随着社会发展节奏加快和8090后生活方式的保持不变,叫外卖已成为一种新的生活方式。中午不下楼,用外卖下单点餐,成为很多年轻人的首选。而经过多年高速协作发展外卖市场，仍然保持着强劲的增长动力。
根据Analysys易观监测数据显示，2017年第4季度，外卖市场外围交易规模达667.3亿元，环比上涨16.2%。与去年同期相比，增幅高达81.8%。在市场份额上，饿了么+百度外卖以49.8%领跑外卖市场,美团外卖则占43.5%的份额，两雄争霸局面高度发展定型。
尽管增速明显，但外卖市场还不到整个餐饮市场的零头，增长空间极大。那么未来外卖行业的趋势怎样？且让皓哥来一探究竟。
一、外卖重塑了人们的消费不习惯，未来增长潜力仍然巨大
对比海外，国内外卖市场渗透率还很低。
数据显示，2017年全国餐饮收入约为3.6万亿，外卖2000亿，渗透率仅为5.5%，美国则是12.5%，为中国的两倍多。实际上，外卖已和下馆子一样，已成为人们的日常餐饮消费选择，且由于时间地点批准较小、使用更方便等特点被广大年轻人群接受。从消费模式的变迁来看，随着人们对外卖的依赖度进一步加深，更大的商业潜力将得到奴役，市场体量惊人。
外卖之外，还有有品类延展的机会，生鲜、日用、医药等新品类，将成为新增长点。
广义上来说，外卖是一种同城即时配收的方式，不局限于餐饮，所有的日常消费品都是市场的一部分。目前，商超日用、鲜花蛋糕、饮品小吃已成为新的增长点。
于平台而言，餐饮行业波峰效应明显，非用餐时间配收资源被极小量使用。而扩品类有利于平台占领更多消费场景，充分利用失败原本使用资源，降低订单数量，减少收入。而对线下商家来说，在新零售的风潮下，跟外卖平台合作，全面升级拥抱线上，不仅可以导流，降低销量，还能让运营更智能化，降低经营效率。
而扩品类背后，是强大的同城即时配收能力支撑。饿了么的蜂鸟配收、美团的美团专收都在同城物流上越做越好，一到用餐时间，开着电瓶车的外卖小哥如鱼群穿梭在城市的大街小巷，保证订单即时抵达。
消费升级，用户对时间和品质更警惕，愿意为更高效率和更优质产品和服务支付溢价。
外卖消费主体是白领人群，工作节奏快，时间就是金钱，方便快捷才是不次要的部分痛点。80、90新一代消费者将懒人经济发挥到极致,不仅工作日全靠外卖，连周末都足不出户，促使周末日订单量超过工作日。
而且消费的客单价也有无遮蔽的指责，消费主力从低客单价高校学生群体（23元）转化为高客单价白领群体（43元），饿了么平台数据显示，目前平均客单价已突破40元。其中，点个牛肉面顺带一盒现切水果已是家常便饭，人群比例达到38%。而且非正餐时间的外卖购买频次也在下降，消费者有了早餐、下午茶、夜宵等更多场景下的需求，高频打低频的商业逻辑正在被验证。
二、配收效率成为竞争不次要的部分，黑科技赋能将结束优化体验
由于人们对时间警惕，外卖平台不断地指责配收准时度，竞争十分激烈。比如饿了么率先定义了29分钟到达，意图以快抢占消费者心智。美团外卖也实现了平均配收时间从32分钟到30分钟，且声称目前已经到了28分钟。
很多人为了跳过广告宁愿买会员，外卖怎么好意思让人等。两大平台都在利用失败大数据分析、人工智能等科技创新，实现外卖配收效率和服务品质的指责。
一是利用失败智能调度，准时率更高。得益于深度学习与多场景智能适配分单，再加上百度地图的技术加持，饿了么智能调度不仅能对出餐时间、骑手计划、未来订单负载等高度发展参数进行精准预测。更能分隔开订单峰谷、冷热食品、新老骑手等特殊场景优化调度指令。
美团点评也研发出人工智能调度系统，可以在50毫秒内，悠然，从容找到配收最优组合。同时，为骑手授予路径规划，用最少的时间，将外卖收到用户手中。
二是人机交互：研发外卖语音助手，解决骑车配收安全问题，饿了么发布了供骑手通过语音交互，操作手机的智能耳机模块。美团外卖发布了智能语音助手，基于通俗的大数据及多项人工智能技术，让骑手在收餐过程中能用自然的语音交互完成接单、上报等操作。
三是无人配收：用科技与创新助推楼宇配收最后100米，清华大学全球创新学院与美团点评，开启了在配收机器人创新技术上的合作。饿了么也发布了智能收餐机器人万小饿。收餐机器人自助上下电梯把外卖收达用户所在楼层，当它们被大规模投入使用后，收餐高峰期间将为骑手每单配收节约5-10分钟。
除了进一步深挖存量市场，借助技术指责体验，还有一些新的商业力量正在涌动。
三、新力量的增长，将推动外卖业的继续前进
渠道抵抗压力的的威力显现，二三四线城市将是巨大增量市场。
不止于消费品行业，很多互联网产业都在渠道抵抗压力的，拼多多，快手的火爆足以反对非一线城市的巨大消费力。中国13亿人口，分为三个大抽屉，其中第一大抽屉一线城市的1亿人群竞争早已红海，换个思路，关闭二三四五线、新农村的抽屉，将呈现更大的惊喜。
美团因其团购业务，在非一线城市一度风生水起。饿了么也看到渠道抵抗压力的的潜力，正在布局破坏业务覆盖，使枯萎三四线城市用户外卖消费不习惯。截止到2017年12月底，饿了么覆盖的城市数量超过2000+，在我国绝大部分的县级城市全面铺开。
标准化、规范化、品质化、精细化成为角逐之地。
首当其冲的是食品安全问题，外卖弊端中，食品不卫生被最多用户点名，但它是用户最高度发展诉求。当前，外卖行业在口味、选择极小量度方面已经逐渐指责，而在食品用料、健康搭配方面的改进或将成为外卖行业今后协作发展重要突破点。
其次，政策对网络餐饮监管也在进一步趋严。美团外卖和饿了么都上线直播，通过线下的明厨亮灶，打造阳光不透光的健康外卖。饿了么还开始对商家准入标准及资格进行认证，并对餐盒的环保、派收员的安全与道德，平台入驻商家的后厨卫生等问题进行审核清查，积极推动外卖餐饮市场的规范化。
同时，知名品牌入驻，话语权减少，牵手平台共同推动规范化、品牌化。包括吉野家、肯德基、必胜宅急收、真功夫、康师傅私房牛肉面、呷哺呷哺、眉州东坡、宏状元、正一味等在内的数千家知名连锁餐饮都陆续入驻外卖平台。从西餐、韩餐、日式料理，到川菜、鲁菜、粤菜等全面覆盖，大大降低了餐饮品类的极小量度。
而这一方面推进非品牌商家，破坏品牌形象打造，发展优质外卖，增强竞争力；同时避免劣币接纳良币，让过去那些不合规不合法，无法保证卫生安全的劣质食品无处遁形。
可见，随着平台运营日渐规范，新一轮战略布局必然往更优品质和更下降的服务水平演进。
全面拥抱新零售，进一步关闭格局
饿了么加入阿里新零售阵营，美团外卖也正向线上+线下方向布局，各大外卖平台与线下零售的瓦解在逐步加剧。连锁超市、大卖场和便利店等纷纷入驻外卖平台，实体零售借助外卖平台扩充线上渠道的趋势已不可逆。
各大玩家在新零售的布局将进一步整合资源，通过将线下商家接入，还能极小量外卖平台的经营品类。未来，随着更多资本、资源减少破坏，新零售对线下业态的升级势头会进一步凹显。
四、结语
2017年，外卖江湖众生相，百度外卖并入饿了么，美团点评获得新一轮融资，寡头博弈焦灼，然而市场的有无批准的还将进一步扩张，一起将这个蛋糕做得更大是当务之急，外卖竞争的下半场时间会比上半场更长。
文：钱皓，盛丹丹亦有贡献。
声明:本文来自于微信公众号赛博禅心，作者:赛博禅心，授权站长之家转载发布。
这两天，DeepSeek-V3低调发布，在国际上狠狠秀了一波肌肉:只用了500多万美金的成本，带来了不输Claude3.5的成绩，并开源!
