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【异星战场，即时开打 星际科幻策略新游《群星纪元》二测开启******

曲率引擎撕开时空的帷幕，人类的足迹第一次踏入深空。富饶的资源带来飞速的扩张，各色势力在群星间穿梭不绝。但，发现新开拓地的喜悦，迅速被汹涌的虫潮湮灭……

主打RTS即时战斗和虫潮入侵塔防的星际科幻题材策略新游《群星纪元》于12月26日开启第二轮付费删档测试——「奇点测试」。

“奇点”是大爆炸宇宙论所追溯的宇宙演化的起点，或许这款游戏的出现，会刷新所有玩家的观念，在SLG市场开启新的起点！

由表及里，创新即是《群星纪元》的杀手锏！

之所以认为《群星纪元》有足以影响品类的力量，是因为这款游戏的创新达到了令人眼前一亮的程度。不是粗制滥造，不是新瓶装老酒，游戏用真正的独特内容让人对这趟异星冒险流连忘返。

在游戏开篇，玩家就作为一名星际开拓者，降临在布满虫族的异星球。需要从零开始，修建基地、布置防御、发展科技、组建部队。还要不断对抗海量虫族的侵袭，通过塔防和实时操作部队反击，应对虫群天灾。

不得不说，通过开场几分钟紧张而充满生存压力的虫潮入侵演绎，就快速抓住了玩家的心理——面对压力，完成挑战。

而作为一款星际科幻主题的战争策略游戏，《群星纪元》还具备了多元星球探索的元素。而这个多元星球探索，蕴含着有两个维度。

第一个是游戏的探索内容，对于这颗星球，起初的一切都是未知，我们需要从头开始进行建立基地、剿灭外星虫群、勘探资源等一系列工作。可以这么说，我们对于开发和探索一颗星球过程中的所有想象，基本都包含在了游戏内容中。这也在无形中增强了玩家的代入感，成为了他们持续探索的动力。

第二个维度就是，探索不仅局限于单个星球，后续每个赛季都将以星球为单位展开，浩瀚星河里的每一个星球，都有可能成为我们的战场。摆脱了传统SLG时代和空间的束缚后，我们接下来的旅程或许是去M78星云帮助奥特曼、去赛博坦挑战威震天，亦或是去氪星拯救超人。

题材的广度给《群星纪元》的未来带来了无限可能，而制作组也正好拥有将设想变为现实的能力，这样的潜力对于游戏的持续运营来说非常地可贵。

但，要想做到真正惊艳的创新，题材创新、玩法创新缺一不可。创新的题材背后如果没有玩法的支撑，就只能是精致的“换皮”；同样，空有玩法却没有题材加持，再独特的创意也显得寡淡。而《群星纪元》正是同时做到了题材和玩法的双重创新，同时，题材和玩法做到了有机的融合和深度的贯穿，才使其区别于市面大部分SLG。

题材是皮，玩法是骨，《群星纪元》与传统SLG在玩法上的最大的差别在于，它是一款真正将RTS玩法贯穿全局的SLG。

这个RTS，是真正的RTS架构，不管是PVP还是PVE玩家都可以在战斗中进行即时操作。与那些以RTS为噱头，其实本质依然是回合制战斗的传统SLG相比，《群星纪元》的玩法是底层设计的创新。

RTS玩法可以延展出广阔的战略空间，比如，一瞬间集结全部有生力量，ALL IN对手，将其一波带走；又或者利用RTS经典的“Hit&Run”操作，风筝对手的主力部队，从而主导战场；还能运用兵法，一队诱敌，另外几队设伏，通过算计打对手个措手不及。

毫不夸张地说，RTS带来的战斗体验，是那种一触即出战报的传统SLG不能比拟的，无论是与对手博弈产生的快感，还是战斗胜利后带来的满足感，都足以让玩家心驰神往。

基于RTS底层架构，《群星纪元》还实现了真正意义上的千人同屏、实时大规模GVG战斗，数千名玩家在沙盘上进行即时制的战斗，作为宏大战役中的参与者，每名玩家都可以起到独一无二的作用，根据战场情况随机应变，展现自己真正的战斗智慧。同时，围绕RTS展开的，还有游戏内的据点争夺战、枢纽争夺战等不同层级的丰富多人PVP玩法体系，可玩性非常丰富。

创新之下，是对策略的无限延伸！

关于RTS的所有玩法，基本都围绕着游戏的战斗单位“机甲”展开，围绕机甲，或许可以展开一个关于SLG的核心问题——策略玩法的讨论。

对于策略的表现上，可能有些人觉得，只有古战场能代表施谋用计，运筹帷幄。而机甲只靠火力压制，战斗快速、直接，体现不出丝毫博弈。

或许以上内容是其他的科幻SLG的表现，但《群星纪元》实际的游戏内容却跟这套理论大相径庭。游戏机甲的背后，是一整套有逻辑、有克制、能打出combo的战斗系统，所以反而更看重玩家在战场上的随机应变，甚至从从某种角度上放大了策略博弈。

