凌晨 4 点，印度军队放出 150 架自杀式无人机，直奔印缅🌟边境和藏南山区，目标是活跃在那儿的阿萨姆联合解放阵线游击队。😎这一仗下来，对方 19 个高层头目没了，还有 19 人受伤。😁但这事儿可不止是打了场胜仗那么简单，背后的门道多着呢！ 😡 以前印度对付藏南地区的游击队，总爱派地面部队进山围剿。特种😎兵钻进密密麻麻的丛林，四处搜寻敌人的藏身处，瞅准机会就猛扑上😢去。可藏南那地方地形太复杂，游击队又特能躲，到了晚上，地面部😉队稍不注意就可能被伏击，一旦被围住，后果不堪设想。 但💯这次不一样了，印度军方明显换了新招 —— 玩起了无人机集群突🙄袭。这种打法压根不用派士兵往火线上冲，坐在后方操控就能精准打🔥击目标。就说这次行动，100 多架无人机在短短两小时里，对着🤯游击队的好几个营地狂轰滥炸。这种 “既能侦查又能动手” 的战🙄术，不光让自己的士兵少冒风险，打仗的效率也提上去了。 🙄现在的无人机早就不是单纯用来 “看看情况” 的了，而是集侦查😅、打击、定位功能于一身的狠角色。像以色列造的 “哈罗普” 自😂杀无人机，能精准锁定敌方指挥所、兵力集结点这些关键地方，一炸😘一个准，效果特别明显。 印度自己搞的 “尼什塔” 系列🎉无人机也挺厉害，不管白天黑夜都能盯着目标，再配上卫星拍的图像😂，敌人在哪儿随时更新，保证打击的时候不会跑偏。 这场袭👍击表面看是印度军方打了个漂亮仗，可他们说不定没掂量掂量，这事😂儿可能引发的政治麻烦有多大。 阿萨姆联合解放阵线（UL🙄FA-I）从上世纪 70 年代就成立了，一心想让阿萨姆邦独立⭐出去。印度政府一直把它当成非法武装，又是派兵打又是从政治上施😎压，可这么多年了，这组织就是没被打垮。这背后其实不只是武装对😂抗那么简单，是深层次的政治矛盾和民族认同问题在作祟。 🌟阿萨姆人有自己的语言、文化和宗教，是个独立的民族。跟印度本土😁说印地语的那些人比，文化差异大得很，反倒和藏南地区的居民有不🚀少共同点。从说话到过日子的方式，再到信什么教，这些不一样的地🤔方让阿萨姆人始终没真正融入印度的文化圈子，心里总觉得 “自己🥳不是印度人”。 所以啊，ULFA-I 的存在，其实就是👍当地老百姓对印度中央政府政策不满的一种体现。印度政府动不动就🎉用武力压制，结果反而让当地民众的反抗情绪更强烈了。特别是 2😎019 年搞的《国民登记法》，把阿萨姆邦好多人从 “合法居民😉” 名单里划掉了，不少人面临着被赶走或者关起来的下场。这政策😆在当地人看来，就是在否定阿萨姆的文化，也让 ULFA-I 有😊了重新活跃起来的底气。 这次印军用无人机炸了游击队的几😊个营地，可根本问题没解决。人家想独立的诉求，不会因为这一次打🤯击就没了。 这事儿还牵扯到印度和周边国家的复杂关系。印😍巴才停火不到两个月，印度就在东北边境又动起手来，而且目标还是🤗和中国、巴基斯坦、孟加拉等国挨着的阿萨姆联合解放阵线，周边国😁家能不盯着吗？ 缅甸和印度边境连着，这次袭击的地方在藏😆南山口，还沾着缅甸的地盘。要是印度大大方方承认是自己干的，缅💯甸肯定不乐意。缅甸的军事实力可比阿萨姆游击队强多了，所以印度🌟干脆低调处理，不吭声炫耀这次的 “战果”。 估计印度是😂怕把事儿闹大，引来更复杂的国际麻烦。巴基斯坦和孟加拉国也在一😅旁盯着印度的一举一动。印巴关系一直就紧张，巴基斯坦不光担心印😜度在印度洋的军事部署，对印度在阿萨姆地区的动作也特别警惕。 🎉 孟加拉国和阿萨姆在文化、历史上有不少相似之处，要是印度😜军队在边境再搞出什么动静，孟加拉国说不定也会有反应。 ⭐中国更是印度不能不考虑的。藏南地区和中国西南边境挨着，印度在😘这儿的任何军事行动，中国都可能强烈反对。中国一直明确表示 “😎藏南是中国的固有领土”，印度在藏南搞动作，难免让人觉得他们有🤗别的战略打算。 无人机这东西在现代战争里确实挺好用，打🌟起来又高效又精准，可它解决不了深层次的政治矛盾和民族冲突。藏💯南地区的阿萨姆人，对自己的民族和文化有着强烈的认同，ULFA😊-I 的主张代表了一部分人的想法，靠军事打击消灭不了这种诉求😡。 以后印度军方可能还会更多地用无人机这类现代化武器，👏但怎么处理好和周边国家的关系，怎么解决民族和文化上的矛盾，才👏是印度政府真正该好好琢磨的事儿。不然光靠打，问题永远解决不了🤔。返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新🙄一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🤯不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细😂节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😀0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的👏总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤯万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2💯的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🚀向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🙄时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😅制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：👏万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多