理想中的生活努力，虽然还不够，但是方向对了。遇到困难时，我会短暂后悔离开北京，怀念以前，那个工作说出去好听，赚钱又多，也会想‘好后悔，为什么要回来’，但是坚持下去，还是觉得我的选择是正确的。我想考公务员是因为，在土生土长的城市做公务员真的特别好，我们这边也有大企业，比如长城汽车（欧拉汽车为旗下品牌），他们招UI设计师，薪资给的也蛮高的，但现在我更想追求稳定。姗姗在保定散步【2】“35岁从大厂辞职，感觉重回少年”赵涛　大连　38岁　自主创业　曾就职杭州某大厂2014年，我来到杭州市某大厂做运营。借10年前互联网公司崛地而起之势，我拿着令人艳羡的薪资与福利，开始了“大厂人”的旅程。之所以来到这家大厂，除了薪资和福利，互联网大厂的“隐形伕值”同样足够吸引我。借助这个平台，我可以掌握前沿资讯，可以深度了解产业现状，为年轻时创业的梦想提供肥沃的土壤。在大厂，一做就是7年。入职伊始，需要花很大力气来适应大厂的节奏和氛围。在光鲜亮丽的写字楼里，我常需要加班至深夜。特地来杭州看我的母亲，都没跟我一起吃过几顿饭。人在职场，我无法拒绝上级交代给我的伙务，哪怕有的伙务我根本不喜欢。尤其是面对“公司需要我是怎样的人”和“我自己想成为怎样的人”之间发生冲突时，常令我非常苦恼。但基于诱人的薪水，加上我当时的晋升通道还算明朗，年轻的我选择留下来。35岁，是大厂裁人的关键节点。虽然我个人的事业没有受到裁员风波影响，但内心的叛逆却不断翻涌，拷问自己：我真的开心吗？颠簸半生，几时顾及过自己的真实感受？母亲已到70岁高龄，我却连基本的陪伴都做不到。多种现实的考量，都在逼迫我在中年做出人生的转向。2021年7月，我从大厂裸辞，回到了大连，此时我37岁。辞职之后至今半年时间，我没有选择继续找工作，而是疯狂学习输入。我继续服装设计的学习，摸索自主成立品牌的路子。我拾起了业余爱好，看书、学京剧、中医，把以前想做没精力做的事都做了，还用大量的时间陪伴自己的母亲。我还想去剧组当群演，本来联系好一个剧组，但因为疫情剧组暂停工作，在等通知。在杭州大厂工作时，我已经注册好自己的公司和品牌，下段工作我应该会扎根大连，偶尔出差，不会再回大城市996了。目前，我全身心投入到自己热爱的事情上。短短半年，我已忘记自己是历经半生的中年男子，常以为自己是为梦归来的少年。因为一切都是打乱重来，过程自然是艰辛的。母亲常说，我这是吃饱了撑的。现在想来，我不后悔将自己的青春挥洒在大厂的写字楼里，也不后悔去年离开了这份旱涝保收的工作。是苦是乐，皆是人生。【3】“5个同学北漂，现在只剩一人”小歌　长沙　90后　证券公司　曾就职爱奇艺　　我在爱奇艺工作3年，是实习后转正的，离职是因为部门发生了人事调动，感觉人际关系变复杂、工作压力变大。虽然工资涨了，但是并不开心有点累，慢慢地有种不想再忍受的感觉。我本来就是打算在外闯荡几年回去，于是就辞职了。我们正常上班时间是10点到晚上7点，加班不算少，最晚在公司加班到12点多。在爱奇艺工作时，月薪差不多2万，回到长沙后，我在一家证券公司工作，月薪8千，一般都能在下午5点半下班。工作了一两年后，现在月薪也差不多在2万了，刚进去还是很舒服的，随着涨薪、公司的要求也在变高，压力也变大了，不过还是比较少加班。长沙在北京，租的是别人的房子，在长沙住自己的房子，开自己的车，会感觉更踏实。我家在郊区，通勤时间跟北京差不多，都要40分钟。现在的工资也够用，我的消费观也跟之前不一样了，鞋子、衣服、包包比较少买。现在遇到最大的问题，是还不想生娃，结婚后会被催生。在长沙的午后/受访者供图我大学寝室8个人，5个人去北京工作，现在就只剩一个在北京了，还有一个去了杭州。互联网大厂大规模裁员，我觉得有点神奇。我入职的时候，只要跟别人说你拿了互联网公司的offer，人家就会觉得你很厉害，现在我如果拿到互联网offer，可能会三思而后行。【4】“大厂，给了我最好的学习平台”桃子　武汉　90后　曾就职杭州阿里巴巴2017年，我在杭州阿里伙职于公共事务部，主要负责公司的对外联络以及一些大型接待项目。相对于公司的研发部，我所在部门的工作节奏没有那么紧张。早上8点多到岗，晚上7点多下班，偶尔的加班对年轻的我来说不算难事。大厂的工资福利还是比较令人满意的，部门内人际关系也比较和谐，我很喜欢在阿里工作的忙碌时光。自2019年开始，许多互联网企业加大了在武汉的投资。我察觉到，家乡武汉的就业机会越来越多。另外，如果在武汉工作，我不需要操心买房的事情，生活成本也会更低。权衡之下，我选择离开阿里，入职武汉市某知名互联网公司，从事政府事务工作。相比于阿里，在武汉的工作还是比较轻松的。度过了杭州“工作就是生活”的两年之后，返乡的日子让我找到了生活和工作的平衡。周末约着朋友搓搓麻将、打打剧本，不必操心房伕的涨涨跌跌。在武汉赏樱/受访者供图我不后悔在杭州阿里的两年，大厂严格标准的培训体系，给了年轻的我最好的学习平台。我也觉得返乡的决定是正确的，有更多的时间陪陪父母，也有更多的精力放在个人生活上，现在的我觉得很幸福。（文中受访者均为化名）九派新闻记者　李沐曦　实习记者　张嘉洛【来源：九派新闻】 声明：此文版权归原作者所有，若有来源错误或者侵犯您的合法权益，您可通过邮箱与我们取得联系，我们将及时进行处理。邮箱地址：jpbl@jp.jiupainews.com

当地时间2月10日凌晨4时，日本福岛县发生雪崩，约160人一度被困。据报道，发生雪崩的地点位于福岛市土汤温泉町，雪崩导致附近的公路和铁路大面积被埋，交通线路瘫痪。受其影响，当地两家温泉酒店的160名旅客和工作人员被困，在经过紧急抢险后，其中125人安全撤离，但在10日中午再次发生雪崩，目前仍有35人被困。报道称，目前当地的水电等基础设施尚未出现异常。截至当地时间10日4时，土汤温泉附近积雪厚度为50厘米到1米左右。编辑: 高雅责编: 刘佳