kaiyun·云开官网 56.69.58

系统位数：64软件大小：337.67MB更新时间：2025-01-09

支持系统：WinAll软件语言：简体中文软件授权：免费软件

软件厂商：文思海辉

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软件介绍

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【“失血”的光伏，2025年等待“回血”******

　　21世纪经济报道记者曹恩惠上海报道即将刷新历史新高的年度装机数据，表明中国光伏产业仍然站在稳健发展的前端。

　　国家能源局日前发布的统计数据显示，今年1—11月，我国光伏新增装机达206.30GW，已经接近2023年全年数据。而根据中国光伏行业协会的预测，今年我国光伏新增装机量有望达到230GW至260GW。

　　但高速发展之后所暴露出的种种问题，也使得光伏从业者们不得不直面当前困境：经营承压、利润下滑、融资不易、外贸摩擦……光伏产业在动荡中谋求新生。

　　“光伏需求已经走过高增长阶段，平稳增长将是未来几年的主要基调。”一位光伏企业人士对21世纪经济报道记者分析，“我们期待，在政策引导和市场化驱动的双重作用下，光伏产业在2025年能尽快重回正轨。”

　　上述光伏企业人士的言外之意，即是期盼光伏产业在2025年真正迎来拐点。在当前全行业都在保现金流“过冬”的大环境下，国内光伏行业何时能拨云见日？

　　融资端收紧

　　事实上，过去两年光伏产业的快速发展，亦造就了同期光伏资本市场狂飙突进的盛况。根据业内数据统计，2022年，近60家光伏上市公司抛出了1800亿元的融资计划。并且在这一年，7家光伏公司登陆资本市场。2023年，近30家光伏上市公司发布50项融资计划，募资总额虽然也超过1000亿元，但这一年光伏公司上市数量降至1家。

　　2023年可谓是光伏公司上市融资转入退潮期的转折点。特别是自当年第三季度以来，产业链价格开始出现颓势，不少光伏企业逐渐调整融资扩产节奏。值得一提的是，融资政策的改变，奠定了2024年光伏企业IPO、再融资收紧的基调——2023年8月27日出台的《证监会统筹一二级市场平衡优化IPO、再融资监管安排》提出，阶段性收紧IPO节奏，促进投融资两端动态平衡；2024年3月15日发布的《关于严把发行上市准入关从源头上提高上市公司质量的意见（试行）》，再度明确严把发行上市准入关。

　　根据21世纪经济报道记者不完全统计，今年以来，沪深两市共14家光伏公司明确终止IPO。这其中，甚至包括3家已经过会以及获得批文的公司。而正处于IPO程序中的公司，其进程也较为缓慢。例如，正泰安能拟于上交所主板发行的IPO项目在2023年9月获受理后，目前最新状态为“中止”；美科股份自2023年11月提交注册至今，尚未有获得批文的消息。仅这两家光伏公司，计划通过IPO合计融资便达110亿元。

　　不过，严控上市准入关，并不意味着光伏公司IPO之路断裂。2024年，有3家光伏公司成功上市，分别为艾罗能源（688717.SH）、永臻股份（603381.SH）和拉普拉斯（688726.SH），这三家公司首发募资合计约43亿元。

　　相较于IPO，再融资环节更能体现出“退潮”之意。据21世纪经济报道记者结合Wind数据统计，2022年至2024年，A股光伏上市公司已经实施增发的公司数量分别为17家、14家、7家，分别合计募资413.65亿元、319.11亿元、90.74亿元，增发募资金额持续下跌。

　　21世纪经济报道记者注意到，2024年终止定增的A股光伏公司不乏头部企业。2024年7月，天合光能（688599.SH）发布公告称终止增发事项，该定增计划募资不超过109亿元；当月，晶科能源（688223.SH）亦发布公告称终止97亿元的定增项目。而这些定增所募资金无一不是投向各企业的扩产项目。

　　欲走出疲态

　　融资端遇冷，是光伏产业陷入困境的表现之一。

　　“总体感觉，前10个月，我们（行业）有一种在逆境中前行的感觉。”在12月光伏行业最受关注的年度大会上，中国光伏行业协会名誉理事长王勃华心生感慨。作为中国光伏行业的元老人物，经历了多个产业周期的王勃华坦言当前的光伏产业周期更胜以往。

