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【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力

据日本SakanaAI公司官网最新消息称，该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作，在人工智能（AI）领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型，自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程，增加了探索未知生命形式的可能性。

人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说，是科学家利用技术和算法，“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索，能帮助人们思考什么才是生命的基本特性，以及是否存在不同于地球生命的其他可能。

此次，团队通过简单的文本提示，如“一个细胞”或“两个细胞”，引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件，让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。

此外，AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟，捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟，以展现类似于“外星世界”的场景，帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。

借助该技术，团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性，这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。

此外，该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式，思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式，使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上，然后交由自动化流程进行高效搜索，从而大大提升了研究效率。

【总编辑圈点】

人工智能可以搜索什么？首先跃入我们脑海的，可能是文本、图形、符号等内容。然而，凭借强大的数据处理能力和高效的算法，人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着，它所搜索的不是固定不变的简单目标，而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命，这种创意十足的搜索任务，或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。（张梦然）

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力来源：科技日报

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【世界排名第一斯诺克运动员成为香港居民，本人回应：因为我女朋友******

　　继“火箭”奥沙利文后，另一位台球名将、现世界排名第一的特鲁姆普也通过“优才计划”正式成为香港居民。

　　据港媒12月25日报道，特鲁姆普虽然曾多次来港比赛，但对自己的新身份仍感到十分兴奋，更大谈对香港的喜爱。他特地为香港人才服务办公室（人才办）拍摄短片参与快问快答，从地方、交通工具到美食话题揭示自己对香港的喜爱。他说，“我来这里是因为我享受在这个城市生活。我喜欢香港的所有事物，无论美食、人际关系还是环境，都是我选择移居香港的原因”。

　　在快问快答环节中，特鲁姆普在香港热门景点太平山顶和维多利亚港之间毫不犹豫地选择了已经多次游览过的山顶，并称“从高处看香港美景，永远都看不厌”。电车及渡轮同为香港标志性交通工具，他坦言难以取舍，但最终选择蕴含丰富历史故事的电车，希望能够坐上电车穿梭于本地高楼与历史文化之间。视频中，特鲁姆普还首次品尝了菠萝包、蛋挞及奶茶三款本地小吃，对菠萝包的第一感觉是甜而不腻，希望可以跟家人一同品尝菠萝包及其他地道小吃。他同时表示希望在香港认识更多朋友，一起打麻将。报道称，特鲁姆普目前很少留在英国，他曾在接受英国媒体采访时表示，已不再享受在英国的日子，只会在比赛和探望父母时回去。

　　香港《星岛日报》25日提及，特鲁姆普钟情香港，还可能与其绯闻恋人马晓晴有关。年初网上流传他正与香港“花滑女神”马晓晴秘恋，当时马晓晴在社交账号晒出在迪拜和摩洛哥的旅游照片，多个打卡地点和时间都跟特鲁姆普一样，引发诸多揣测。对此，特鲁姆普25日直接回应称：“是的，主要原因确实是我女朋友。”他同时表示，虽然奥沙利文比他早成为香港居民，但自己在过去一年已有计划，港府也给他很多帮助及支持。

　　特鲁姆普现年35岁，出生于英国布里斯托，2019年赢得世界冠军，创下单季排名赛冠军最多的纪录。2012年11月他赢得国际锦标赛冠军后，首度登上世界排名第一的宝座。此前在今年10月底，台球“天王”奥沙利文经“优秀人才入境计划”成为香港居民。

　　香港立法会选委界议员兼高才通人才服务协会创会会长尚海龙25日表示，奥沙利文和特鲁姆普来港是个好的开始，预计日后可吸引更多世界优秀人才加入香港。他认为，二人来港后香港台球运动及相关发展会更好，并建议香港也可发展成为“世界击剑中心”，为人才计划提供更大的广告效应。香港人才服务办公室总监刘镇汉表示，很欣喜越来越多海外或内地的杰出人才，在香港找到个人发展机遇和理想生活，并选择以港为家。

　　香港《大公报》25日称，奥沙利文和特鲁姆普都是英国人，他们选择成为香港居民，“这是以实际行动对香港发展前景投下的信心票”。事实上，优越的地理位置、广泛的国际联系、气候适宜、美食之都……特别是背靠祖国内地，共同构成香港的独特魅力，更使得香港成为“干事创业的天堂，成就梦想的地方”。

　　来源：央视新闻、环球时报

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【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源：澎湃新闻

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”

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【数据中心芯片需求放缓怎么办？英伟达供应商：AI手机将接力******

