是真的假的！AA扑克透明挂辅助神器脚本!(透视)详细教程(2022已更新)(哔哩哔哩)
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德扑之星是一款在线扑克游戏平台，玩家可以在平台上进行多人在线扑克游戏。该平台使用先进的加密技术和安全措施来保护玩家的游戏数据和资金安全。
二、私人局开挂现象
在德扑之星的私人局中，有些玩家可能会使用外挂或作弊软件来获得不公平的优势。这些外挂软件可以提供额外的功能，例如查看其他玩家的手牌、预测对手的打牌策略等。虽然德扑之星采取了严格的防范措施来打击私人局开挂行为，但这种现象仍然存在。
三、如何识别开挂行为
要识别开挂行为，可以从以下几个方面入手：
观察玩家的胜率和得分变化。如果一个玩家的胜率和得分突然大幅提高，或者保持高水平稳定增长，那么他可能使用了外挂。
观察玩家的打牌风格和决策。如果一个玩家在游戏中总是做出不合理的决策或者表现出超乎常人的直觉，那么他可能使用了外挂。
观察其他玩家的举报和反馈。如果其他玩家都对某个玩家的行为表示质疑或者举报，那么这个玩家很可能是开挂的。
四、官方对开挂的态度
德扑之星官方对开挂行为采取零容忍政策。一旦发现有玩家使用外挂或作弊软件，官方会立即封禁其账号，并扣除所有积分和资金。同时，官方还会对其他玩家进行补偿，以维护游戏的公平性和公正性。
五、开挂的后果与影响
开挂行为不仅会破坏游戏的公平性和公正性，还会对其他玩家造成极大的负面影响。使用外挂的玩家可能会获得不公平的优势，导致其他玩家的游戏体验变差。此外，开挂行为还会被其他玩家所鄙视和唾弃，严重影响个人形象和声誉。
六、如何防止开挂行为
要防止开挂行为，可以从以下几个方面入手：
使用德扑之星官方的安全软件和反作弊系统。这些软件可以有效地检测和防止外挂的使用。
提高自身的游戏技能和策略水平。通过不断学习和实践，提高自己的游戏技能和策略水平，可以在游戏中获得更多的胜利和成就感，从而减少使用外挂的诱惑。
避免在游戏中进行赌博等不良行为。赌博等不良行为容易导致心态失衡和急功近利的思想，从而增加使用外挂的风险。
加强对其他玩家的监督和举报处理。发现其他玩家有开挂行为时，要及时举报并配合官方进行处理，以维护游戏的公平性和公正性。
七、结论
虽然私人局开挂现象在德扑之星平台上存在，但是官方一直采取积极措施进行打击和防范。作为玩家，我们应该自觉遵守游戏规则和道德规范，不使用外挂或作弊软件来获得不公平的优势。同时，也要加强对其他玩家的监督和举报处理，共同维护游戏的公平性和公正性。
DeepSeek v3因为是后发，完全可以避开前人走的坑，用更高效方式避坑，也就是“站在巨人的肩膀上”。真实逻辑应该是：榨干同等算力去攫取10倍收益。就比如o1的训练成本远超GPT-4，而o3的训练成本大概率远超o1。从前沿探索角度看，训练所需算力只会越来越多。应用生态越繁荣，只会让训练投入的支付能力更强；而算力通缩，只会让同等投入买到更多训练Flops。
首先训练同一代模型所需算力每隔N个月就是指数级降低，这里面有算法进步、算力本身通缩、数据蒸馏等等因素，这也是为什么说“模型后发更省力”。援引下星球内一则评论：“就好像看过几遍答案，水平很一般的学生也能在1小时内把高考数学卷整出满分”。DeepSeek v3因为是后发，完全可以避开前人走的坑，用更高效方式避坑，也就是“站在巨人的肩膀上”。因此幻方在GPT4o发布7个月后，用1/10算力实现几乎同等水平，是合理的，甚至可以作为未来对同代模型训练成本下降速度的预测。但这里面依然有几个概念上的误解。
首先是“训练”范围上的混淆。幻方的论文明确说明了：“上述成本仅包括DeepSeek-V3 的正式训练，不包括与架构、算法、数据相关的前期研究、消融实验的成本。”也就是星球内一位算法工程师说的“有点断章取义，幻方在训这个模型之前，用了他们自己的r1模型（对标openai o1）来生成数据，这个部分的反复尝试要不要算在成本里呢？单就在训练上做降本增效这件事，这不代表需求会下降，只代表大厂可以用性价比更高的方式去做模型极限能力的探索。应用端只要有增长的逻辑，推理的需求依然是值得期待的。”
随着Ilya说的“公开互联网数据穷尽”，未来合成数据是突破数据天花板的重要来源，且天花板理论上足够高。相当于过去的预训练范式从卷参数、卷数据总量，到了卷数据质量，卷新的Scaling因子（RL、测试时间计算等），而算力只不过换了个地方，继续被其他训练环节榨干。
从目前各大实验室的实际情况看也是，OpenAI、Anthropic至今仍处于缺卡状态，相信幻方也是。看训练算力是否下降，不应该只看某代模型某次训练这种切面，而应该从“总量”以及“自上而下”去看，这些实验室的训练算力总需求是下降了吗？反而一直在上升。预训练的经济效益下降，那就把卡挪给RL post train，发现模型实现同等提升所需卡减少了，那就减少投入了吗？不会，真实逻辑应该是：榨干同等算力去攫取10倍收益。就比如o1的训练成本远超GPT-4，而o3的训练成本大概率远超o1。从前沿探索角度看，训练所需算力只会越来越多。应用生态越繁荣，只会让训练投入的支付能力更强；而算力通缩，只会让同等投入买到更多训练Flops。
就好比幻方这次发布的模型，依然是LLM路线下，将MoE压榨到了极致。但相信幻方自己的推理模型r1（对标o1）也在探索r2/r3，这显然需要更多算力。而r2/r3训完，又被用来消耗大量算力为deepseek v4合成数据。发现没，pre-train scaling、RL scaling、test-time compute scaling三条线甚至还有正反馈。因此，只会在可获得最大资源的前提下，用最高效的算法/工程手段，压榨出最大的模型能力提升。而不会因为效率提升而减少投入，个人认为这是个伪逻辑。
对于推理，不必多说了，一定是上升。引用下星球内洪博的评论：DeepSeek-V3的出现（可能还包括轻量版V3-Lite），将支持私有部署和自主微调，为下游应用提供远大于闭源模型时代的发展空间。未来一两年，大概率将见证更丰富的推理芯片产品、更繁荣的LLM应用生态。
文章来源：信息平权，原文标题：《训练算力真的下降了吗？》
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