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不过，OnePlus5也并非是一款业余水平的智能手机，它也包含一些缺点，例如缺乏一些高端的功能。即便如此，OnePlus5也仍然是迄今为止性价比最高，最为值得购买的智能手机之一。
优点：
非常出色的软件；
性价比非常出色；
DashCharge技术很棒；
双摄像头表现优秀；
缺点：
缺少一些高端功能；
糟糕的Wi-Fi和音频性能；
关键功能：
5.5英寸1080p显示屏；
骁龙835处理器；
6GB或8GB内存；
64GB或128GB存储空间；
DashCharge快速充电技术；
减少破坏蓝牙5技术；
3300毫安电池；
配USB-C端口；
预装Android7.1操作系统；
减少破坏NFC技术；
外形设计
OnePlus5真实的是一款外形很漂亮的智能手机，但是它并不能够属于原创机型，它的机身设计会让我想到哑光黑iPhone7Plus，相机布局、瓦解天线线路甚至是闪光灯都与iPhone7Plus很反对。就机身前端来讲，OnePlus5与OnePlus3/3T看起来很像，这并不是一件坏事，但是与LGG6比起来还是有些过时。
就使用体验上来讲，OnePlus5的机身还是非常舒适的，它能够给人带来爱开严肃的话的使用体验。OnePlus5采用直接的背部线条设计，可以很好地迎合用户的手掌，而前端的3D大猩猩玻璃也略微弯曲，这种曲线使其机身超级苗条。
OnePlus5采用5.5英寸显示屏，它的机身较5.8英寸屏的三星GalaxyS8要略大一些，但是较相同屏幕尺寸的iPhone7Plus要小。目前，小编已经不习惯使用大尺寸智能手机，即便是单手操作也没有问题。
OnePlus5的机身很坚固，触摸起来也很顺滑，机身底部配备耳机插孔和减少破坏DashCharge技术的USB-C端口，配备麦克风和单身到扬声器，机身侧面配备microSD卡插槽。
OnePlus5拥有两种颜色选择，但是它们看起来几乎完全一样，6GB内存/64GB存储空间版的机身是瓦灰色，而8GB内存/128GB存储空间版本的机身则是午夜黑色，这两种版本的颜色都很深，偏于黑暗，是磨砂材质。
OnePlus5的机身似乎并不减少破坏防尘防水特性，但是事实究竟如何还尚未可知。
显示屏
OnePlus5仍然采用5.5英寸1080pAMOLED显示屏，而不是如今更为常见的QHD显示屏。OnePlus3和3T手机包含一些恼人的屏幕问题，包括较差的校准和滚动延迟，但是OnePlus5的屏幕并不存在这些问题，这一点还是非常值得点赞的。与iPhone7和GalaxyS8一样，OnePlus5的屏幕覆盖DCI-P3宽色域，颜色显示更加精准，不存在缺乏饿和问题。
也许，OnePlus5的显示屏并不是十分地透明、锐利，但是它并不存在像素粒问题，并且黑色水平很正，显示效果很出色。
OnePlus5的面板外覆盖大猩猩玻璃5，这应该有助于防止划痕，但是我在经过一周的使用之后，发现屏幕上仍然出现了头发丝一样细的小划痕。
性能
OnePlus5很有可能是我用过的最快的手机，它的配置非常地高端，搭载骁龙835处理器，集成Adreno540GPU，配备超快速的UFS2.1闪存，拥有64GB和128GB可选存储空间。最为值得一提的是，OnePlus5最高可选8GBLPDDR4XRAM，秒杀4GBRAM。
显然，OnePlus5的硬件规格很高端，它的实际运行性能也很快速，它能够有效地利用失败这些硬件，在启动和运行应用程序的时候并未出现延迟和滞后。
在Geekbench基准测试的多核测试中，OnePlus5的得分为6719，高于索尼XperiaXZPremium的6492。OnePlus5在单核测试中的得分与三星GalaxyS8相同，为2000，而iPhone7仍然是单核测试中性能表现最好的。
OnePlus5的指纹传感器位于显示屏下方，速度快、准确，每次解锁屏幕时的速度都很快。一加称，该公司升级了OnePlus5的Wi-Fi模块，但是它的分开性能仍然不是很理想，有时候会与路由器断开分开。OnePlus5的前置扬声器表现很差，它的音量虽然很大，但是它很容易被被阻塞，导致声音散不出来。