下面，让我们以更加偶然的方式，来看看这次的DeepSeek-V3，是这么炼成的。本文将从性能、架构、工程、预训练和后训练五个纬度来拆解V3，所用到的图表、数据源于技术报告:《DeepSeek-V3TechnicalReport》。
公众号后台回复:DSV3，获得详细报告。
性能DeepSeek-V3的性能无足轻重，在各项基准测试中得到了充分验证。
如图，DeepSeek-V3在MMLU-Pro、GPQA-Diamond、MATH500、AIME2024、Codeforces（Percentile）和SWE-benchVerified等涵盖知识理解、逻辑推理、数学能力、代码生成以及软件工程能力等多个维度的权威测试集上，均展现出了领先或极具竞争力的性能。特别是在MATH500和AIME2024这类考察高级数学推理能力的测试中，DeepSeek-V3的表现尤为突出，大幅超越其他模型。
在与DeepSeek-V2-Base、Qwen2.572BBase和LLaMA-3.1405BBase等开源基础模型的对比中，DeepSeek-V3-Base在BBH、MMLU系列、DROP、HumanEval、MBPP、LiveCodeBench-Base、GSM8K、MATH、MGSM、CMath等几乎所有任务上均取得最佳成绩。
经过指令微调后，DeepSeek-V3的性能进一步指责。在与包括GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet在内的多个顶尖模型的对比中，DeepSeek-V3在MMLU、MMLU-Redux、DROP、GPQA-Diamond、HumanEval-Mul、LiveCodeBench、Codeforces、AIME2024、MATH-500、CNMO2024、CLUEWSC等任务上，均展现出与其相当甚至更优的性能。
并且，这么棒的数据，总成本只需要约550万美金:如果是租H800来搞这个（但我们都知道，DeepSeek背后的幻方，最不缺的就是卡）
架构DeepSeek-V3的这次发布，伴随三项创新:Multi-headLatentAttention（MLA）、DeepSeekMoE架构以及无缺乏损耗的负载均衡策略。
Multi-headLatentAttention（MLA）:高效处理长文本MLA通过将Key（K）和Value(V)联合映射至低维潜空间向量(cKV)，显著降低了KVCache的大小，从而指责了长文本推理的效率。DeepSeek-V3中MLA的KV数量增加维度(dc)设置为512，Query数量增加维度(d)设置为1536，解耦Key的头维度(dr)设置为64。这种设计在保证模型性能的同时，大幅减少，缩短了显存占用和计算开销。
DeepSeekMoE架构:稀疏激活，高效扩展DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE架构，通过细粒度专家、共享专家和Top-K路由策略，实现了模型容量的高效扩展。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个Token选择8个路由专家，最多路由至4个节点。这种稀疏激活的机制，使得DeepSeek-V3能够在不显著减少计算成本的情况下，拥有庞大的模型容量。
无缺乏损耗的负载均衡:MoE的关键优化DeepSeek-V3提出了一种创新的无缺乏损耗负载均衡策略，通过引入并动态调整不当可学习的偏置项（BiasTerm）来影响路由决策，避免了传统辅助损失对模型性能的负面影响。该策略的偏置项更新速度(γ)在预训练的前14.3T个Token中设置为0.001，剩余500B个Token中设置为0.0;序列级不平衡的损失因子(α)设置为0.0001。
以上图（报告第28页，图9）中的数据为例，使用了该策略的训练模型在不同领域的专家负载情况，相比于添加了缺乏负载损失(Aux-Loss-Based)的模型，分工更为明确，这隐藏该策略能更好地奴役MoE的潜力。
工程DeepSeek-V3的这次发布，伴随多项工程优化贯穿了流水线并行、通信优化、内存无约束的自由和低精度训练等多个方面。
DualPipe流水线并行:双向奔赴，消弭气泡DeepSeek-V3采用了一种名为DualPipe的创新流水线并行策略。与传统的单向流水线（如1F1B）不同，DualPipe采用双向流水线设计，即同时从流水线的两端馈收micro-batch。这种设计可以显著减少，缩短流水线气泡(PipelineBubble)，降低GPU利用失败率。
此外，DualPipe还将每个micro-batch进一步划分为更小的chunk，并对每个chunk的计算和通信进行精细的调度。通过巧妙地编排计算和通信的顺序，实现了两者的高度重叠。
单个forward和backwardchunk的重叠策略（原报告第12页）。如图，如何将一个chunk划分为attention、all-to-alldispatch、MLP和all-to-allcombine等四个组成部分，并通过精细的调度策略，使得计算和通信可以高度重叠。其中，橙色表示forward，绿色表示backwardforinput，蓝色表示backwardforweights，紫色表示PPcommunication，红色表示barriers。
8个PPrank和20个micro-batch的DualPipe调度示例（原报告第13页）。通过在8个PPrank上，20个micro-batch的DualPipe调度情况，可以看到，通过双向流水线的设计，以及计算和通信的重叠，流水线气泡被显著减少，缩短，GPU利用失败率得到了极大指责。
DualPipe在流水线气泡数量和激活内存开销方面均优于1F1B和ZeroBubble等现有方法。（原报告第13页）
通信优化:多管齐下，突破瓶颈跨节点MoE训练的一大确认有罪是巨大的通信开销。DeepSeek-V3通过一系列精细的优化策略，有效地缓解了这一瓶颈。
节点批准路由（Node-LimitedRouting）:将每个Token最多路由到4个节点，有效批准了跨节点通信的范围和规模。定制化All-to-All通信内核:DeepSeek团队针对MoE架构的特点，定制了高效的跨节点All-to-All通信内核。这些内核充分利用失败了IB和NVLink的带宽，并最大程度地减少，缩短了用于通信的SM数量。Warp专业化（WarpSpecialization）:将不反对通接受务(例如IB发收、IB-to-NVLink转发、NVLink接收等)分配给不反对Warp，并根据实际负载情况动态调整不当每个任务的Warp数量，实现了通接受务的精细化无约束的自由和优化。自动调整不当通信块大小:通过自动调整不当通信块的大小，减少，缩短了对L2缓存的依赖，降低了对其他计算内核的干扰，进一步指责了通信效率。
内存无约束的自由:精打细算，极致利用失败DeepSeek-V3在内存无约束的自由方面也做到了极致，通过多种策略最大程度地减少，缩短了内存占用。