　　实际上，外部“输血”力度减弱，企业若在经营层面继续“失血”，必然会加重负担。特别是在今年整个行业融资情况并不乐观的情况下，包括头部光伏企业在内的一众光伏“大佬”都只能不约而同地做出“保现金流”的决定。

　　虽然今年光伏需求有望继续保持增长——以前述预测数据为参考，2024年中国光伏新增装机同比增长6.88%至19.88%，但这并不是一场短期“苦行”：产能供需错配的状态需要多举措调整，“量增价减”的产业链颓势需要内外力扭转。

　　自2024年10月起，一场“自律风暴”在光伏产业掀起。在分析人士看来，这是光伏产业有望走出“内卷式”竞争疲态的积极信号。

　　“我们看到了积极的变化，行业可能迎来供给侧改革。”朱雀基金近期发布的观点认为，中国光伏行业协会自10月以来所举办的两场“防内卷”会议是标志性事件。“我们或许不能指望立刻出清产能，但也不用过于低估自律的力量。”

　　市场化的出清与“有形的手”同时发力，使得行业周期底部有望确立。东吴证券则预计，12月光伏产业链产出与需求有望平衡，2025年春节后需求复苏，或能拉动行业涨价和盈利修复。

　　光伏供给侧结构性改革的推进，为行业回暖积蓄能量。与此同时，新技术的持续进步，将提升光伏产业在2025年的想象空间。

　　业内普遍认为，每一轮优质企业的出现，必然伴随着重大技术的革新。分析人士指出，目前光伏电池环节依然是重要的技术迭代环节。

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【全球上线才一周就暴雷？研究称ChatGPT搜索可能欺骗、误导用户******

　　来源：华尔街见闻

　　媒体发现，ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵，并可能从其搜索的网站返回恶意代码。遭到隐藏文本攻击后，即使某个产品页面存在用户的差评，ChatGPT也无视，回应给予该产品正面评价。

　　OpenAI官宣全球上线ChatGPT搜索服务才一周，就被爆出存在安全隐患，可能欺骗、误导用户。

　　英国《卫报》日前公布的一项研究发现，ChatGPT搜索工具可能被隐藏的内容操纵，并可能从其搜索的网站返回恶意代码。该媒体认为，可能需要重新考虑相关技术被恶意利用的风险，例如它可能导致，即使某个产品页面存在用户的负面评价，ChatGPT也会无视这些差评，反馈用户的回应是该产品的正面评价。

　　《卫报》测试了，面对总结包含隐藏内容的网页这种要求，ChatGPT作出何种反应。这些隐藏内容可能包含来自第三方的指令，这些指令会改变 ChatGPT 的响应、也称为“提示词注入”（prompt injection），它还可能包含旨在影响 ChatGPT 响应的内容，例如大量隐藏的文本，谈论产品或服务的好处。

　　测试中，《卫报》让ChatGPT得到了一个虚假网站的URL，该网站看起来像是相机的产品页面，然后提问ChatGPT，这款相机是否值得购买。控制页面的ChatGPT响应给出了积极但平衡的评价，强调了一些人们可能不喜欢的功能。然而，当隐藏文本包含有关 ChatGPT 返回正面评价的指示时，ChatGPT真正给出的响应总是完全正面的。即使页面上有负面评价也是如此。由此可以发现，隐藏文本可用于覆盖实际评价。

　　有评论称，隐藏文本攻击是大语言模型（LLM）面临的一种常见风险，但这次似乎是此类风险首次被发现存在于在实时AI搜索产品。《卫报》称，在处理类似问题方面，搜索领域的一哥谷歌相比OpenAI经验更丰富。

　　OpenAI并未对上述《卫报》的测试发现置评，而是表示，在使用多种方法阻止恶意网站，并且正在不断改进。

　　风险提示及免责条款

　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

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【原神阿蕾奇诺怎么配队原神仆人配队的四种思路******

在原神阿蕾奇诺复刻之际，很多小伙伴想知道「仆人」阿蕾奇诺的最佳匹配队友有哪些，我们一起来看看。阿蕾奇诺作为一名火元素主C角色，适合多种阵容搭配。无论是纯火队、蒸发队还是超载队，阿蕾奇诺都能够在队伍中担任核心输出角色。以下是几种推荐的阵容搭配，帮助你发挥阿蕾奇诺的最大潜力。