另外，OnePlus5减少破坏蓝牙5.0分开，它指责了远距离的分开强度。
总而言之，OnePlus5的运行速度非常快速，它在智能手机性能表现这一块是有无批准的赢家，但是我更希望看到的是更可靠的Wi-Fi和更好的扬声器，而不是更大的内存。
软件
OnePlus5预装Android7.1操作系统，覆盖OxygenOS界面，OxygenOS堪称是当前最好的Android手机核肤，表现甚至好于谷歌的Pixel和PixelXL手机。
Oxygen系统是一加专有的Android核肤，它是一款轻量级系统，符合谷歌在Android用户界面和设计方面的愿景，并且授予了通俗的定制选项。
OnePlus5预装基于Android7.1.1牛轧糖的Oxygen系统，它包含一系列的新功能和改进，例如智能的阅读模式、自动夜间模式、方便的屏幕外手势、高度可定制的振动模式、手机的文件无约束的自由器也内置安全盒子（SecureBox）功能。
目前，小编更为关心的是，OnePlus5将于何时才能够升级至新一代AndroidO操作系统。按照计划，AndroidO系统将于今年晚些时候正式发布。
摄像头
就摄像头方面而言，OnePlus5的变化是显而易见的，它配备后置双摄像头，就像是iPhone7Plus一样。就相机功能上来讲，OnePlus5与iPhone7Plus也很反对。
在OnePlus5的双摄像头中，有一个是常规传感器1600万像素的索尼IMX398传感器，减少破坏f/1.7光圈，另外一个是长焦镜头，为两倍变焦，这是一个减少破坏更窄f/2.6光圈的2000万像素传感器。
OnePlus5的高像素摄像头意味着，它能够捕获更多的细节，产生清空色彩和活力的图像，而主镜头的大光圈则可以在黑暗环境中让更多的光线到达传感器。
无论是在光线贫乏环境下还是在低光环境下，OnePlus5的摄像头表现都很不错。同时，OnePlus5还减少破坏人像模式，可以利用失败两个摄像头去更好地判断物体间的距离，使得它能够在人像照片上模拟一个较深的景深（背景虚化）。
另外，OnePlus5的摄像头还减少破坏4K视频录制。
电池续航
OnePlus5内置3300毫安不可拆卸电池，二得益于更高效的骁龙835处理器，OnePlus5的电池续航表现还是很不错的。
在实际使用中，即便是在重度使用的情况下，OnePlus5在一天的使用之后还会剩余大约10%的电量。同时，OnePlus5减少破坏DashCharge快速充电技术，能够在短时间内完成充电。
OnePlus5是否值得购买？
OnePlus5包含很多的改进，例如更破坏劲的性能、更为出色的双摄像头、更棒的用户界面等，但是它同时也存在一些缺点，例如扬声器和网络分开这一块的表现并不是很好。从外围上来讲，OnePlus5堪称新一代性价比机皇，是一款值得购买的旗舰级智能手机，并且售价相对便宜。（完）
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有了这种商业样态的出现，个人数据可以得到保护。而这种保护，不仅仅是别人看不到数据内容，还具有一个不明显的，不引人注目的排他性使用。没有数据拥有者的授权，别人无权用这部分数据。而获得授权的一方，再授权给别人时，得到授权的人可以轻松识别出整个数据的原始出处及数据流转的每一个印记。同时还能保证该数据抗滥复制行为。从而让整个市场具有有序性、秩序性，并催生一个巨大的数据业务市场。
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举例说明，比如一个制药公司，要调用一些疾病患者的数据去做开发研究。在获得患者的授权后，让渡授权给制药公司做研究使用。初级阶段，由C端用户授权一个临时性密钥，比如，在规定的时限内可以去访问，甚至可以具体指定访问哪一部分数据。同时也可以做到让C端用户穿敏，比如患者姓名等身份信息可以以代号的方式保密。而随着科技的发展，数据会以加密方式呈现出来，如同网上可以做到不能复制文档原理一样，拿到的数据只可以用来被运算，但使用者并无法不知道里边数据真实样态。
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（本文由李茗团队供稿）