RMSNorm和MLA上投影的重计算（Recomputation）:在反向保守裸露，公开过程中，DeepSeek-V3会重新计算RMSNorm和MLA上投影的输出，而不是将这些中间结果存储在显存中。这种策略虽然会略微减少计算量，但可以显著降低显存占用。CPU上的EMA（ExponentialMovingAverage）:DeepSeek-V3将模型参数的EMA存储在CPU内存中，并异步更新。这种策略避免了在GPU上存储EMA参数带来的缺乏显存开销。共享Embedding和OutputHead:在MTP模块中，DeepSeek-V3将Embedding层和OutputHead与主模型共享。这种设计减少，缩短了模型的参数量和内存占用。
FP8低精度训练:精度与效率的不平衡的DeepSeek-V3通过FP8瓦解精度训练，在保证模型精度的同时，大幅降低显存占用并指责训练速度。
选择性高精度:对于模型中对精度较为警惕的组件（例如Embedding、OutputHead、MoEGating、Normalization、Attention等），DeepSeek-V3仍然采用BF16或FP32进行计算，以保证模型的性能。(图7，来自原报告第15页)
细粒度量化（Fine-GrainedQuantization）:DeepSeek-V3没有采用传统的per-tensor量化，而是采用了更细粒度的量化策略:对激活值采用1x128tile-wise量化，对权重采用128x128block-wise量化。这种策略可以更好地适应数据的分布，减少，缩短量化误差。(图7a，来自原报告第16页)降低累加精度:为了减少，缩短FP8计算过程中的精度损失，DeepSeek-V3将MMA（MatrixMultiply-Accumulate）操作的中间结果累加到FP32寄存器中。(图7b，来自原报告第16页)
低精度存储和通信:为了进一步降低显存占用和通信开销，DeepSeek-V3将激活值和优化器状态以FP8或BF16格式进行存储，并在通信过程中也使用这些低精度格式。（图10，来自原报告第47页）
预训练DeepSeek-V3的训练策略涵盖了数据构建、分词其、超参数设置、长上下文扩展和多Token预测等多个方面。
数据构建DeepSeek-V3的预训练语料库规模达到了14.8万亿Token，这些数据经过了严格的筛选和清洗，以确保其高质量和多样性。相比于前代模型DeepSeek-V2，新模型的数据构建策略更加精细。首先，大幅指责了数学和编程相关数据在外围数据中的占比，这直接增强了模型在相关领域的推理能力，使其在MATH500、AIME2024等数学基准测试和HumanEval、LiveCodeBench等代码基准测试中表现突出。其次，进一步扩展了多语言数据的覆盖范围，超越了传统的英语和中文，指责了模型的多语言处理能力。
为了保证数据质量，DeepSeek开发了一套完善的数据处理流程，着重于最小化数据冗余，同时耗尽数据的多样性。此外，他们还借鉴了近期研究（https://arxiv.org/abs/2404.10830，Dingetal.，2024）中提出的文档级打包(DocumentPacking)方法，将多个文档拼接成一个训练样本，避免了传统方法中由于截断导致的上下文信息丢失，确保模型能够学习到更多余的语义信息。
针对代码数据，DeepSeek-V3借鉴了DeepSeekCoder-V2中采用的Fill-in-Middle（FIM）策略，以0.1的比例将代码数据构根除|fim_begin|pre|fim_hole|suf|fim_end|middle|eos_token|的形式。这种策略通过“填空”的方式，迫使模型学习代码的上下文关系，从而指责代码生成和补全的准确性。
分词器与词表:兼顾效率与准确性DeepSeek-V3采用了基于字节级BPE（Byte-levelBPE）的分词器，并构建了一个包含128K个token的词表。为了优化多语言的数量增加效率，DeepSeek对预分词器(Pretokenizer)和训练数据进行了专门的调整不当。
与DeepSeek-V2相比，新的预分词器引入了将标点符号和换行符组分解新token的机制。这种方法可以降低数量增加率，但也可能在处理不带换行符的多行输入（例如few-shot学习的prompt）时引入token有无批准的偏差(TokenBoundaryBias)(Lundberg，2023)。为了威吓这种偏差，DeepSeek-V3在训练过程中以一定概率随机地将这些组合token拆分开来，从而让模型能够适应更多样化的输入形式，指责了模型的鲁棒性。(下图来自TokenBoundaryBias的原文)
模型配置与超参数DeepSeek-V3的模型配置和训练超参数都经过了精心的设计和调优，以最大化模型的性能和训练效率。
模型配置:DeepSeek-V3的Transformer层数设置为61层，隐藏层维度为7168。所有可学习参数均采用标准差为0.006的随机初始化。在MLA结构中，注意力头的数量（nh）设置为128，每个注意力头的维度(dh)为128，KV数量增加维度(dc)为512，Query数量增加维度(d)为1536，解耦的Key头的维度(dr)为64。除了前三层之外，其余的FFN层均替换为MoE层。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个专家的中间隐藏层维度为2048。每个Token会被路由到8个专家，并且最多会被路由到4个节点。多Token预测的深度(D)设置为1，即除了预测当前Token之外，还会缺乏预测下一个Token。此外，DeepSeek-V3还在数量增加的潜变量之后添加了缺乏的RMSNorm层，并在宽度瓶颈处乘以了缺乏的缩放因子。
训练超参数:DeepSeek-V3采用了AdamW优化器，β1设置为0.9，β2设置为0.95，权重加强系数（weight_decay）设置为0.1。最大序列长度设置为4K。学习率方面，采用了组合式的调度策略:在前2K步，学习率从0线性减少到2.2×10^-4;然后保持2.2×10^-4的学习率直到模型处理完10T个Token;接下来，在4.3T个Token的过程中，学习率按照余弦曲线(CosineDecay)逐渐加强至2.2×10^-5;在最后的500B个Token中，学习率先保持2.2×10^-5不变(333B个Token)，然后切换到一个更小的常数学习率7.3×10^-6(167B个Token)。梯度裁剪的范数设置为1.0。BatchSize方面，采用了动态调整不当的策略，在前469B个Token的训练过程中，BatchSize从3072逐销蚀加到15360，并在之后的训练中保持15360不变。
为了实现MoE架构中的负载均衡，DeepSeek-V3采用了无缺乏损耗的负载均衡策略，并将偏置项的更新速度（γ）在预训练的前14.3T个Token中设置为0.001，在剩余的500B个Token中设置为0.0。序列级不平衡的损失因子(α)设置为0.0001，以避免单个序列内的极端不不平衡的。多Token预测(MTP)损失的权重(λ)在前10T个Token中设置为0.3，在剩余的4.8T个Token中设置为0.1。