简单介绍一下游戏中的机甲兵种，机甲分为大中小3种体型，共计7个兵种，每个兵种还可利用形态变化产生新的功能，即使是同一体型的兵种，也会根据功能和变形不同，产生不一样的定位。随着玩家选择和变形的不同，《群星纪元》的战场也变得错综复杂。

以同为中体型的两个兵种“飓风战甲”“钢鹫战机”为例，飓风战甲可以切换形态至空中形态，该形态可以无视地形飞越部分山脉以及峡谷，提供无可比拟的机动性。而钢鹫战机可切换为治疗形态，以失去攻击能力为代价，恢复友军耐久，是战场不可或缺的“军医”。

如果发现对手突破口，决定发起突袭，那就可以利用进化后的飓风战甲翻山越岭。如果认为稳扎稳打就能取得胜利，那就选择进化钢鹫战机在队友后方提供支援。而类似这样的选择，适用于《群星纪元》的每个兵种。

而依托兵种提供的功能和战略定位，也让群星战场能够容纳更多的可能性——无论你是什么类型的玩家，你热爱打输出、喜欢为队友抗伤害、或者是承担后勤、治愈等工作，在这个战场，人人都是战斗核心，每个人都能为战局发挥不可或缺的作用。

《群星纪元》没有永恒的无敌兵种，只有不断变化的攻防套路，拥有这样的兵种策略性，加上RTS玩法提供的即时操作，为游戏的策略性提供了无限可能。

降肝减负，原来SLG也可以很简单

为了让玩家更加专注于战斗和博弈，游戏相较传统SLG在降肝减负上做出了大量优化。比较直观地就是，游戏不卖资源、不卖城建，基地升级全部秒升，不需要等时间，也不用花钱。这样的设计，背后体现的是制作组以玩家为出发点的态度。

另外，对比其他比较难上手的SLG，《群星纪元》通过降低资源守军难度，增加开荒期的经验获取等举措，降低游戏门槛。将开荒对游戏体验的负面压缩到了最低，让所有玩家都能尽快投入备战，享受策略游戏的乐趣，几乎做到了“落地开打”。

在战斗层面，玩家不仅可以无损切换兵种，在野外也可以随时补兵，不用回家。同时，相较于一众走格子行军的传统SLG来说，《群星纪元》在深度嵌合题材逻辑的基础下，做到了战斗层面的减负——玩家可以通过传送的方式，一秒抵达战场，从此告别漫长的行军。

SLG新纪元，即将到来

游戏的名字叫《群星纪元》，似乎隐喻了一些为赛道开启“新纪元”的含义，这个“新纪元”似乎也不是真的遥不可及。

其一，产品力求简化门槛，让策略的核心乐趣来的更加简易，作为一款SLG，它极大弱化了漫长的开荒，同时，结合贯穿全局的RTS底层，为热爱战斗和策略的玩家提供了“落地开打，即时开战”的可能性。

其二，每个玩家都可以成为“史诗级战役”的真正参与者，兵种的定位虽非职业，却提供了一套行之有效的“战法牧循环”，不同生态位的玩家在战局中实现了“人人皆有用”，而非成为被动安排的“有你没你都一样”的小炮灰。

其三，题材玩法差异化和SLG核心体验的深度耦合，也是“SLG+N”浪潮之下更进一步的选择，只有差异化的题材玩法和SLG的心流体验恰如其分的有机结合，才能提供长线的优质体验。

目前来看，游戏本身的测试数据和可见的品质都很过关，如果《群星纪元》一步步走稳，努力打造出这个品类中独属于自己的品牌概念和价值，在玩家中建立清晰且独特的品牌印象，聚拢起属于自己的玩家拥趸，那么《群星纪元》“给SLG再开一个新纪元”的大胆设想或许就有机会实现。

对于《群星纪元》来说，未来的目标一定是星辰大海，而对于SLG玩家来说，《群星纪元》宏大的星际战场，兼具深度和广度的即时战斗，也将成为大家开启星际冒险的重要“跃迁点”。

今天让我们启动飞船引擎，一起落地星际战场，即时开打！

【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。

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。

【鼎盛注册平台：为您的事业开启成功之门******

在当今竞争激烈的商业环境中，越来越多的创业者选择通过注册公司来实现自己的梦想。但注册公司的过程繁琐且复杂，涉及到的法律、财税、经营等方面的问题，也常常让许多创业者感到困惑和不知所措。为了帮助创业者克服这些难题，鼎盛注册平台应运而生，为企业提供一站式注册和全方位的后续服务。

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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。