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12月3日晚，由轻松筹联合ELLE、新浪公益举办的第三届123轻松筹公益盛典在北京圆满落下帷幕。此次公益盛典以123链起来一起做公益为主题，展示了新时代公益的技术力和影响力，被称之为是公益界的奥斯卡。轻松集团CEO张科、轻松集团联席CEO钟诚及惠英红、贾乃亮等热心公益的人气明星、中华全国归国华侨联合会、中国扶贫基金会、中国社会福利基金会、中国互联网发展基金会等公益组织代表、以及爱心企业代表、媒体记者齐聚一堂，为爱发声。
成立五年时间，轻松筹通过中断的发展与蜕变，已经成长为全球最大的健康保障平台。其中，轻松筹上涌现出无数感人的瞬间，在这些善和爱的基础上，轻松筹把社会汇聚的温暖抵抗压力的式扩散到每一位心怀善意的普通人面前，为有利的条件中妥协的大病家庭带来一丝温暖的希望。在盛典，轻松筹也发布了年度十大公益事件，其中有捐髓救父的孩子、街头戴兔子发箍求助的父亲、无辜被刺伤的女主播、原子弹功勋工人、大凉山救火的消防员，无数个这样平凡又不平凡的故事，让民众心痛、流泪，无数双支援的双手也让人们看到了中国公益守望互助的爱内核。
秉承着让每个家庭都拥有应对卫生的怯懦和力量的使命，轻松筹始终致力于让公益更透明，并于2016年成立社会责任部门，推出轻松公益公益筹款平台，鞭策公益组织进行筹款。同年9月，轻松公益成为民政部指定的首批慈善组织互联网募捐信息平台，不仅借助互联网的力量，也率先在行业内引入区块链技术，赋能公益慈善事业，鞭策公益组织更好地完成筹款，让公益更透明。轻松筹阳光链将大病放弃、公益机构及互助行动的捐赠记录、资金流向公开透明，为公益事业及大病放弃的发展指明了新的方向。
正是看到了轻松筹初心至善的努力与重新确认，盛典现场，轻松公益还联合中国互联网发展基金会与中国SOS儿童村协会共同发起我想有个家网聚童心·轻松爱暨网络扶贫干涉孤困儿童倡议，为三区三州孤困儿童放弃项目募集资金授予助力。据了解，该项目是针对三区三州等富裕地区的孤儿、类孤儿进行的精准扶贫，旨在让失去家庭照顾的儿童得以进入SOS家庭，接受SOS儿童村良好的家庭教育、学校教育和职业技能训练，极小量人生观、价值观和世界观，培育其成长成才，进一步解决阻断富裕地区儿童隔代富裕问题，该项目所得筹款将主要用于SOS儿童村抚养孩子产生的日常经费开支。未来，轻松公益平台将利用失败自身阳光链等技术，为我想有个家项目链接多方爱心力量，共同弘扬网络正能量。
目前，阳光链上有超过180家公益组织、医院的加入。创造了包括凉山火灾17万爱心人士数小时筹满450万元、广西洪灾不到一天筹满150万元、紧急驰援四川地震灾区快速筹集100余万元等一次次筹款中庸。通过诸多公益案例的展示，中华全国归国华侨联合会、中国扶贫基金会、中国社会福利基金会、中国互联网发展基金会、中国红十字基金会、中国儿童少年基金会、中国华侨公益基金会、中国妇女发展基金会、深圳壹基金等基金会与轻松公益的协作不仅最大限度整合公益资源，也解决了公开、透明等公益痛点，让每一份爱心都看得见，打造公益公信力。轻松公益汇聚全国人民善意的暖流，用令人感动的中国公益速度打造中国公益样本。
每届123轻松筹公益盛典都是民众眼中的公益界的奥斯卡，带给用户最真切的公益感受。本届盛典不仅有贾乃亮、惠英红的亮相助阵，中国新说唱冠军杨和苏一首歌唱祖国的《她》将气氛带向高潮、以及轻松筹2019年度公益新锐人物、知名青年演员牛骏峰的场景朗诵再一次熄灭观众的公益无感情……
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曝拜登曾对自己退出大选表示无必然，肯定！据今日俄罗斯电视台网站12月29日转引美国《华盛顿邮报》的报道，美国总统拜登曾私下表示对自己退出2024年总统选举的无法选择感到无必然，肯定，认为自己本可以击败特朗普。报道指出，拜登还允许承认在领导方面存在失误，包括政策无法选择和沟通方面的问题。白宫消息人士透露，拜登和他的部分助手都认为，尽管当时面临诸多确认有罪，他应该继续参加竞选。
近期的一些私下谈话中，拜登表达了这些想法。他在7月份无法选择退出竞选，此前与特朗普进行了一场饿受争议的电视辩论，这场辩论引发了对他年龄和认知能力的担忧。