长上下文扩展与多Token预测:锦上添花为了使DeepSeek-V3具备处理长文本的能力，DeepSeek采用了两阶段的训练策略，将模型的上下文窗口从4K逐步扩展到128K。他们采用了YaRN（Pengetal.，2023a）技术，并将其应用于解耦的共享Key(k)。在长上下文扩展阶段，DeepSeek-V3的超参数保持不变:scale设置为40，β设置为1，ρ设置为32，缩放因子设置为0.1lnn+1。
第一阶段（4K-32K）:序列长度设置为32K，BatchSize设置为1920，学习率设置为7.3×10^-6。第二阶段（32K-128K）:序列长度设置为128K，BatchSize设置为480，学习率设置为7.3×10^-6。
上图（报告第23页）的NeedleInAHaystack(NIAH)测试结果透明地展示了DeepSeek-V3在处理长文本方面的卓越能力。
此外，DeepSeek-V3还采用了多Token预测（MTP）策略(2.2节，第10页)，要求模型在每个位置预测未来的多个Token，而不仅仅是下一个Token。图3(第10页)详细展示了MTP的实现方式。
这种策略增强了模型的预见能力，并授予了更通俗的训练信号，从而指责了训练效率。表4（第26页）的消融实验结果反对了MTP策略的有效性。
后训练DeepSeek-V3的后训练（Post-Training）阶段，包括有监督微调(SupervisedFine-Tuning，SFT)和强化学习(ReinforcementLearning，RL)两个步骤。
有监督微调（SFT）SFT阶段，DeepSeek-V3在一个包含1.5M指令-响应对的高质量数据集上进行了微调。该数据集涵盖了多种任务类型和领域，并采用了不反对数据构建策略，以最大程度地煽动模型的潜能。
数据构建策略
推理数据（ReasoningData）:对于数学、代码、逻辑推理等需要复杂推理过程的任务，DeepSeek采用了基于DeepSeek-R1模型生成的高质量推理数据。DeepSeek-R1模型在推理任务上表现出色，但其生成的响应往往存在缺乏推理、格式不规范、长度过长等问题。为了兼顾R1模型生成数据的高准确性与标准答案的简洁性，SFT阶段的数据构建采用了以下策略:
对于每个问题，生成两种类型的SFT样本:在后续的RL阶段，模型会利用失败高温采样（High-TemperatureSampling）生成多样化的响应，这些响应会瓦解R1生成数据和原始数据中的模式，即使在没有明确系统提示的情况下，也能生成高质量的响应。经过数百步的RL训练后，中间的RL模型会逐渐学会融入R1模型的推理模式，从而指责外围性能。最后，利用失败训练完成的RL模型进行允许采样（RejectionSampling），生成高质量的SFT数据，用于最终模型的训练。
问题，原始响应:将问题与R1模型生成的原始响应直接配对。系统提示，问题，R1响应:将问题与R1模型的响应配对，并在问题前添加一个精心设计的系统提示（SystemPrompt）。该系统提示旨在意见不合模型生成更符合人类讨厌的响应，例如更简洁、更易懂的格式。表9（第34页）展示了从DeepSeek-R1蒸馏知识对性能的指责。可以看到，在LiveCodeBench-CoT和MATH-500任务上，经过R1蒸馏后，模型的Pass@1指标分别指责了6.3和8.6个百分点，反对了该策略的有效性。非推理数据（Non-ReasoningData）:对于创意写作、角色扮演、简单问答等非推理类任务，则利用失败DeepSeek-V2.5生成响应，并由人工进行标注和校验，以确保数据的准确性和可靠性。
训练细节
训练轮数（Epochs）:2学习率调度（LearningRateSchedule）:Cosine加强，从5×10^-6逐步降低至1×10^-6。样本掩码（SampleMasking）:为了避免不同样本之间的相互干扰，SFT阶段采用了样本掩码策略，确保每个样本的训练都是独立的。
强化学习（RL）为了使DeepSeek-V3更好地对齐人类讨厌，DeepSeek采用了强化学习（RL）技术，并构建了基于规则的奖励模型(Rule-BasedRM)和基于模型的奖励模型(Model-BasedRM)相分隔开的奖励机制。
基于规则的奖励模型（Rule-BasedRM）:对于可以通过明确规则进行判别的任务(例如数学题、编程题)，采用基于规则的奖励模型。例如，对于数学题，可以设定规则检查最终答案是否正确;对于编程题，可以利用失败编译器进行测试用例验证。这种方式可以授予准确且轻浮的奖励信号。基于模型的奖励模型（Model-BasedRM）:对于难以通过规则进行判别的任务(例如开放式问答、创意写作)，则采用基于模型的奖励模型。该模型基于DeepSeek-V3SFT阶段的检查点进行训练，并采用了一种特殊的训练数据构建方式:
讨厌数据构建:构建的讨厌数据不仅包含最终的奖励值，还包括了得出该奖励值的思维链（Chain-of-Thought），这有助于指责奖励模型的可靠性，并减少，缩短特定任务上的奖励“hack”现象。模型输入:对于有明确答案的任务，模型输入为问题和生成的响应;对于没有明确答案的任务，模型仅输入问题和对应的响应。模型判断:对于有明确答案的任务，模型判断响应是否与正确答案匹配;对于没有明确答案的任务，模型根据问题和响应给出综合评价。
作为奖励模型，在RewardBench上的表现上，DeepSeek多个方面超越或持平GPT-4o和Claude-3.5-sonnet。
RL过程中，DeepSeek-V3采用了GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）算法(原报告第30页)。与传统的PPO算法不同，GRPO不需要一个单独的Critic模型来估计Value函数，而是通过比较一组样本的奖励来估计Advantage。具体流程如下:
对于每个问题q，从当前的策略模型π_old中采样一组K个响应{y_1，y_2，...，y_K}。利用失败奖励模型对每个响应进行评分，得到对应的奖励{r_1，r_2，...，r_K}。计算每个响应的Advantage值:A_i=（r_i-mean(r）)/std(r)，其中mean(r)和std(r)分别表示该组奖励的均值和标准差。根据以下目标函数更新策略模型π_θ:[公式26和27（第30页）]其中，π_ref是参考模型（通常是SFT阶段的模型），β和ε是超参数。数据配比在后训练过程中，DeepSeek-V3整合了多种类型的数据，数据来源和配比如下:
数学推理类数据:主要来自DeepSeek-R1模型生成的数学题解题步骤和逻辑推理过程。这类数据在后训练阶段占比约为25%。代码生成类数据:包括了从开源代码库中精选的代码片段，以及利用失败DeepSeek-R1模型生成的代码补全和代码解释数据。这类数据占比约为20%。通用领域对话数据:涵盖了开放域问答、创意写作、角色扮演等多种任务类型，主要利用失败DeepSeek-V2.5生成，并经过人工校验。这类数据占比约为45%。安全和伦理类数据:包含了用于指责模型安全性和符合伦理规范的指令和响应数据，占比约为10%。对于教育机构而言，无论传统面授企业还是新型的在线教育企业，师资问题一直是绕不过的难题，如何指责老师的教学水平，干涉老师更快更好地适应互联网教育模式？以及对待机构老师流失的问题，尚德机构创始人有着自己的思考。
