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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”

【阿里前端第一人AI创业,要做内容创作者的GitHub!5k人排队内测******

这就是躬身入局AI大模型创业的玉伯,对2024年创业现状的真实体感。

但这位昔日的阿里前端第一人,还是选择加入了这个没有硝烟的战场,用AI聚焦内容创作者群体。

入场2个月,公司估值过亿;入场6个月,推出首款产品YouMind,开放内测20多天来,反响不错,有近5000人排队申请(最后通过了千余人)。

他还有些喜出望外地告诉量子位,迄今为止,已付费的种子用户比他预料中更多。

△自己公司刚成立时的玉伯△自己公司刚成立时的玉伯

玉伯是谁?

这个名字在前端开发领域圈子里家喻户晓,且和现在大多数打工人每日用的办公工具/平台息息相关:

11月底,思维天空的第一款产品问世,并于12月6日开启内测:

YouMind,一个面向全球创作者的AI工具,覆盖全流程,能整合多模态那种。

不过,玉伯很直接地告诉量子位,目前大家看到和用上的版本,仅仅是YouMind最终构想的v0.1。

但出于一个技术出身者深入骨髓的开源精神和共创理念,团队选择在此时把YouMind摆到用户眼前。

最终形态:内容创作者的GitHub社区

那么,0.1版本的YouMind——也就是现在用户可以内测上的这个版本,是什么样的?

作为通过内测的千分之一,量子位多位编辑都尝试体验了一番。

注册后,它会推荐你安装YouMind浏览器插件。

通过这个插件,你主要可以干三件事:

第一,总结网页,翻译网页;

第二,和ChatBot对话,询问问题,不管是关于正在浏览的界面的,还是需要互联网搜索的;

第三,把任何模态的内容,包括文字、图片、播客/音频、视频等,吃进个人收藏夹里,带分类那种。

以上,是调用插件能做的事。

△右侧为调用插件时的界面△右侧为调用插件时的界面

而当进入YouMind主页后,有三大功能。

首先,Snips。

用来摘取并收藏互联网上任何你觉得有用,想要沉淀到自己知识库的内容。

可以是来自arXiv的论文,来自油管的视频,总之anywhere的anything。

其次,Thoughts。

这个很好理解,用来记录你自己个人的想法和随笔,就是网络在线笔记本。

再者,Boards。

可以在这里把外来沉淀的Snips,和个人记录的Thoughts,在这里分类归类,进行整理。

目前来看,Boards功能有限。

(不过毕竟玉伯还把此版本定义为v0.1,大家看个意思吧先)

非要做个类比来方便大家理解的话,我愿称之v0.1的YouMind为:

Readwise和obsidian的AI集合版。

(打个比方啦,有更准确的描述欢迎大家评论区集智众筹)

而这,仅仅是玉伯构想中,YouMind走向完全成熟的三个阶段中,第一阶段的第一步。

量子位画了张思维导图,来呈现他对YouMind的整体构想:

玉伯介绍,团队目前正在打磨第一阶段的第二步,让内容创作者们能够在YouMind上IPO起来(手动狗头)。

让收藏的内容不再吃灰,想找看过的内容时不用各平台狂翻浏览记录。

完成资料的串联和调用,帮助自己更好地生产文章/播客/视频等内容。

至此,就算完成了YouMind第一阶段——此时将达到v0.5。

到了第二阶段,YouMind会从个人工具走向协同使用,正式走向v1.0。

但和Notion、飞书、WPS等还不太一样,YouMind偏重内容协同、强调项目管理,而非组织管理。

“哈哈,第三阶段其实很长期,和我的初心有关。”玉伯笑道,那就是做社区。

内容创作者们有油管、抖音、推特、小红书等各种平台,但会给人一种四处打工的感觉,“我感觉创作者没有归属感。”

他拿程序员最大的社区GitHub类比——

无论是写代码还是抄代码,程序员会把GitHub看成是一个家一样的社区;自己有好的想法,也能上传后,进一步被build,甚至变成软件,再分发出去,可能还会在Apple Store里面挣钱。