　　来源：华尔街见闻

　　在全球数据中心投资有放缓可能性的背景下，半导体行业面临新挑战。然而，周四英伟达供应商、全球芯片测试设备“龙头”Advantest CEO指出，AI智能手机的需求被看作是行业的新增长点，有望助力行业避免陷入衰退。目前AI手机需求不大，一些分析师预计现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模换机。

　　在当前全球数据中心投资可能出现放缓的背景下，半导体行业正面临新的挑战。

　　然而，英伟达供应商、全球芯片测试设备龙头Advantest的首席执行官Doug Lefever12月26日表示，AI智能手机的需求有可能为半导体行业带来新的增长点，助力行业避免陷入“恶性”衰退。

　　Lefever指出，尽管大型科技公司如Meta、谷歌和微软在AI领域的投入保持强劲，但他们对数据中心的投资可能会出现放缓的迹象。这种放缓虽然不会持续太久，但由于超大规模数据中心的市场集中度较高，任何放缓都可能对半导体供应链造成重大影响。Lefever强调，尽管不愿使用“泡沫”一词，但周期性波动可能会加剧，如果下一个周期来临，可能会相当严峻。

　　尽管数据中心投资面临不确定性，Lefever对AI智能手机的前景持乐观态度。他认为，尽管AI智能手机的需求目前“有点缓慢”，但有可能在未来迅速起飞。他解释道：

“现在大家都在屏息以待，等待AI手机的杀手级应用出现。如果这类应用诞生，用户开始大规模更换手机，市场将会迎来疯狂的增长。”

　　目前AI手机需求不大

　　AI手机的竞争已经在全球范围内展开。周三，三星推出了三款搭载AI功能的新手机：S24、S24 Plus和S24 Ultra。这些手机配备了一系列AI功能，包括实时电话翻译，语音录音转录，视频搜索，照片编辑。这些新机型在美国的售价在800美元到1300美元之间。三星在AI智能手机领域进行大胆尝试，旨在重新激活智能手机市场并与苹果展开差异化竞争。

　　除三星外，谷歌也在为其Pixel系列开发本地AI技术，国内厂商如荣耀、OPPO和小米也在积极推出搭载AI技术的智能手机。根据市场研究机构Canalys的预测，AI功能将成为未来智能手机的重要卖点，今年5%的智能手机出货量将具备AI功能，到2027年将达到6.35亿部，占智能手机市场总量的45%。

　　尽管AI手机引发了业界热议，但一些分析师对AI功能能否推动大规模换机持谨慎态度。一些分析师指出，大多数智能手机已经包含了某些AI功能，三星新推出的功能可能不足以推动大规模的换机潮。

　　大信证券分析师Park Kang-ho认为，现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模更换手机。然而，如果AI手机能够与其他智能设备（如汽车、家电、电脑等）实现更深入的互联互通，可能会引发更广泛的IT设备需求，从而推动整体市场增长。

　　Advantest受益于半导体需求激增

　　公开资料显示，Advantest总部位于日本东京，是全球领先的半导体测试设备制造商之一，尤其在为英伟达等公司提供高端图形处理单元（GPU）测试设备方面发挥着关键作用。随着半导体技术的不断进步，对测试设备的需求也随之激增。Lefever强调，随着芯片变得越来越复杂和昂贵，市场对其服务的需求也呈爆炸式增长。

　　近年来，Advantest的表现亮眼，其股价在过去一年上涨超过80%，五年期间更是增长了约500%。这一显著涨幅反映出市场对该公司在半导体测试领域主导地位的高度认可。

　　尽管日本自1980年代以来失去了全球芯片生产的领先地位，但Advantest等日本半导体测试设备和材料制造商依然在全球半导体供应链中占据着关键地位。虽然这些公司处于相对专业化的利基市场，但它们的产品和服务对于全球半导体产业链的顺畅运转至关重要。

　　Lefever指出，现代先进芯片的生产过程中，每颗芯片需要进行多次测试，通常在从晶圆切割到成品组装的过程中，至少需要进行10到20次测试。五年前，这一数字通常仅为个位数。这一趋势凸显了芯片质量控制的日益重要性，并推动了对测试设备需求的激增。

　　此外，测试时间的延长也是推动业绩增长的重要因素。例如，英伟达最新的Blackwell产品的测试时间比上一代产品长了3到4倍。这种变化表明，芯片在设计和生产过程中变得愈加复杂，需要更长时间进行精密测试。

　　受益于半导体需求的激增，Advantest在2024财年的业绩展望也出现了大幅上调。公司预计，2024财年净利润将增长16%，达到1220亿日元（约合7.92亿美元）。Lefever表示：“我们对未来的需求充满信心，特别是在AI相关领域，随着技术的不断突破，半导体测试设备市场将继续增长。”

　　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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【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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