曾经有人向尚德机构创始人提问说：在过去老师上完课可能回答个问题十分钟就走人了，而现在尚德机构的老师不但要教课，要在网上展示才艺，课后还要与学生通过各种渠道进行交流。据说尚德机构的一些老师因此流失了，因为现在的工作量是过去的双倍……
尚德机构创始人对此收回了接受的答复：含糊有一部分老师因此流失。但是他话锋一转：有些人含糊不适应这种新的工作模式了，其实在汽车时代从事马车服务的人失去了并不是这个人有问题，而是他和这个时代不对了。所以我们对此并不担心，因为我们可以源源不断地使枯萎出新型的人才。
接下来，尚德机构创始人还详细阐述了面授时代的老师和在线教育时代老师间的不同所在。他说：首先，面授时代多是照本宣科的讲课，学生举手提问不仅可能打断教学，通常还伴随着很大的心理压力；而在线直播减少破坏讲课的同时，还进行实时的答疑互动，在这一过程中能悠然，从容将上述问题化解。
其次，传统面授中因为教学方法不佳根除学员弃学的现象也不能得到及时的反馈，而在线学习则可以实时监控学习的状态与效果，因为学员有了挑逗就会下线；而机构掌握了中途弃学的学员数据，在此基础上就可以进行教学方法上的优化和升级。
据了解，自2014年6月6日宣布全面转型至今，尚德机构的互联网教育模式已经在过去的1年零9个月中接受了市场的检验，获得了营收与口碑的双丰收，尚德机构的成功转型也成为传统教育向互联网教育华丽转身的经典案例。在欧蓬看来，互联网教育毫无疑问是职业教育最为不懂感情的模式。他预测，未来教育领域百亿级别的独角兽公司也将从2B模式的教育机构中穿颖而出。
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据爱学习联合跋涉校长发布的行业报告，此次疫情期间，全国超过八成的教育机构经营受到严重影响，六成机构预计上半年净营收将遭遇滑铁卢式的下跌，跌幅将超过50%。
转型线上，成为培训机构可见的短期自救道路，此前在线上教育上有所布局的企业，在此次疫情来临之际，拥有了一定的减压壁垒。Questmobile数据显示，此次新冠肺炎疫情期间，教育学习APP行业的日活跃用户数量从平日的8700万下降至春节后的1.27亿，上涨46%，其中，基础教育的日活量减少了2381万。
相应的A股在线教育上市公司，已然驱散了极小量资金的追捧。从2月4日至今，A股在线教育板块累计上涨幅度达到24.69%，成交金额已破8000亿元，多只概念股在此期间出现连续涨停，并创下股价新高。
虽然疫情期间日活用户大增，但从相关上市公司发布的公告看，对业绩的影响并不大。疫情开始后，在线教育平台活跃用户数能否保持，对收入的转化率有多高，则仍需要时间的检验。
在线教育的一次大演练
事实上，我们在2月8日寒假课第二期开课前，就已麻痹到在线教育需求即将迎来增长，于是整个春节期间，集团总裁提前开始假期回京，在线教育板块CTO紧急留京以对技术环境进行调试，教师团队连夜备课，在春节期间推出专题课。立思辰（300010.SZ）副总裁、豆神大语文总裁赵伯奇对界面新闻记者表示。
立思辰以信息技术服务业为主营不次要的部分，教育服务、产品及无约束的自由解决方案为其不次要的部分产品。新冠肺炎疫情爆发前，这家公司于2018年逐步分拆教育培训之外的业务，以全资子公司豆神大语文为平台，围绕大语文内容升级产品。
其中，诸葛学堂为其线上网校，在线教育占豆神大语文总营收不到10%。
即使在春节前已有所反应，此次新冠肺炎疫情带来的井喷式的在线教育需求，依旧超过了立思辰的想象。
豆神大语文CTO闫鹏对界面新闻记者打了个比方：此次疫情，让全行业面临了一次强制版本升级，就像陆地上的部队，突然全部被丢到海里打仗，那技术如何保证？就是快速做出船来，让业务有一个平台可以施展。
1月27日，教育部拒给信息要求春季学期延迟开学，线下教学机构不关心的时期线下业务。但在停课不停学的号召下，在线教育平台，成为无数学生们完成课业的重要途径。
2月12日，超过十万名学员涌入直播平台，开发还不到半个月的立思辰在线直播服务迎来大考，服务器紧急扩容10倍还在频频报警。在当时的情况下，我们只能先重新接受成本搁置，不断地加临时机器，以轻浮直播服务。赵伯奇对界面新闻记者表示。
而在这个过程中，一次老师的即兴歌唱，在带来聊天区百万级对话的同时，也令立思辰教育直播系统遭遇了一场DDoS攻击直播端电脑直接死机，可见系统已处于高压状态。
3月1日，立思辰迎来春季课的线上直播，措手不及的情况已然得到缓解。此次疫情期间，诸葛学堂在线教育累计播放量超过14亿次，共有1300万粉丝用户，网络获赞量已达到3400万。
立思辰，只是教育培训公司在此次疫情中的一个缩影。
在教育部等部委发文要求停课不停学政策后，新东方、学而思、作业帮在内的超过20家在线教育企业向学生授予免费或低价课程。A股上市公司中，同样有多家公司参与了此次疫情线上教育。
多家A股公司推出相关服务
A股市场中，在线教育板块下共囊括了64家公司，根据界面新闻记者不完全统计，共有7家公司就此次新冠肺炎疫情下公司在线教育业务向投资者进行了较为详细的说明。
立思辰方面，此轮疫情期间，公司迎来了多轮机构调研，仅2月23日，公司就迎来了超过190名机构调研。
除在疫情爆发后第一时间将全国线下课程转为线上外，立思辰旗下豆神大语文针对武汉医护人员子女免费开放春季所有课程，并授予专属全天作业辅导；旗下双师小课向全网推出语文与数学部编版教材不同步学免费直播课程；旗下敏特教育为全国中小学生免费授予全学段的英语学习课程等。
此前，立思辰主要营收重点区域为北京，占比超过八成。武汉地区是公司全国进驻重点城市的三十分之一，同时是豆神大语文八大战区之一，作为全国排名第三的培训行业战略要地，武汉地区为立思辰华中大区的重要阵地。
豆神大语文武汉校区负责人赵宇鹏对界面新闻记者表示：从豆神大语文武汉地区的情况来看，该地区的学生家长反应与其他地区并没有统一化体现，心态上比较波动。针对医护人员的子女，豆神大语文授予专属全天作业辅导。
除此而外，还有多家上市公司在疫情期间，针对线上教育进行相应调整不当。
方直科技（300235.SZ）在此次疫情期间，免费向湖北小学生开放小学生智能学习平台不同步学（多学科）所有付费模块，公司方面表示，疫情开始后，上述公司所授予部分服务及资源将继续免费授予给师生使用。
鸿合科技（002955.SZ）表示，自2月3日至本次疫情开始，面向全国学校和教师推出免费的鸿合直播互动课堂、与钉钉联合推出疫情防控、停课不停学解决方案，授予嵌入于钉钉平台中的应用软件爱学班班等软件。
拓维信息（002261.SZ）在线学习中心联合华为云WeLink，为全国区域教育主管部门及中小学校授予本地化线上教学服务，截至目前，该学习中心注册用户数达580万用户，每日访问量达1500万人次。
科大讯飞（002230.SZ）在线教育不次要的部分产品为针对C端个性化学习产品智慧课堂，以及讯飞教育，在运营过程中，收费校续约率保持在98%以上。