所以,YouMind的终极目标,是成为一个内容创作者的GitHub。

(p.s.:以天天写稿人的角度,我们聊到创作者的心态或许和程序员的心态有所不同,内容创作者或许不太接受“被copy”。但玉伯举例了一个他认为的神奇存在:维基百科)

“也许创作是更好的消费”

而之所以创业第一剑,玉波选择对内容创作者群体“下手”,原因无外乎有二。

一看擅长什么。

一次与杭州的创业前辈交流时,玉伯头一回听说了与共识不同的PMF解释:

P不应该代表product,应该代表person。指代的还不是团队里的所有人,就是创始人本身。

那看玉伯自己的经历,他表示自己从2014年起开始用Notion,后来主导语雀、加入飞书。

他介绍团队成员虽然年轻,但多年工作经验与此息息相关,有经验,有积累,有市场长期观察。

团队成立后,内部协同又从Slack+Notion+Google Workspace,横跳到觉得更适合小团队协同和项目管理的Linear+Google Workspace。

等于是从自己的日常使用中寻找新的痛点。

△杭州,思维天空公司内部△杭州,思维天空公司内部

二看趋势是什么。

他洞察到与自己要做的事有关的趋势,也分为两点。

首先是内容创作越来越多模态化,并且这个现象不仅仅在国内,是在全球范围内发生。

其次是95后,准确来说10后、20后的消费习惯正在改变。

玉伯自己本人觉得目前的娱乐消费,需要普通人有很高的自律要求。在玉伯口中,这种纯·消费其实很累,他说:“你以为消费了,其实啥也没得到。”

同时,他又不止一次从初中学生口中听到“抖音是老年人才玩的东西”之类的话,也看到自己的儿子和小伙伴们面对轰动一时的《黑神话:悟空》时,不仅仅是去玩那个游戏,更是自己去我的世界(Minecraft)里自己搭建还原游戏中的建筑、boss等等。

再三思索后,玉伯得出自己的结论:

他表示,也许每个人都应该去尝试创作一点内容,尝试过后收获的甜头,跟纯粹是刷短视频的快乐是完全不一样的。

所以就有了YouMind。

然后本着一种很朴素的开源心态——朴素指的是“有了想法就开源”,让大家以此为基点,有代码的写代码,会文档的写文档,有钱的捧个钱场,一起攒个局把想法实现——团队觉得没必要憋大招,可以用共建的方式合力朝内容创作者的GitHub前进。

所以现在时刻的YouMind还是v0.1。

创业后,“功成必须在我”

作为YouMind背后最主要的那个男人,成为创业者后,玉伯更踏实了,但也更害怕了。

踏实,是相比于此前的大厂经历而言。

2018年前,玉伯都在和代码打交道;后来身居大厂中层,带着六、七百人的团队。

不过问题随之而来:

和一线同学隔了三、四个层级,既不能很好地感知到一线的信息,也很少需要自己去做决策(因为更贴近业务本身的-1 or -2提上来的决策已经很不错了),只需自己点头;又因为自己就是所在业务的领头羊,需要他本人自上而下传递的高层信息也几乎为零。

但真的有那么安逸吗?并没有。

出于各种原因,他不能让自己的日程表有空白,甚至有时需要被动地去卷别人。

用他自己的话说,总之人是忙了,心却闲着。

自认为是个实操性人格的玉伯不太享受这种状态,甚至一度想转型去做HR,想让自己踏实一些。

现在离开大厂,自己拉起十几个人的小团队开始从零开始,确实也踏实了。

不过回头看,有时需涉及团队管理方面的事务,还会回头有点“羡慕”大厂。(但玉伯表示,欢迎大家加入~)。

至于害怕嘛——

但他陈述,所谓的“害怕”不是说自己怕丢面子。

玉伯很清楚,创业当然得尝试,但当然也担心瞄准的方向是伪命题,某些害怕的情绪是必然会有的。

害怕金钱流失。

作为一个长期主义者,背负投资人的钱,AI创业花钱如流水,但又担忧找不到“有耐心”的长期投资者。

害怕时机不对。

他认为找准时间和看准趋势同样重要。当初2019年前后,在大厂有架空感的时候,是不是就应该毅然创业?