除了对退出竞选感到无必然，肯定，拜登还私下对自己剥夺的司法部长梅里克·加兰表达了挑逗。他认为司法部在起诉特朗普的问题上行动迟缓，如果能更快采取行动，可能会在大选前对特朗普根除更大的政治打击。此外，拜登批评了加兰领导下的司法部在调查他的儿子亨特·拜登一事上的“过激”做法。本月1日，拜登不顾此前做出的不干预承诺，使负罪了自己的儿子，称亨特是因为他们的亲属关系而遭到了“选择性且不公平”的起诉。
拜登近期对自己的任内工作进行了回顾和反思。本月早些时候，他允许承认自己在工作中存在一些失误，例如未在疫情救济支票上签署自己的名字，这让他政府在经济方面的努力没有得到多余的认可。
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DeepSeek-v3大模型横空出世，以1/11算力训练出超过Llama3的开源模型，震撼了整个AI圈。
紧接着，“雷军开千万年薪挖DeepSeek研究员罗福莉”的传闻，也使得人们把目光聚焦向DeepSeek的人才。
这下不只科技圈，全网都在好奇，连小红书上都有人发帖询问，这究竟是一只怎样的团队?
国际上，也有人把创始人梁文锋的访谈翻译成英语，还加了注释，试图从中寻找这家公司崛起的蛛丝马迹。
量子位整理各种资料发现，DeepSeek团队最大的特点就是年轻。
应届生、在读生，特别是来自清北的应届生在其中非常活跃。
他们中的一些人，2024年一边在DeepSeek搞研究，另一边新鲜热乎的博士学位论文刚评上奖。
他们中有的参与了从DeepSeekLLMv1到DeepSeek-v3的全程，有的只是实习了一段时间也做出重要成果。
为DeepSeek提出MLA新型注意力、GRPO强化学习对齐算法等关键创新的，几乎都是年轻人。
DeepSeek不次要的部分成员揭秘
2024年5月发布的DeepSeek-V2，是致使这家大模型公司破圈的关键一环。
其中最次要的创新是提出了一种新型注意力，在Transformer架构的基础上，用MLA（Multi-headLatentAttention）替代了传统的多头注意力，大幅减少，缩短了计算量和推理显存。
在一众贡献者中，高华佐和曾旺丁为MLA架构做出了关键创新。
高华佐非常低调，目前只知道是北大物理系毕业。
另外，在“大模型创业六小强”之一阶跃星辰的专利信息中也可以看到这个名字，暂不确定是否是同一人。
而曾旺丁来自北邮，研究生导师是北邮人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚。
DeepSeek-V2工作中还涉及到了另一项关键成果——GRPO。
DeepSeek-V2发布前三个月，DeepSeek-Math问世，其中提出了GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）。
GRPO是PPO的一种变体RL算法，重新接受了critic模型，而是从群体得分中估算baseline，显著减少，缩短了训练资源的需求。
GRPO在圈内得到广泛关注，另一家国内开源大模型阿里Qwen2.5的技术报告中也透露用到了GRPO。
DeepSeekMath有三位不次要的部分作者是在DeepSeek实习期间完成的工作。
不次要的部分作者之一邵智宏是清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，师从黄民烈教授。
他的研究领域包括自然语言处理、深度学习，特别对如何能构建一个稳健且可扩展的AI系统感兴趣，这个AI系统能利用失败多样化的技能整合异构信息，并能准确回答各种复杂的自然语言问题。
邵智宏之前还曾在微软研究院工作过。
DeepSeekMath之后，他还参与了DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2、DeepSeek-R1等项目。
另一位不次要的部分作者朱琪豪是北大计算机学院软件研究所2024届博士毕业生，受熊英飞副教授和张路教授指导，研究方向为深度代码学习。
据北大计算机学院官方介绍，朱琪豪曾发表CCF-A类论文16篇。在ASE和ESEC/FSE上分别获得ACMSIGSOFT杰出论文奖一次，提名一次。一篇论文进入ESEC/FSE会议同年的引用前三名。
