一、私人局和透视挂机的基本概念私人局：纸上战争 的私人局是指玩家之间自行建立的游戏房间，通常在私人局中，只有事先邀请的好友才能参与游戏，这样能够确保游戏的隐私性和友好性。
透视挂机：透视挂机声称能够让玩家在游戏过程中看到其他玩家的手牌，从而获得巨大的优势。这种软件声称能够突破游戏的保密措施，让使用者事先知道其他玩家的牌，并且在游戏中无往不利。二、透视挂机是否真实存在？纸上战争态度：作为一家有声誉的游戏平台，纸上战争 一直致力于维护游戏的公平性和安全性。根据的声明，纸上战争 严厉打击任何违规行为，包括使用挂软件等非法手段获得不正当优势。因此，纸上战争对于透视挂机是零容忍的，会积极封禁使用此类软件的账号。
技术原理解析：尽管纸上战争对透视挂机持否定态度，但是一些不法分子仍会尝试通过各种手段制作透视挂机软件。但需要明确的是，新版WPK 的游戏系统是经过严格设计和测试的，为了保障游戏的公平性，很多关键数据都是在服务器端进行处理的，而不是在客户端。可能的透视挂机技术原理包括：
a. 代理服务器欺骗：一些透视挂机软件声称通过中间代理服务器获取游戏数据，然后对数据进行解析，以获取其他玩家的手牌信息。然而，纸上战争的服务器会通过加密和认证措施来防止此类行为，以保护玩家的信息安全。
b. 屏幕截图识别：另一种可能性是通过屏幕截图识别手牌。但这种方法有很多技术难题，包括对图像的处理速度、度等要求非常高，而且很容易被游戏防机制察觉。
c. 数据包拦截：一些软件声称通过拦截游戏数据包来获取手牌信息。但现代游戏通常会对数据包进行加密和校验，以防止此类干扰，同时服务器也会进行数据包分析，确保玩家之间的数据交换是合法的。
三、保障私人局游戏公平性的措施
纸上战争采取了多重措施来保障私人局游戏的公平性和安全性：加密保护：纸上战争 使用了高强度的加密技术，确保游戏数据在传输过程中不易被篡改和窃取。
服务器验证：关键游戏数据处理和验证是在服务器端进行的，避免了客户端数据的干预，确保了游戏的公平性。
举报和封禁：纸上战争 设有专门的举报机制，玩家可以举报可疑行为。会进行调查，并对使用挂软件的账号进行封禁处理。结论：尽管一些声称能够透视私人局的挂机软件存在，但纸上战争 对此持绝对零容忍的态度，并采取了多种技术手段来保障游戏的公平性和玩家的权益。玩家应该通过渠道下载游戏，避免使用不明来源的第三方软件，以确保自己的账号安全。同时，若发现可疑行为，应积极举报，共同维护良好的游戏环境。
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。
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