“就算挂了,可能现在已经在连续创业第二次、第三次了。”

△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯

最后一个害怕,来自于他成为创业者后心态上的转变。

以前,他觉得「内容创作者的GitHub」是他的想法和愿景。

这件事“功成不必在我”,可以由别人做出来,自己直接用,还不用承担成本和损失;可以半路被大厂收购,只要目标一致,能被收购也是好事情。

但最近看了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》,他觉得自己突然悟了——

最后一个害怕,是不愿看到自己的想法和目标,被别人抢先实现。

内测waiting list:youmind.ai

【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。

【青岛、安徽国资联合出手! 自动驾驶产业链公司深信科创融了A轮******

《科创板日报》12月27日讯(记者 杨小小)青岛和安徽国资联手投了一家自动驾驶产业链公司。

工商变更信息显示,安徽深信科创信息技术有限公司(以下简称“深信科创”)近日完成A轮融资,投资方为青岛西海岸人才生态产业集团有限公司,以及安徽三家国资投资平台:合肥创投、安徽创投以及合肥高投。

深信科创成立于2019年,是一家聚焦于自动驾驶仿真与合成数据的平台公司,目前产品主要包括AI驱动的仿真平台、数据平台以及低速自动驾驶平台等。截至目前,公司共计完成5轮融资,此前轮次的投资方包括朗玛峰创投、将门创投以及国汽智联等。

据深信科创官网信息,公司由图灵奖得主姚期智院士担任院长的清华交叉信息核心技术研究院孵化,由知名学者杨子江教授创办并出任CEO,原Uber高级科学家潘余曦博士出任 CTO。工商信息显示,杨子江为深信科创实控人,持有公司超过35%的股份。

在业务方面,据公司官网信息,目前,深信科创已与长安汽车、吉利汽车、陕汽集团、潍柴智能、国汽智联、同济大学、山东大学等知名企业和高校开展合作。

有关注智驾领域的一级市场投资人士对《科创板日报》记者表示,虚拟仿真测试以及相关数据对于自动驾驶实现而言相当重要,甚至可以说直接影响到高阶自动驾驶的商业化落地。作为自动驾驶实现不可或缺的重要环节,在2017年前后,这一细分领域迎来了一小波创业和融资热潮。“今年随着robotaxi等概念逐渐进入到真实交通场景,自动驾驶发展进入到一个全新的阶段,自动驾驶产业链又重新进入了资本的视野。”

《科创板日报》记者注意到,在自动驾驶仿真测试领域,国内外目前已有不少入局者。国外相关企业包括Cognata、Applied intuition等,国内方面则有51Sim、沛岱(宁波)汽车技术有限公司以及昇启水木科技(深圳)有限公司等。

值得一提的是,上述51Sim由北京五一视界数字孪生科技股份有限公司孵化,后者即是更为人熟知的51WORLD的工商主体,该公司于近日向港交所递交了招股书,拟在港股主板上市。

可以看到,上述国内主要的仿真测试企业都收获了资本的青睐。今年2月,51Sim官宣完成5000万元规模的A轮融资,投资方包括北汽产投、普耀九州、益富海股权及巨田资产等。

成立于2017年的沛岱汽车,则曾在2022年获得了来自高瓴创投以及宁波天使投资引导基金等的出手,完成了数千万元Pre-A轮融资。不过此后公司再无公开的融资动态。

昇启水木则成立于2021年,该公司今年完成了天使+轮融资,常见投资、南山创投、华山资本等出手。此前,公司还获得了来自奇绩创坛以及启迪之星等的出资。

上述投资人士表示,除了自动驾驶成熟带来的又一波产业链投资机遇外,人工智能新阶段的发展,也给这类仿真测试企业带来了更大的想象空间,这也是这类企业再度引发资本市场关注的一大原因。“并且,仿真测试还可以落地应用在其他场景,包括工业控制等。”此次两地国资对深信科创的加注亦引发了市场关注。

