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九游体育 7.2.3

系统位数:64软件大小:22.27MB更新时间:2025-01-16

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:暴风集团

为您推荐:分屏

软件介绍


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  3、💠智能分析助手:内置智能分析助手,通过大数据和AI技术分析用户的使用习惯,提供个性化的

  4、💠反向查找功能:支持反向查找功能,用户可以通过手机快速找到遗失的物品,如钥匙、钱包等,提升生活便利性。

  5、💠隐私保护模式:内置隐私保护模式,用户可以在需要时隐藏重要的应用和数据,防止他人窥探,保护个人隐私。

  6、💠深度学习算法:内置深度学习算法,支持智能拍照、语音识别、个性化推荐等多种功能,提升手机的智能化水平和用户体验。

  7、💠离线地图:支持离线地图功能,用户可以在没有网络连接的情况下使用导航和查看地图,适合旅行和户外探险。

  8、💠儿童模式:内置儿童模式,提供安全的使用环境和适合儿童的应用和内容,帮助家长管理和控制儿童的手机使用。分屏显示,支持LED大屏幕;

  9、💠网络广播:支持网络广播功能,用户可以收听全球各地的电台节目,获取新闻、音乐、娱乐和文化资讯。

  10、💠高质量摄像头:配备高质量摄像头,支持多种拍摄模式和滤镜效果,能够拍摄出色的照片和视频,满足用户的拍摄需求。

  11、💠网络广播:支持网络广播功能,用户可以收听全球各地的电台节目,获取新闻、音乐、娱乐和文化资讯。

  12、💠高精度指针输入:支持高精度指针输入功能,用户可以使用触控笔进行精细操作和绘图,适合创意设计和手写笔记。

  13、💠语音留言功能:内置语音留言功能,用户可以随时录制和发送语音留言,方便与朋友、家人和同事交流。

  14、💠快速截图:内置快速截图功能,用户可以通过快捷操作快速截取屏幕内容,并进行编辑和分享,提升信息记录和分享的便捷性。

  15、💠多功能NFC支付:内置NFC芯片,支持多种移动支付方式,用户只需轻轻一碰即可完成支付,方便快捷,提高购物和支付的效率。字幕显示;

  16、💠智能分析助手:内置智能分析助手,通过大数据和AI技术分析用户的使用习惯,提供个性化的

  17、💠高速数据传输:支持最新的高速数据传输标准,无论是通过USB、蓝牙还是WiFi,都能实现快速、大容量的数据传输,提升工作效率。

  18、💠眼部保护模式:支持眼部保护模式,通过调整屏幕亮度和颜色,减少对眼睛的刺激,保护视力健康。

  19、💠录屏功能:内置录屏功能,用户可以录制屏幕上的操作过程,方便制作教程、分享游戏攻略和记录重要操作。

  20、💠高保真录音:支持高保真录音功能,能够捕捉更清晰、更真实的声音细节,适合用于录制会议、采访和演讲等场景。

  21、💠云端同步:支持云端同步功能,用户可以将手机中的数据自动备份到云端,方便随时访问和恢复,保护重要数据。

  22、💠电子邮件同步:支持多种电子邮件服务,用户可以随时随地收发邮件、管理邮件账户,提升工作效率和信息处理能力。

  23、💠屏幕分辨率调整:支持屏幕分辨率调整,用户可以根据需要调整屏幕的分辨率和显示效果,适应不同的应用场景。

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九游体育7.2.3更新内容

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新增了「智能笔记」功能,帮助您更好地记录生活中的点滴。

引入了「实时翻译」功能,方便您在国际交流中沟通。

优化了天气预报功能,提供更准确的天气信息。

引入了社区功能,让用户之间可以交流和分享。

优化了推送通知,减少了打扰。

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【【捷报】AI⁺万得投顾终端大模型算法备案成功 ,金融AI创新大奖荣耀加持!******

在这个智能驱动的时代,Wind在金融科技领域又迎来了两个令人振奋的好消息。万得投顾终端的“Wind AliceFC算法”不仅成功通过了国家互联网信息办公室的第九批深度合成服务算法备案,还荣获了上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室主办的2024年度人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用案例征集活动的优秀奖。这标志着AI技术在金融领域的深入应用,以及“Wind AliceFC”在这一领域的卓越表现和市场潜力。

科技赋能,AI⁺万得投顾终端AliceFC算法备案成功 

国家互联网信息办公室正式发布了《第九批深度合成服务算法备案信息》的公告,由Wind自主研发的万得投顾终端“Wind AliceFC文本生成类算法” 顺利获得备案。这一成就不仅是“AI⁺万得投顾终端”发展的里程碑,也是对Wind在人工智能领域深耕细作成果的官方认可。 

AI大模型金融领域创新大奖,AI⁺万得投顾终端AliceFC脱颖而出 

与此同时,AI⁺万得投顾终端“Wind AliceFC”在由上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室主办,2024年度人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用案例征集宣传展示活动中,荣获创新应用案例类优秀奖。这一荣誉不仅是对团队不懈努力和创新精神的肯定,也预示着广阔的市场前景和机遇。

AliceFC,投资顾问的AI智能助手 

科技在财富管理领域的应用正如火如荼,数字化转型和智能化升级已经成为财富管理机构必然的发展趋势。财富管理行业的根本能力是价值创造能力,财富管理的本质是为客户提供更专业更体贴的服务,实现客户财富的保值增值。谁能真正拥有科技加持的价值创造能力,以及顺应变化的新型服务模式,谁才能在新一轮的百舸争流中赢得先机。AliceFC聚焦业务场景,从投顾资讯到标的分析,从产品诊断到智能筛选,简化服务、攻克难题,为您焕新开启AI智能之旅。

