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1
、打开微信添加客服
，进入游戏中心或相关小程序 。
2、搜索“炸金花微信链接怎么买房卡
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3 、如果选择微信官方渠道 ，按照提示完成支付，支付成功后
，房卡将自动添加到你的账户中。
4
、如果选择第三方平台，按照平台的提示完成购买流程 ，确认平台的信誉和安全性 。
5、成功后
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注意事项：
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2.选择正规 、安全的购买途径 ，避免欺诈或虚假宣传 。
3.如果在购买过程中遇到问题
，可以联系微信客服或相关平台的客服寻求帮助
。
【央视新闻客户端】

2月18日，在大洋彼岸的马斯克秀出最新大模型Grok 3当天 ，国产AI公司深度求索（DeepSeek）最新一篇论文引发关注
，创始人梁文锋在署名之列，并2月16日提交到预印本平台arxiv。

这篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention ，原生稀疏注意力) 。据DeepSeek
，上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的高计算成本带来了巨大的计算挑战。NSA（稀疏注意力）在提高效率同时 ，为提高模型能力提供新的方向，实现将算法创新与硬件对齐的优化相结合
，进行高效的长上下文建模
。

DeepSeek在论文中介绍，NSA采用动态分层稀疏策略 ，将粗粒度标记压缩与细粒度标记选择相结合
，以保持全局上下文感知和局部精度。通过两项关键创新推进稀疏注意力设计：第一，通过算术强度平衡算法设计实现了显着的加速 ，并针对现代硬件进行了实现优化 。第二
，支持端到端训练，在不牺牲模型性能的情况下减少预训练计算
。

实验表明 ，使用 NSA 预训练的模型在一般基准
、长上下文任务和基于指令的推理中保持或超过了全注意力模型。同时
，NSA在64k长度序列的解码、前向传播和后向传播过程中实现比全注意力机制显著的加速，验证其在整个模型生命周期中的效率 。

“此次DeepSeek发布的论文 ，可以称为基石更新
。”业内人士向澎湃新闻记者评论
，此前的DeepSeek-R1的瓶颈在于输入上下文能力方面相对不足，此次更新正是解决了原先大模型文字处理的问题。从内容来看 ，NSA主要针对长上下文高速训练，在长上下文情况下
，相比原先的结构有更慢的性能衰减，这导致长思维链的 COT 效果会更好 ，对于复杂数学推导非常有价值 。

据业内人士分析
，DeepSeek此次是剑指大模型最核心的注意力机制
。Transformer架构是现有大部分大模型繁荣的基础，但其核心算法注意力机制存在先天问题：为了理解和生成 ，会阅读文本里的每个词
，并拿它与其他所有词作比较，导致处理文本越长 ，技术就会越卡
，甚至崩溃。

通过NSA新架构，和Transformer原先传统的注意力机制相比 ，准确率相同或更高
，处理64k标记序列时速度可提高至11.6倍，且训练更高效 ，所需算力更少 。

值得注意的是，此次论文作者中
，梁文锋在作者排名中位列倒数第二
。而第一作者是袁景阳（Jingyang Yuan）。据公开信息，袁景阳目前是北京大学硕士研究生 ，研究领域包括LLM和AI for Science
，目前是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主页 ，他在去年参与7篇论文的撰写 。

此前
，在发布Grok 3同时，马斯克透露 ，Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上
，训练过程累计消耗20万张英伟达GPU。而梁文锋的训练思路似乎与马斯克截然相反，更关注如何在更少算力消耗下 ，达到更好的计算效果
。

有趣的是
，对于马斯克坚持大力出奇迹的思路，另一家国内大模型独角兽“月之暗面 ”几乎在同时提出挑战。

2月18日 ，就在DeepSeek论文发布当天，月之暗面创始人杨植麟也带领团队发布最新论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为“MoBA：面向长上下文大语言模型的块注意力混合方法
”）》
，提出了与NSA类似的稀疏注意力框架MoBA，并设计了一套可以自由切换全注意力和稀疏注意力机制的方式 ，为已有的全注意力模型更多的适配空间 。

据介绍
，MoBA是“一种将混合专家（MoE）原理应用于注意力机制的创新方法”，旨在提高长文本处理效率
。经过Kimi平台验证 ，MoBA架构能将处理1M长文本的速度提升6.5倍
，将处理10M长文本的速度提升16倍。

MoBA提升效率的关键手段在于仅关注部分键值 。Kimi团队把完整的上下文划分成“块（block） ” 、让每个查询token自动关注最相关的KV（键值）块，从而实现长序列数据的高效处理 ，并提出一种新的top-k门控机制
，无需额外训练参数，为每个查询token挑选出最相关的“块
” ，保证模型的注意力聚焦在包含最有用信息的“块”上
。

Kimi团队表示
，开展这项研究的原因在于，在传统注意力机制中 ，计算复杂度随着序列长度的增加而呈平方级增长，阻碍了模型对长序列的高效处理。MoBA架构能够轻松融入现有模型
，不需要高昂的训练成本，并实现与全注意力模式的无缝切换 。

国产AI竞赛正在日益加剧中
。1月20日 ，中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为一款开源模型
，R1在数学
、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协议 ，支持免费商用 、任意修改和衍生开发等 。春节假期后
，国内多个行业龙头公司均宣布接入DeepSeek
。

2月8日，QuestMobile数据显示 ，DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超越豆包
，随后在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。

DeepSeek的爆发正在重塑中国大模型行业 ，从过去的“烧钱换估值 ”转向关注技术性价比与商业化闭环 。在这个日新月异的赛道
，由DeepSeek引领的开源已成为大模型整体潮流，2月18日 ，阶跃星辰和吉利汽车联合宣布，将双方合作的阶跃两款Step系列多模态大模型向全球开发者开源。其中
，包含目前全球范围内参数量最大
、性能最好的开源视频生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及行业内首款产品级开源语音交互大模型阶跃Step-Audio
。