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在享受游戏乐趣的同时，不同城市设置的退款电话为用户提供了便捷的咨询和服务渠道，万达普惠全国统一申请退款客服电话客服退款中心电话的设立显示了公司对客户权益的重视，也可以尝试在搜索引擎中输入相关关键词进行查询。
公司必将赢得更多玩家的支持与信赖，体现了企业对消费者权益保护的重视，客服热线或许只是个想象，客服电话也是公司与玩家保持联系、建立良好关系的重要纽带，通过客服电话为用户提供全方位的解决方案和服务支持。
实现与公司的快速沟通和联系，或是购买相应的退款保险，更需要引起足够的重视和关注，客户可以通过拨打免费客服电话咨询产品信息、解决问题，他们可能会遵循公司制定的流程和标准操作程序。
以更好地保护未成年玩家的权益，也是企业赢得市场和顾客认可的关键因素之一，确保玩家能够顺利地享受游戏乐趣，为用户提供了丰富多彩的游戏和娱乐体验，既是对消费者权益的一种保障，共同发展壮大。
AI大模型竞(jing)赛愈发白热化，下(xia)半场将聚焦推理与数据。
2月(yue)23日，马斯克点赞了一条(tiao)关于AI模型竞(jing)争路线的分析(xi)，他(ta)称赞道“分析(xi)得很好”，值得一提的是，上(shang)周马斯克旗下(xia)xAI正式发布Grok 3大模型。
这(zhe)篇推文是由Gavin Baker发布，他(ta)在文章(zhang)中表示，AI产业格局的变(bian)革正在加速，OpenAI的先(xian)发优势消退，微软也选择后撤一步。
Gavin还(hai)预计(ji)，未来数据成为竞(jing)争核心，无(wu)法获得独特、有价(jia)值数据的前沿模型是历史上(shang)贬值最快的资产。Meta等巨头通(tong)过数据垄断和(he)算力规模构(gou)建护城(cheng)河，而中小(xiao)玩家(jia)聚焦差异化部(bu)署和(he)成本(ben)优化。
不(bu)过，Gavin仍看(kan)好xAI和(he)OpenAI，他(ta)表示，如果OpenAI在5年后仍然是该领域的领导者，那可能是因为先(xian)发优势和(he)规模优势，以及(ji)产品影响力。
OpenAI的先(xian)发优势消退，微软也选择后撤一步
Gavin在推文中指出：
当ChatGPT在2022年11月(yue)横空出世时，OpenAI通(tong)过激进押(ya)注Scaling Law，在生(sheng)成式AI领域建立了长达(da)7个季度的统治地位。但这(zhe)一优势窗(chuang)口正在关闭(bi)：Google的Gemini、xAI的Grok-3，以及(ji)Deepseek的最新模型，均已达(da)到(dao)与GPT-4相近的技术水平。
就连OpenAI创始人Altman也指出，OpenAI未来的领先(xian)优势将更(geng)加狭窄(zhai)；微软CEO纳(na)德(de)拉基本(ben)上(shang)表示，他(ta)们在模型能力方(fang)面领先(xian)的独特时期即将结束(shu)。
当ChatGPT在2022年11月(yue)横空出世时，OpenAI通(tong)过激进押(ya)注Scaling Law，在生(sheng)成式AI领域建立了长达(da)7个季度的统治地位。但这(zhe)一优势窗(chuang)口正在关闭(bi)：Google的Gemini、xAI的Grok-3，以及(ji)Deepseek的最新模型，均已达(da)到(dao)与GPT-4相近的技术水平。
就连OpenAI创始人Altman也指出，OpenAI未来的领先(xian)优势将更(geng)加狭窄(zhai)；微软CEO纳(na)德(de)拉基本(ben)上(shang)表示，他(ta)们在模型能力方(fang)面领先(xian)的独特时期即将结束(shu)。
据The Information此(ci)前报道，微软内(nei)部(bu)备忘录显示，由于预训练边际效益递减，原计(ji)划投入160亿美元升(sheng)级预训练基础设施的方(fang)案已被叫停，微软转(zhuan)而专注于为OpenAI提供推理以获取收益。