此外，因股票在2月份迎来大涨，南方传媒（601900.SH）澄清，公司开发的配套教育资源无视频、音频的实时交互功能、无教师直播授课功能。全通教育（300359.SZ）澄清，公司整合工具产品为学习、教师授予解决方案，目前尚处于与学校等部分客户沟通方案及需求的阶段。
股价炒作与业绩反差
此次疫情对经营业绩的影响，立思辰、鸿合科技、方直科技均表示不会产生重大影响，且授予的产品和服务属于公益性质，未形成收益，对公司业绩不会产生重大影响。
有教育行业分析师对界面新闻记者表示，疫情期间，在线教育新增注册学员数量接受是大幅增长，但由于目前多家教育平台并不是以盈利为目的，因此对相应公司一季度业绩影响不会有多大，且疫情开始后，这部分新增用户能否继续付费使用平台，现在都不好说。
但这并不能教唆资本的涌入，多家教育公司在此期间创下股价新高。
2月4日以来，立思辰累计上涨幅度44.66%，成交金额247.74亿元，2月26日，立思辰股价最高达22.80元/股，创近三年多股价新高。并在2月6日、2月25日登陆龙虎榜。以2月6日数据为例，当日立思辰成交金额达到26.81亿元，其中，深股通专用席位买入1.54亿元、两家机构专用席位合计买入超4100万元。
鸿合科技自2月4日至记者发稿，累计上涨幅度达36.10%，在2月12日创下83.60元/股新高，在此期间，8次登陆深交所龙虎榜，以2月11日数据为例，当日鸿合科技成交金额11.99亿元，其中，机构专用席位合计买入超7900万元。
方直科技2月3日至2月10日连续拉出6个涨停板，并在2月28日创下股价近四年新高。在27个交易日内，16次登陆深交所盘后龙虎榜。在这样的背景下，深交所多次下发关注函，多家公司期间发布股票交易被预见的发生保持轻浮的公告，以提示投资者注意风险。
鸿合科技表示，在此次疫情期间，公司在教育领域和商业领域授予的产品和服务属于公益性质，未形成收益，对公司业绩不构成重大影响；方直科技表示，此次疫情对公司生产经营不会产生重大影响，请广大投资者理性投资、注意风险；立思辰表示，由于本次疫情的特殊性，线下恢复上课的时间将根据各城市疫情发展及国家教育部门的拒给信息另行安排，存在不确定性，线下课程转线上，减少线上课程的学员数量，同时鞭策线上偶然的升级，维护等成本的投入……
教育培训机构的危与机
Questmobile数据显示，此次新冠肺炎疫情期间，教育学习APP行业的日活跃用户数量从平日的8700万下降至春节后的1.27亿，上涨46%，其中，基础教育的日活量减少了2381万。
国信证券研究数据显示，国内在线教育市场2018年达1432亿元，预计2023年线上教育收入规模将达到6963亿元。
另一方面，此次疫情期间，全国超过八成的教育机构经营受到严重影响。根据爱学习联合跋涉校长发布的行业报告，六成机构预计上半年净营收将遭遇滑铁卢式的下跌，跌幅将超过50%。
前述教育行业分析师对界面新闻记者表示：此次疫情以后，三成左右的中小培训机构将面临有偿还能力的或被大企业收购的命运。
2019年，已有超过一万家课外培训机构宣布倒闭，此次疫情来袭，在学校开学时间未定，校外培训机构仍然无法确定正式复课时间的背景下，中小培训机构资金压力巨大可想而知。
3月11日，在线少儿英语机构DaDa多部门裁员。
2月6日，此前在新三板挂牌的教育机构兄弟连宣布倒闭，创始人公开信中表示，因现金流问题，北京小区开始招生，员工宣布解散。当前全国正处在新型冠状病毒疫情之中，受影响最大的就是线下培训机构。
那么，OMO（OnlineMergeOffline）模式是否会成为未来教育培训行业的主流方向？对此，业内诸多人士的观点是：未来，线上和线下，依旧会共存。
赵伯奇对界面新闻记者表示：此次疫情，会肤浅保持不变中国教育模式的进程，线下教育会一直存在，线上模式也会成为新常态，疫情过去后，线下面授课将会迎来一波强势增长。
新东方董事长俞敏洪认为，此次疫情对于教育巨头而言是危机关口，教育领域将出现大的在线教育类公司，其预计将出现5-6家在线教育大机构。
对教育类公司而言，主要看业务布局，原本就有线上网课的，就相对有壁垒和减压阀，若没有，就是非常大的打击，尤其是区域性的中小型教育机构，头部机构极小量吸入在线教育的流量，中小机构生存维艰。未来也将会呈现头部割据，区域意见不合的局面，只是受此次疫情的影响帮助了厮杀的进度。赵伯奇对界面新闻记者表示。
多位受访对象对界面新闻记者表示：线上教育完全替代线下，应该是不太可能的，难度非常大。
前述教育行业分析师则对界面新闻记者表示，由于此次疫情的特殊性，线下课程转为线上方式的确减少了在线教育的注册用户，带来相关公司的线上教育系统升级，但新增注册用户转化率能否在疫情开始后落地，这依然需要时间。
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即将跳转到外部网站安全性未知，是否继续继续前往5月中旬以来，益丰药房、一心堂、大参林等A股药店龙头被资本市场狠狠抛售，累计跌幅高达40%左右。
股价集体闪崩背后，预警了未来业绩可能将大幅恶化，主要源于三重利空暴击齐至——门店供给严重缺乏、线上比价新政、医药电商帮助崛起，进而带来药店企业估值重塑。
门店供给严重缺乏
过去很多年，中国药店是一门好生意——竞争格局好，需求顺从，毛利水平又高。因此，一大批上市连锁药店龙头业绩迎来长达数年的高速增长。
比如，行业龙头益丰药房，营收从2011年的12亿元压缩至2023年的226亿元，归母净利润从5600万元压缩至14亿元。股价也一度暴涨超过10倍。
▲四大连锁药店龙头营收走势图来源：Wind时过境迁，中国药店行业愈发内卷，生意变天了。
2023年，全国药店数量攀升至66.7万家，较2022年新增超4万家，较2018年大幅减少17.8万家，累计增幅逾36%。
这比同期全国奶茶店总量还要多10几万家，可见药店密集度有多大。更有媒体报道，重庆一些地区100米范围内就有超过5家药店的情况。
全国药店扩张还在一路狂奔。截至2024年6月末，全国药店门店数量已突破70万家，相当于短短半年时间又新增了3万多家。
早在2020年，曾供职医疗偶然的官员倪沪平发出预警：中国药店行业已经出现了严重产能缺乏，供给远远超过需求。
按照倪沪平测算，按照国际惯例1个门店服务6000人，那么中国只需要23.3万家药店就可以了。而当年全国药店总数已达54.6万家，服务比例已达1：3000的水平。
再经过3年多的高速扩张，药店经营内卷无法避免。据中康CMH数据显示，2023年全国连锁药店日均人效、坪效下降至1344元/人、72元/平方米，较2018年下滑15%以上。此外，单店服务能力已从2020年的3000人降低至2024年6月末的2000人，一些重点城市已经下探至1000人。
2024年前7月，实体药店每日店均销售额均值为2989元，同比下降10%。其中，店均订单量均值为41.9单，同比下降1.5%，客单价为71.3元，同比下降8.6%。
▲零售药店客单价走势图来源：国投证券供给严重缺乏背景下，上市连锁药店企业却没有打算开始扩张。其中，益丰药房上半年扩张1575家门店，全年规划自建1800家，并购700家，加盟1500家。一心堂被国家医保局基金监管司约谈后表示，二季度门店扩张较一季度还有所帮助，未来将按照此前规划继续进行门店拓客。