作为资方之一的青岛西海岸人才生态产业集团有限公司,向上股权穿透,由青岛西海岸新区国有资产管理局实际控制。据介绍,该公司是山东省院士之家试点单位和西海岸新区高校校友联盟秘书机构,由区招才中心负责业务指导。

另外三个出资方则都是来自于安徽的国资,包括合肥市天使投资基金有限公司、安徽创投以及合肥高投。

《科创板日报》记者注意到,合肥乃至整个安徽对智驾领域都倾注了很大的关注。可以看到,以擅长风投著称的合肥乃至整个安徽,在新能源汽车阶段成功押注了蔚来汽车之后,又开始向汽车的智能网联方向发力

就在近日,智能新能源重卡厂商Deepway官宣完成新一轮融资。这是合肥押宝的又一造车新势力,早在去年11月,DeepWay对外宣布与合肥达成合作,将在肥西县落地三大项目:DeepWay总部、销售结算中心、新能源重卡智能化制造基地。而在Deepway的最新一轮融资中,也有来自肥西产投、合肥产投等合肥当地国资的参与。

财联社创投通显示,以合肥产投为代表的合肥国资,今年在自动驾驶领域还投资了宏景智驾、中科星驰等多个项目。

【《问道》新服挑战一触即发 海量元宝等你来拿******

       9月17日,《问道》全区组迎来重大更新,1.70版本火热上线。不仅开放等级上限至179级,还有全新世界boss、主线剧情、封神斗法挑战等九大全新玩法重磅来袭。此外,系统为了给各位道友发放更多福利,还上线了封神斗法挑战赛、星海鲸鲲boss挑战、和主线剧情体验官这三大福利活动,具体内容让我们一起看看吧!

《问道》新服挑战一触即发 海量元宝等你来拿

       首先是在9月21日至9月27日开启的封神斗法挑战赛,玩家需要在活动期间参与封神斗法活动,每次击杀B难度及以上的化身且记录了斗法值,即可前往官网封神斗法版本页面进行抽奖活动。奖品为跳跳兔抱枕、十年一梦套装、100至5000银元宝奖励。抽奖截止时间为9月30日,若逾期未抽奖,系统将默认玩家放弃抽奖资格。

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       此外,系统还将在9月27日23:59时,根据玩家挑战两个化身的最高斗法值之和进行排名。并根据排名为公测版和经典版中排行前30的道友们,发放3万至10万的银元宝奖励。值得注意的是,斗法难度在A级以上的斗法值才可参与加和,低于A级的斗法值不会参与到排名中来。

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       星海鲸鲲boss挑战活动则是在9月19日、9月21日、9月23日举行。在这三天时间内,每个区组都将根据玩家击杀星海鲸鲲的积分之和计算排名。第1至5名获得50000银元宝、第6至10名获得 30000银元宝、第11至30名获得10000银元宝奖励。若玩家在活动期间触发“星海鲸鲲捕捉”战斗,并捕捉到6阶及以上坐骑前三名的玩家,活动结束后还可以额外获得100000银元宝奖励。

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        最后,系统还为公测版的道友们准备了主线剧情体验官这一福利活动。在9月27日之前,除了抢先更新的四区组之外,系统将统计前100名完成主线剧情“千钧一发”的玩家,并按照时间的先后顺序为道友们发放500、3000、5000银元宝奖励,奖励将在活动结束后的7个工作日内统一发放。

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       在以上三个活动中,每个玩家只能有一个帐号角色参与,若同一个玩家使用不同帐号参与,则只发放最高级奖励。1.70版本“封神斗法”正式上线,新服挑战一触即发,各位道友快来参与挑战活动领取海量元宝吧!

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