免费pg电子游戏麻将 56.57.58

系统位数：64软件大小：43.54MB更新时间：2025-01-12

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：软通动力

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软件介绍

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【《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！

】

【“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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【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。

】

【AI大模型时代：多元算力如何打破碎片化困局？******

21世纪经济报道记者白杨北京报道

2024年，当大模型迈入新的发展阶段，AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面，模型已突破模态的隔离，文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合，极大地增强了模态的多样性；另一方面，大模型的应用落地领域得到广泛拓展，企业对算力的需求持续增加，对算力的依赖性显著提升。

目前，业内的共识是，大模型的Scaling Law依旧有效，因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是，随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入，算力不仅仅是技术基础设施，更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看，行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例，尽管模型规模仅增大2.3倍，但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长，使得传统的单一算力架构已经难以为继，行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此，算法的创新将驱动算力需求的持续高增长，同时，算法结构的创新也带来了MoE（混合专家模型）、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求，也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。