原神阿蕾奇诺怎么配队原神仆人配队的四种思路

1. 纯火队

核心角色：阿蕾奇诺、班尼特、万叶、钟离
玩法解析：纯火队搭配阿蕾奇诺能够在伤害上达到稳步提升。班尼特提供高额的攻击力加成，万叶则可以提供全元素伤害加成与减抗，钟离的护盾能够有效提高阿蕾奇诺的生存能力，并使她可以全力输出。

2. 蒸发队

核心角色：阿蕾奇诺、夜兰、班尼特、钟离
玩法解析：阿蕾奇诺作为蒸发队的主C，配合夜兰的水元素攻击能够快速触发蒸发反应。班尼特提供攻击加成，而钟离则提供抗打断和减抗，从而使得输出流程变得顺滑。

3. 超载队

核心角色：阿蕾奇诺、夏沃蕾、菲谢尔/九条裟罗、班尼特
玩法解析：超载队利用夏沃蕾的强化长E提供伤害加成，同时超载反应使敌人受到额外火雷伤害。阿蕾奇诺在队伍中的输出非常稳定，并且通过菲谢尔/九条裟罗的雷元素辅助，能够频繁触发超载反应。

4. 双火双雷队

核心角色：阿蕾奇诺、九条裟罗、夏沃蕾、北斗
玩法解析：在双火双雷阵容中，阿蕾奇诺通过高频的普攻输出与元素反应增加伤害。九条裟罗提供攻击加成，夏沃蕾增强雷伤，而北斗则为阿蕾奇诺提供护盾，确保她在战斗中的生存能力。

阿蕾奇诺作为火系主C，她的相应配队还是相当丰富的，主要思路和传统火C几乎无异。但是在配队时尽量选择可以加强火系C的队友或者可以打反应的队友，可以事半功倍。

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【网易CC直播520发布会亮点抢先看，热爱助力官狂撒惊喜福利！******

热爱无限，精彩有你！一年一度的网易游戏520发布会将于5月20日19:30如期而至，

属于网易游戏热爱者的狂欢日即将到来，作为网易游戏旗下大型游戏娱乐直播平台，网易CC直播将在520线上发布会曝光2022最新品牌主宣片，众多明星主播齐上阵献上为热爱谱写的拼贴诗！更有quin33、舍长驾到等热爱助力官开播，带你领略发布会新鲜热辣资讯，更有丰厚福利雨掉落不停！主播高光时刻群像即将重磅出场，据说还有暗黑手游彩蛋等你揭晓，快来感受CC直播带来的热爱暴击吧！

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王牌主播集结为CC代言，谱写酷炫拼贴诗

以热爱为名，向梦想而行！在即将首曝的主宣片中，20余位来自CC直播的游戏、娱乐、电竞主播化身CC直播明星代言人，为CC直播倾力助阵！他们将激情与热爱融入一首首酷炫的拼贴诗中，尽情展露自身的独特风采，更将凸显CC直播年轻新潮的平台色彩！各色实力主播耀如繁星，密布浩瀚的网易游戏“宇宙”，CC直播多样游戏、多元娱乐、激燃电竞直播版块为你定制而来，敬请期待！

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（更多主播拼贴诗，敬请期待520发布会~）

CC热爱助力官加盟，人气主播陪你过520！

实力助阵，热爱暴击！5月20日晚19:30，CC直播将带来网易游戏520发布会全程直播，更有人气游戏主播Quin33、舍长驾到、网球KING、犹太、我在大别山下、聚沙沙、简单:相信我，星秀颜值主播之桃、曼妮、温婉化身CC热爱助力官陪你看直播，解读最新热门游戏趋势，玩转最全新鲜热辣内容！直播过程中，主直播间和主播直播间还将空降福利雨，随机掉落众多惊喜好物：苹果 AirPods、Switch、黑鲨手机、wacom数位板等豪礼撒不停，锁定CC直播，精彩不容错过！

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热爱开启，万象更新。520发布会福利现已全部就位！5月20日晚19:30，锁定CC直播，与明星主播一起看发布会，获取专属于你的热爱礼包，一起发现热爱新世界吧！

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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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