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万得投顾终端是为投资顾问及理财师量身打造的一款结合业务全场景的一站式财富管理智能工作平台。基于过往的成熟服务经验,万得投顾终端深度连接财富管理条线8大业务场景需求:资讯行情、产品大全、获客营销、客户管理、资产配置、专业进阶、业务管理、AI智能助手。以数据、产品、研究、AI等能力,结合针对从业者成长进阶的培训体系赋能财富管理业务全条线,为金融机构提供财富管理数字化解决方案,赋能财富管理从业者更专业高效开展业务并不断学习成长进阶。

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【律师:上诉不会加重李铁刑罚******

  来源:北青体育

   [#律师称上诉不会加重李铁刑罚#]#律师讲解李铁上诉原因#据北京广播电视台《天天体育》官方微博发布李铁案最新消息,12月23日是10天上诉期限的最后一天。据悉,咸宁市中级人民法院已经收到李铁的上诉书。律师秦明表示:“根据我国刑事诉讼法的相关规定,在没有检察院抗诉或者后续发现了新的犯罪事实的情况下,上诉并不会加重李铁的刑罚。”(大象新闻)(tyx)

点击进入专题: 李铁案一审宣判】

【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。

【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?******

作为一名《街头篮球》SG,我们首先要了解SG这个职业本身,我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说,纵向运球破防成功率更大,而且因为詹姆斯后撤步运球的存在,也不会存在背身A不倒人,达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球,詹姆斯突破运球更多了无限种可能性,这也是SG耐玩的最根本原因之一。

《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?

SG的进攻,更倾向于A人的位置(A点),如何把握好自己的A点,让自己始终A过之后站在三分线上(拉开自己与防守者的空间)。

关于SG的A人组合 (我装了背2和换手2,背3,背身) 

SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球,让SG的A人的组合非常多。

总结一下: 

1、 后撤步 (运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用,非常安全实用的技能) 

2: 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 ( 多运于在消A和叠拉时候)。 

3: 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 (运用在内线后撤完AD上篮,DS、DD 或者直接投篮有用,适合拉那些喜欢死贴的对手)。 

《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?

下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。

左边(3种A顺序)+后撤+右边(3种A顺序),同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边(3种A顺序) 

左边+后撤+左边(下一轮A的顺序) 同理 右边+后撤+右边(下一轮A的顺序) 

1、普通左+后撤+普通右 (同理右边) 慎用,容易失误。 

2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳,但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后,对面已经记不清你的A顺序,不敢紧贴的时候用。 

3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2(右边同理) 、左换手2+后撤+右换手2(右边同理) 这几个应该是我们常用的,不会失误,拉人效果还可以,主要看对手。

4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动,或是没反应过来容易拉倒。

5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过,从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD,可以适当打一个心理球,不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位,灵活运用各个技能吧。 

但是无论自己A人多么秀,FS还是要以多传球为主,相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物,三分,中投都不差,之前遇到过一个盆友把SG当PG玩,撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策! 

【旅游订单暴涨三倍!这国旅客迷上中国游******

  (文/宋虹姗 编辑/赵乾坤)

  新加坡旅游与商业媒体Travel Trade Gazette Asia(简称“TTG Asia”)近日报道,希尔顿发布的《2025年趋势报告》显示,2024年底,新加坡人对前往中国旅行的兴趣与热情在显著上升,同时,在线旅游平台上,从新加坡出发前往中国的旅游预订量和搜索量大幅增长。

  该报告提到,中国正在成为新加坡游客最受欢迎的目的地之一。数据显示,从2024年12月21日至2025年1月3日的搜索量来看,新加坡游客对北京的搜索量同比增长48%,对上海的搜索量增长81%,对广州的搜索量则增长87%。

  报告指出,新加坡的阿尔法世代(Generation Alpha,即2010年后出生的人)和Z世代(1995年至2009年出生的人)中,有23%明确表示对前往中国旅行抱有强烈兴趣。

  该报道提到,新加坡振兴旅行社负责人表示,越来越多的新加坡年轻游客对中国的丰富文化遗产表现出浓厚兴趣。例如,古都西安成为他们热衷于探索历史的热门目的地,而新疆、西藏和云南等相对“小众”的目的地也逐渐进入他们的愿望清单,成为备受关注的旅行选择。

  该负责人表示, “新加坡人被中国社交媒体上广泛展示的多样化旅游资源深深吸引。中国各地的旅游资源独具特色,能够满足不同游客的兴趣需求。其中,重庆、成都、北京和上海是目前新加坡游客最热门的旅行目的地。这些城市凭借独特的自然景观与繁华都市生活的完美融合,吸引了不同年龄段的游客。”

  新加坡丽世酒店管理集团(The Lux Collective)亚太区负责人在接受《TTG Asia》采访时表示,新加坡游客更倾向于选择云南—贵州—四川的旅游路线。云南作为少数民族聚居地,以其独特的自然美景和丰富的地方文化吸引了大量新加坡游客。茶马古道、香格里拉和丽江等目的地尤其受到青睐,成为游客深入体验当地文化与自然风光的首选。

 茶马古道沿线的丽世酒店。TTG Asia茶马古道沿线的丽世酒店。TTG Asia

  新加坡游客对中国旅游的热情正在迅速转化为实际的消费。据《TTG Asia》援引新加坡丽世酒店管理集团的数据,从2023年6月到2024年6月,新加坡旅行团前往中国的人数同比增长了五倍。同时,振兴旅行社的数据显示,截至目前,2024年11月至12月前往中国的年终旅游预订量已达到去年的近三倍。

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