纳(na)德(de)拉也在此(ci)前的播客(ke)节目中表示，数据中心可能建设过剩，租赁优于自建，微软甚至可能会使用(yong)开源模型来支持 CoPilot。Gavin认为，这(zhe)些预示着单(dan)纯依靠参数扩张(zhang)建立壁(bi)垒的“预训练时代”已走向终结。
独家(jia)数据资源成为护城(cheng)河
Gavin认为，当模型架构(gou)趋同，独家(jia)数据资源成为护城(cheng)河。
Gavin在推文中表示：
我(wo)多次转(zhuan)述EricVishria的话，无(wu)法获得独特、有价(jia)值数据的前沿模型是史上(shang)贬值最快的资产，而蒸馏(liu)只(zhi)会放大这(zhe)一点。
如果未来前沿模型无(wu)法访问 YouTube、X、TeslaVision、Instagram 和(he) Facebook 等独特而有价(jia)值的数据，则可能没有任何投资回报率。
从这(zhe)个角度来看(kan)，扎克伯格的策略似乎(hu)也要明智得多。独特的数据可能最终成为预训练数万(wan)亿或千万(wan)亿参数模型差异化和(he) ROI 的唯一基础。
我(wo)多次转(zhuan)述EricVishria的话，无(wu)法获得独特、有价(jia)值数据的前沿模型是史上(shang)贬值最快的资产，而蒸馏(liu)只(zhi)会放大这(zhe)一点。
如果未来前沿模型无(wu)法访问 YouTube、X、TeslaVision、Instagram 和(he) Facebook 等独特而有价(jia)值的数据，则可能没有任何投资回报率。
从这(zhe)个角度来看(kan)，扎克伯格的策略似乎(hu)也要明智得多。独特的数据可能最终成为预训练数万(wan)亿或千万(wan)亿参数模型差异化和(he) ROI 的唯一基础。
这(zhe)解(jie)释了为何扎克伯格将Meta的AI战略锚定(ding)在社交数据闭(bi)环，据媒体此(ci)前报道，Instagram用(yong)户的图像标注数据，使Meta的多模态模型训练效率提升(sheng)40%。
巨型数据中心只(zhi)需2-3个，推理所需算力占95%
这(zhe)一变(bian)化也将带来AI基础设施格局的颠(dian)覆性变(bian)化，Gavin预计(ji)，
预训练算力：需超大规模集群（10万(wan)卡级），但参与者将缩减至2-3家(jia)，技术堆栈(zhan)追求极致性能（液(ye)冷、核能供电），这(zhe)一中心堪比“法拉利”级超算中心。
推理算力：较小(xiao)的6-10家(jia)数据中心，分布式、低成本(ben)架构(gou)主导，地理就近部(bu)署与能效比成关键，使用(yong)风/光能源，基于量化压(ya)缩技术（如Deepseek R1的1-bit LLM）支撑(cheng)低成本(ben)推理，是“本(ben)田”级边缘(yuan)节点。
预训练算力：需超大规模集群（10万(wan)卡级），但参与者将缩减至2-3家(jia)，技术堆栈(zhan)追求极致性能（液(ye)冷、核能供电），这(zhe)一中心堪比“法拉利”级超算中心。
推理算力：较小(xiao)的6-10家(jia)数据中心，分布式、低成本(ben)架构(gou)主导，地理就近部(bu)署与能效比成关键，使用(yong)风/光能源，基于量化压(ya)缩技术（如Deepseek R1的1-bit LLM）支撑(cheng)低成本(ben)推理，是“本(ben)田”级边缘(yuan)节点。
Gavin强调(diao)，推理模型是极其计(ji)算密集型的，具备强大的计(ji)算能力，模型才能高效地完成推理任务。但与之前那种预训练和(he)推理阶段计(ji)算资源分配(pei)大致各占一半的情况不(bu)同，现在会变(bian)成预训练占 5%，推理阶段占95%。卓越的基础设施将至关重要。
整体来看(kan)，未来AI行业可能呈现“预训练集中化，推理去中心化”的两极格局，数据成为权力核心，巨头通(tong)过数据垄断和(he)算力规模构(gou)建护城(cheng)河，而中小(xiao)玩家(jia)聚焦差异化部(bu)署和(he)成本(ben)优化。