据俄罗斯《观点报》网站近日报道，在最近一次针对俄罗斯的夜间袭🥳击中，乌克兰武装部队大规模使用了气球。俄罗斯国防部的消息人士💯向《观点报》透露，俄防空部队在一夜之间击落了69个乌克兰无人❤️飞行器。 自去年春季以来，俄军开始记录到乌军使用小型气😊球发动袭击。这些伪装成气象探测仪的气球装有爆炸物，被称为“恐😘怖气球”。2024年4月，俄罗斯防空系统在布良斯克州击落3个😢这样的气球。同年6月，俄军在别尔哥罗德州上空击落1个小型气球😊。 今年初，乌克兰武装部队在库尔斯克州发动反攻前，曾尝😂试使用“恐怖气球”进行侦察。气球除具备侦察功能外，还可携带数😴枚炸弹，对当地战略设施实施破坏。 俄军也使用气球，但仅😅用于制造假目标迷惑乌克兰防空部队。2023年2月，乌克兰空军👏司令部通报称，俄军使用了配备角反射器的气球，让防空系统误认为😡是真实目标。 军事专家米哈伊尔·奥努夫连科指出，气球主😡要在两种情况下使用。首先是用于收集情报。为此，气球上安装了相🔥应设备，能传递防空设施和雷达站的部署信息。 航空专家罗😴曼·古萨罗夫指出，另一项主要功能是把气球当成无人机控制信号的😉转发器和放大器，以便远程操控无人机，其控制距离比原定技术参数😡远数十甚至数百公里。 古萨罗夫说，气球的用途很大程度上😊取决于其尺寸。它们可能有飞艇大小，也可能像普通气象探测仪一样😉。根据尺寸不同，它们既可充当中继器，也可用于侦察。 俄😆罗斯功勋飞行员弗拉基米尔·波波夫表示：“这已不是乌克兰武装部🤔队首次使用气球开展作战行动。英国向乌军提供气球设备，以便在实💯战环境中进行测试。但气球也可能是从波兰境内放飞的。中高空喷射👏气流通常呈环形从西向东流动，也就是说，整个俄罗斯领土都可能被😅这些装置监视。” 波波夫说，一个小型气球可携带数枚威力⭐不等的炸弹。若成功抵达目标区域，可通过全球定位系统（GPS）💯追踪器远程引爆。此外，气球还能改装为生物活性物质或化学物质的😎散布载体，用于污染陆地和水域。 波波夫解释说：“气球是😉古老的武器，如今却极其危险。由于风向难以预测，气球可能直接飞😍过目标而不投放任何东西，然后在空中自行销毁。如果气球执行侦察😢任务，数据将通过卫星系统实时传输。” 专家们一致认为，🙌放飞这种气球是乌克兰极少数能够独立完成的任务，无需高素质专业😁人员或西方情报机构的协助。 不过，在许多情况下，气流可❤️以相当精确地计算出来。波波夫说：“军事气象学家负责这项工作，😊他们有各种分析数据的数学模型，包括太空数据。在了解精确的气象🚀条件后，气球可被引导至特定目标区域，比如某座炼油厂。此类行动😍的成功率可达40%至60%。” 这名专家认为，乌克兰没😊有此类专家，所有必要信息均来自英国军方和情报机构。 古👏萨罗夫表示，俄罗斯有能力击落这些气球。他强调：“普通气球的飞💯行高度有限。唯一的危险在于它可能飘入飞机航线中，此时就会产生🎉实际威胁。” 波波夫强调，必须建立更积极的防空体系。他⭐认为：“关键在于数量。要为军队配备雷达和光电监视系统，以协助🤔防空武器监控空域。这是确保我国边境和领土安全的重要问题。” 😅 来源：参考消息 编辑：林力 责编：高文玉返😊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