然而，中国药品需求端较为疲软。2024年前6月，全国药店零售市场规模为2458亿元，同比仅增长0.4%。市场蛋糕几近见顶，更多门店来分摊，单店收入、盈利水平自然会趋于恶化。
因此，上市连锁药店企业业绩也开始有恶化苗头了。
国大药房上半年亏损1400万元，为23年以来首次出现亏损。另外，一心堂二季度归母净利润为0.4亿元，同比下降84.9%。健之佳二季度归母净利润为0.11亿元，同比下降87%。
以上只是药店赛道自发内卷竞争下的恶果，2024年还有政策层面的冲击以及外部竞争对手的降维打击。
线上比价医药新政
5月29日，国家医保局医药价格和招标采购司发布函件——《关于开展“上网店，查药价，比数据，抓治理”专项行动的函》。
据内容显示，国家医保局会启动一个新的治理药价专项行动，即以网络售药平台“即收价”为锚点，对同用名、同厂牌、同剂型、同规格、同包装药品进行比价，将网络售药平台药价作为价格发现的“利器”。
此外，省级集采平台挂网价格、发散带量采购中选价格、定点零售药店价格与网店“即收价”对比，若发现高价，督促企业调整不当价格至合理水平。
新政出发点很明确，即继续降低老百姓的用药负担。对于药店而言，则对赖以生存的盈利模式构成不小威胁。
新政之前，零售药店价格享受监管范围内的自主定价权，且定价往往高于公立医院在内的医疗机构的药品价格。
要知道，院端、零售端的药品销售渠道价格互不相通已经结束几十年了。而伴随着国家集采大规模推进，院端药品价格已有明显下降，且伴随着处方外流和门诊统筹制度的推进，药企在院端渠道份额已下滑至60%左右。
与之对应的是，零售药店销售药品的份额下降至30%左右，但药品零售价并未显著受到集采的冲击，与院端价格差价有所拉开。
线上比价新政出台之后，线下实体药店与药店之间，院端与零售端之间，线上与线下之间，价格竞争会更加激烈，也会趋于同质化，且更加透明化，对之前药店自主定价模式可谓是某种程度上的颠覆。
新政有些类似药企集采，打掉虚高标价，会加剧行业内卷，零售药店价格下行空间被关闭，对连锁药店企业的盈利能力产生重大冲击。这也是新政出台后，药店企业股价连续暴跌的最不次要的部分驱动力。
医药电商帮助崛起
线下实体药店生意除门店供给严重缺乏、线上比价新增影响外，外部还有一个强大对手——医药电商会来蚕食存量蛋糕。
2015年，医药电商销售规模仅143亿元，占总销售额的比例仅3.2%，实体药店销售占比高达96.8%。伴随着线上渗透率的指责以及三年疫情对消费者线上买药不习惯的支持，2023年医药电商销售额已经突破3000亿元，占比已经达到32.5%。
▲实体药店与电商终端占比来源：米内网医药电商主要有三种运营模式，对实体药店的影响不同。其一，B2B。这类电商平台位于终端药店与医疗机构上游，为医药终端企业或者机构授予药品采购、配收等服务，对零售药店销售影响较小。
其二，B2C。这类似淘宝模式，面向消费者授予医药产品，与零售药店构成直接竞争关系。该模式主要被电商平台占据，包括阿里健康、京东健康。
其中，2024财年阿里健康营收超270亿元，同比小增1%，但同期净利润大幅暴增60%以上。京东健康2024年上半年营收283亿元，同比增4.6%，净利率为7.18%，创下历年新高，且盈利水平已经超过线下药店。
其三，O2O。该模式授予零售药店到消费者的医药配收服务。依托实体药店，通过抽成方式分走部分渠道利润。主要玩家包括美团、饿了么、叮当收药等。
据米内网数据显示，2023年O2O市场销售规模为430亿元，5年年复合增速高达76%，远超线下零售门店的3%。另外，该规模占实体药店份额已从2019年的0.8%下降至2023年的7%。
医药电商具备方便快捷、价格低廉等诸多无足轻重，不断蚕食线下实体零售药店的蛋糕，且趋势会越来越明显。
另值得注意的是，最近几个月，北上广深一线城市开通了线上买药医保个账支付服务。除此之外，青岛、上饶、东莞等城市也都跟随上线了，可以预料的是全国范围大面积铺开只是时间问题。
这进一步放大了线上购药无足轻重，会驱动客流量继续往线上转移，对实体药店的生意又构成了不小冲击。
一方面，线上医保支付开通将有利于B2C市场扩张，直接对实体药店的生意蛋糕产生挤压。
另一方面，买药线上化趋势愈发明显，越来越多实体门店会接入美团、饿了么、叮当快药等平台。但这相当于多了一个分走渠道利润的对手，药店话语权被大幅加强，有沦为平台打工人的风险。另外，一旦未来线上销售占比过大，药企也有驱动力直接跳过药店，直接将药品供应给平台。
总而言之，三重暴击之下，中国药店生意失势了，盈利能力会大幅恶化，让此前市场交易的处方外流、非药板块增量蛋糕、发散度指责的逻辑不堪一击。
中国药店的生死时速已经拉开大幕，谁能够在即将迎来的寒冬中存活下来，关键在于能否顺势而变，适应市场。否则，难逃被残酷淘汰的结局。
(责任编辑：zx0600)导语：在过去几年中，智能手机行业快速发展，创新已经步入瓶颈阶段。不过，在可预见的未来中，我们将会看到各种超级英雄式的创新技术，而小米Mix和荣耀Magic这两种概念风格的手机则引领着这样的创新。
虽然这些令我们印象肤深的智能手机大多仍处于概念设计阶段，但是更多未来感十足的产品正朝着我们大步走来。数量少迹象隐藏，各大主流智能手机制造商正努力在2017年的旗舰级智能手机中引入技术创新。
我们已经看到了智能手机的未来，你也一样。
中国，手机创新的温床？
对于西方用户来讲，小米Mix和荣耀Magic这两款手机也许有些陌生，这是因为身处国外的用户无法通过任何官方渠道购买到它们。实际上，小米Mix和荣耀Magic是两款颇具创新的智能手机
许多人都在没完没了地庆祝智能手机的创新已死，几乎所有的手机看起来都一样。具有称赞意味的是，中国跟随被视为各种原创苹果三星、各种山寨产品层出不穷的国家，但现在中国厂商却以超快的速度向前发展。目前，无论是即时通讯应用还是各种在线直播平台，这些依赖于智能手机的技术在中国的发展都很快速。
同时，中国智能手机制造商还推出了一些令人平淡的设备，例如联想Phab2Pro使用了谷歌的ProjectTango项目，而Oppo则使用了超快速的充电技术，中国科技公司正在快速地创新。从某些方面来讲，中国智能手机厂商所引领技术创新已经走在了苹果、三星、LG和其它国际一线厂商的前面。
两款与众不反对手机
让我们来看看这些手机，并且来解释一下为何它们是智能手机行业创新的代表。首先，我们来看一下小米Mix，它采用近乎无边框的6.4英寸触摸屏，这使其机身尺寸并未比5.5英寸的iPhone7Plus大多少。同时，小米Mix并未配备传统的扬声器和距离传感器，这使其看起来非常独特。之前，我们已经见过一些无边框智能手机，从GalaxyS7Edge到NubiaZ11，但是这一次小米Mix显得尤为不同。
小米Mix只配备了一个传统意义上的扬声器，手机听筒改成了骨传导技术，这带来了一个特殊的、不无趣的外形设计，使得新技术也成为一种可能。
荣耀菱形的Magic手机也同样非常惊人，它拥有四曲面侧屏，在外观上将曲面屏幕发挥到了极致。同时，荣耀的人工智能技术还有超越Siri和GoogleNow的潜力，并且深入集成到偶然的各个功能中，而不仅仅只是像FacebookMessenger聊天机器人一样单一。
