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771771威尼斯.cmapp最新版2024

v17.17 安卓版

游戏大小：36.29M
游戏类别：安卓网游 / 飞行射击
游戏语言：简体中文
推荐等级：
授权方式：免费软件
更新时间：2025-01-19 09:07
运行平台：Android
游戏厂商：比特大陆有限公司

顶好评:90.76%

踩坏评:10.18%

771771威尼斯.cmapp🚁771771威尼斯.cmapp-771771威尼斯.cmappV7.1.7-绿色资源网介绍

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常见问题

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更新日志

《771771威尼斯.cmapp》 V16.85 正式服更新公告

新增内容：

1、SS13赛季：神龙降世。呆呆龙和凶凶龙的本命年来了，传说中的神龙将在这个新春现世肠岛

2、喵沙岛正式加入经典模式啦！结合岛民们上赛季的反馈，喵沙岛对地图的竞技平衡性、丰富性进行调整：

（1）升级鱼干公园：丰富喵沙岛西南部地区关卡体验，为了感谢大自然的馈赠，喵沙岛的居民们重建了鱼干公园

（2）优化地图体验：提升野外安全系数，增加野外掩体，新增毛线球掩体、星星掩体、紫色灌木等，增加野外掩体数量

（3）优化关卡布局：加强各关卡间的转移关系，调整猫德学院、仙人掌园、幸运小镇所处的位置，调整咖啡机朝向，增加若干野外建筑群

（4）优化道路地形：加强方向引导，增加荒漠地貌面积，提升地表细节，降低部分地势高度，改变道路走势

3、赛季新神秘道具：龙珠。使用龙珠可以召唤“神龙”降世，可离开本体操控“神龙”，天空中飞行、滑翔和俯冲，发射雷球和召唤雷电轰炸区进行攻击，用雷电之力来发射雷球和召唤雷电轰炸区来攻击敌人！在召唤神龙期间，肠肠本体将得到龙珠的护佑，获得高额护盾来抵御敌人的攻击

4、赛季新武器：能量弩。能量武器体系2024年首个研究成果！最大特点是一次性发射9颗子弹横射敌人，固定弹道无子弹下坠，伤害随距离衰减

5、赛季新近战武器：武功秘籍。普攻对敌人打出神掌，蓄力可使出神龙能量波，这难道就是传说中的降龙十八掌

6、新玩法模块：冒险派对。极光之战模式打响了极光势力降临肠岛的第一战，紧急召集岛民们协力对抗

7、赛季新模式：痛击飞球。在全球爆火的模式，在这个春节期间加入肠岛，好像听说还有淘汰爆糖果的活动值得期待

8、街机争霸赛第 4 期：街机争霸赛奖励升级！玩家在每周五至周日18点-23点参与【街机争霸赛-火力全开】累积竞技积分并提升榜单星级，积分排名靠前的玩家将获得定制枪皮、称号等海量奖励，榜单星级越高奖励越丰厚

9、野外啵啵替换为自爆啵啵：肠岛惊现自爆啵啵：极光之地二当家自爆啵啵入侵肠岛，它虽然看起来很厉害，但可能避免不了被岛民欺负的命运

10、龙年春节主题活动即将来袭，活动不停，今年主打福利满满满满！！！

优化调整：

1、性能优化及防外挂功能加强

2、优化断线重连机制：优化外围界面断线重连体验，提高自动重连成功率

3、优化奖励界面：在奖励物获取界面，肠肠们可以点击物品图标来预览物品信息啦

4、优化水花特效：优化角色入水、踩水的特效

5、优化拾取设置：在设置系统的“拾取”功能中增加关闭“自动拾取近战武器“功能，再也不用担心冲拳时捡到近战武器被打断啦

6、商店支持兑换复数商品：点券商店现在可以一次性兑换多件商品啦，每月的缤纷补给箱钥匙不必再一次次点

7、优化豪华黄金季票：黄金季票豪华版升级，开通即享额外多项专属特权，本次加入了赛季专属限定皮肤，不要错过

8、身份卡平衡性调整：狼王身份卡②技能护盾值由100下调至50

9、团队激斗去除蓄能芯片

10、本次梦幻钥匙取消转换机制：本次活动下线后，梦幻补给箱钥匙不会被转化为缤纷补给箱钥匙

问题修复：

1、修复拾取其他角色丢弃的原皮武器无法染皮肤问题

2、修复使用猫猫身份卡后可以卡在空中问题

3、修复痛击飞球模式风之翼技能概率可连续使用两次问题

4、修复实验室内可被落雷击中问题

5、修复使用冷白肤色时角色上半身颜色显示异常

6、修复M249开镜时画面短暂显示异常

7、修复在载具上仍可以播放动作问题

8、修复模式数据中未显示综合选项问题

【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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