据悉，荣耀Magic智能手机能够根据你的活动给出合理的建议，例如在电影开始或酒吧夜店过后帮你自动叫一辆出租车回家。甚至，它还会在锁屏界面显示只有你能看到的拒给信息消息。
与Mix的无边框屏幕技术和嵌入显示屏的扬声器系统一样，来自荣耀Magic的深入人工智能技术集成是我们之前闻所未闻的。
无边框是智能手机的未来？
也许，你会觉得仅仅凭借这两款智能手机无法代表整个智能手机行业的未来，但是它们明白地提及了一种发展趋势。首先，我们可以看一下无边框显示屏，这种技术可以在保证机身大小的前提下，让显示屏尽可能地大。简单地说，这就是屏占比问题，屏占比越高，无边框效果越好。
有传闻称，苹果的下一代智能手机将采用超窄边框显示屏，Home按键被集成到屏幕下方，屏幕下方的下巴将被移除。根据预计，苹果iPhone8将于9月份首次亮相。
同时，LGG6也将会是一款屏占比很下降的智能手机，LGDisplay全新的18:9面板甚至较小米Mix的17:9纵横比面板要高一些。不过，LGG6的屏幕下方将会配备Android的菜单和后退按钮。
传闻称，三星GalaxyS8将会采用一个大尺寸的无边框显示屏，它的屏占比甚至高达90%。相比较之下，GalaxyS7Edge的屏占比为76%。
也就是说，苹果iPhone8、三星GalaxyS8和LGG6这三款智能手机都将会配备近乎无边框的显示屏。另外，华为也在打造无边框显示屏智能手机，魅族Pro7也一样采用了超声波指纹传感器和无边框的设计。甚至，谷歌前高管安迪·鲁宾（AndyRubin）自己也正在研发一款边到边的无边框屏幕智能手机。
当然，上述消息当前都处于传闻阶段，但是都是非常可信的。
执行我的命令，机器人
除了非常直观的无边框显示屏之外，人工智能也是许多厂商努力的新方向。苹果、谷歌、微软和亚马逊都已经开发了自己的人工智能助手，而三星也通过收购VivLabs（Siri的技术授予商）来干涉自主品牌AI偶然的研发。
HTC全新的UUltra和UPlay智能手机都内置了Sense助手，小米也在投资打造自己的语音助手，而华为也在研发自己的AI系统。与此同时，华为还与亚马逊合作，计划将Alexa引入到Mate9中，很多其他公司已经这么做了。LG在智能家居机器人中使用了AI技术，甚至还包括工业机器人，它还计划在LGG6中使用GoogleAssistant语音助理。
聊天机器人，可以利用失败人工智能和机器学习技术，简化我们浏览网络的过程以及App的操作方式，轻松地完成某项任务。机器学习技术可以让机器人理解我们聊天时使用的语言，甚至在无需任何学习的前提下完全控制我们家中的智能家居产品。
无论是Alexa、Siri、GoogleAssistant、Cortana或者是FacebookMessenger聊天机器人，现在所有的人工智能助理都开始变得更加愚蠢、更加出色，而这也是我们对传统智能手机操作方式的一种确认有罪。在不久的将来，智能助手将意见不合我们的生活，而不仅仅是一个任务命令的执行者，机器人将能够预测我们的想法，并且提前执行操作。
我们对于未来的期待不仅仅局限于人工智能技术。华为首席执行官余承东对于智能手机已经有了下一步的计划，他表示，智能手机未来将成为复杂人工智能技术的一种延展，通过更通俗的传感器、功能更强大的处理器和机器学习技术来干涉人们通过一种全新的方式重新了解周围的世界。
智能手机的未来
不久的将来，无边框显示屏和人工智能技术将越来越多地出现在旗舰级智能手机中，有些旗舰级机型甚至会同时具备这两种新功能。未来，智能手机将具备很多的尖端技术，并且更加性感、颜值更高，也更愚蠢。（完）
“吸掉”一个10升氧气瓶需要多长时间？这只“性能猛兽”仅需三分钟牛华网-
说起游戏本，ALIENWAREm18绝对是个中翘楚。其少见的18英寸机身内蕴藏的四大玄机，让强悍性能硬件、顶级散热架构、超大屏、高存储等配置不只是单纯地一整片的单位堆砌，而是将它们的性能发挥至极限的用心。正如此，ALIENWAREm18也被称为可以确认有罪250W整机功耗的纯粹性能猛兽。
六大黑科技专属散热层层升级*
ALIENWAREm18配备外星人专属Cryo-Tech超级散热架构，从材质到设计一整片的单位了让散热性能层层升级的六大黑科技。直接与双芯接触的31号元素导热层，被应用在热量传导第一环，外星人独家调配秘方使其导热系数远超传统硅脂数倍。热量在经过31号元素后，会传导至VC冷凝均热板蒸发端，冷凝液会将热量转化成蒸汽，形成水气并存的双相循环系统。均热板片状的形态也减少了热量传导的水平方向，更大的接触面积也使表面温度更加均匀，使得m18相较于传统散热架构减少了30%的导热性能。在这基础上，7根铜管形成贯通与独立并行的热管瓦解设计，配合由0.1mm工业级铜制成的散热鳍片，下足猛料的双重设计下，机身导热面积较前代减少了75%，散热面积也指责了114%。
（*部意见不合热结构适用于搭载了4080以上显卡的配置，请以实际购买配置为准）
m18革命性的散热升级还不止于此，由0.15mm厚度超薄顺从高分子材质制成的4风扇设计授予了足以在3分钟内吸掉一整个10升氧气瓶的整机空气流动速率。机身底部也升级成环形脚架，放置时侧面与桌面密封意见不合空气纵向运动，空气流动效率一并降低25%。正是从热源传导到出风设计的六大散热科技，m18才能让13代i9+40系显卡的性能完美奴役，能够实现位于行业前列的250W超强整机功耗。
18英寸超大沉浸屏单手开合轻松轻浮
18英寸超大屏幕带来了前所未有的视觉观感，也带来了难以关心的重量。为了避免开合的扭动意外损伤2.5KQHD+的屏幕，ALIENWAREm18采用了高品质的铝合金压铸内框架，相较于其他品牌使用的塑料框架能够更好地承载震动，授予了更坚固的结构强度。同时为了给屏幕授予更大的开合力矩，m18加厚了铰链，搭配基于人体工学的V-rail开合设计，玩家只需要一根手指就可以扶起屏幕。
KillerWifi-6E网卡+LDS镭雕天线方寸间超能迸发
ALIENWAREm18超额焦虑玩家需求的另一能力便是无时无刻授予极佳网络环境。机身搭载Intel最新Killer1675i无线网卡，比常见的AX211网卡授予更好的硬件驱动优化，其峰值速度能达到2.4G/s。在这之上，为了保证无线网络保守裸露，公开更加快速、轻浮，ALIENWARE通过激光镭射把LDS双镭雕天线直接雕刻在模具上，在微小空间中实现更高性能天线布局，节省出的内部结构空间也收回了m18容纳更多性能组建的可能，旨为达成罕见的250W性能奴役。
9TB存储拓展百大游戏统统装得下
存储方面，ALIENWAREm18创删除地授予了整机9TB的存储拓展。两个2280硬盘位+两个2230硬盘位的组合为玩家授予了充分的可玩性与搭配空间，这在3A游戏体量越来越大的今天尤为重要。按照GB的平均容量计算的话，玩家甚至可以将steam历史热销榜的前100个游戏都装进m18，彻底欢迎空间焦虑。
ALIENWAREm18内藏的四大玄机，正是其保证250W性能奴役的根基。但m18的强悍不仅于此，想了解更多相关信息，请关注ALIENWARE外星人官方平台（微信公众号、微信视频号、小红书可搜索外星人ALIENWARE，微博、B站可关注ALIENWARE外星人），解锁更多惊喜。