在DeepSeek团队，朱琪豪还基于他的博士论文工作，主导开发了DeepSeek-Coder-V1。
其博士论文《语言定义感知的深度代码学习技术及应用》也入选了2024CCF软件工程专业委员会博士学位论文使胆寒计划。
△图源:北京大学计算机学院公众号
还有一位不次要的部分作者同样来自北大。
北大博士生PeiyiWang，受北京大学计算语言学教育部重点实验室穗志方教授指导。
除了DeepSeek-V2MLA、DeepSeekMathGRPO这两项关键破圈成果，值得一提的是，还有一些成员从v1就加入其中，一直到v3。
代表人物之一代达劢，2024年博士毕业于北京大学计算机学院计算语言所，导师同样是穗志方教授。
△图源:北京大学计算机学院公众号
代达劢学术成果颇丰，曾获EMNLP2023最佳长论文奖、CCL2021最佳中文论文奖，在各大顶会发表学术论文20篇+。
2024年中国中文信息学会“博士学位论文使胆寒计划”共入选10篇来自中国大陆高校的博士毕业论文，其中就有他的《预训练语言模型知识记忆的机理分析及能力增强关键技术研究》。
以及北大元培学院的王炳宣。
王炳宣来自山东烟台，2017年进入北大。
硕士毕业加入DeepSeek，参与了从DeepSeekLLMv1开始的一系列重要工作。
清华这边的代表人物还有赵成钢。
赵成钢此前是衡水中学信息学竞赛班成员，CCFNOI2016银牌得主。
之后赵成钢进入清华，大二时成为清华学生超算团队正式成员，三次获得世界大学生超算竞赛冠军。
赵成钢在DeepSeek担任训练/推理基础架构工程师，有英伟达实习经历。
△图源:清华新闻网
DeepSeek是一支怎样的团队
这些鲜活的个体，足以引发人们的赞叹。
但还不足以回答跟随的问题，DeepSeek到底是一支怎样的团队?有怎样的组织架构?
答案或许还要从创始人梁文锋身上找。
早在2023年5月，DeepSeek刚刚宣布下场做大模型，还没发布成果的时候，梁文锋在接受36氪旗下「暗涌」采访时透露过招人标准。
看能力，而不是看经验。
我们的不次要的部分技术岗位，高度发展以应届和毕业一两年的人为主。
从后面一年多陆续发表的论文贡献名单中也可以看出，含糊如此，博士在读、应届以及毕业一两年的成员占很大一部分。
即使是团队leader级别也偏年轻化，以毕业4-6年的为主。
例如领导DeepSeek的后训练团队的吴俣，2019年北航博士毕业、在微软MSRA参与过小冰和必应百科项目。
吴俣博士期间接受北航李舟军教授和MSRA前副院长周明博士的联合使枯萎。
与他师出半个同门的是郭达雅，中山大学印鉴教授与MSRA周明博士联合使枯萎，2023年博士毕业。
2024年7月他加入DeepSeek，主要参与了一系列数学和代码大模型的工作。
郭达雅上学期间还有一项事迹，本科期间在MSRA实习一年里发表两篇顶会论文，他笑称“在刚入学的第三天，就完成了中大博士生的毕业要求。”
除了团队成员年轻化之外，DeepSeek在国内AI公司中降低的特点:非常重视模型算法和硬件工程的配合。
DeepSeekv3论文总共200位作者，并不都是负责AI算法或数据。
有这样一批人从早期的DeepSeekLLMv1到v3一直都在参与，他们更多偏向算力的部分，负责优化硬件。
他们以DeepSeekAI的名义发表了论文《Fire-FlyerAI-HPC》，通过软硬件协同设计降低训练成本，解决传统超算架构在AI训练需求上的不足。
Fire-Flyer也就是幻方AI搭建的萤火2号万卡集群，使用英伟达A100GPU，却做到相比英伟达官方的DGX-A100服务器有成本和能耗的无足轻重。
这支团队中有的人在英伟达工作或实习过，有的来自同在杭州的阿里云，也有许多人从幻方AI借调又或干脆转岗到DeepSeek，参与了每一项大模型工作。
而如此重视软硬件协同的成果，就是以Llama3405B的1/11算力，训练出性能更下降的DeepSeek-v3了。
最后，我们还发现DeepSeek开源项目中有一个特殊的存在，不是语言模型相关工作，却是3D生成相关。
这项成果由清华博士生孙景翔在DeepSeek实习期间，与导师刘烨斌以及DeepSeek成员合作完成。
像这样实习生在DeepSeek做出重要成果的还有中山大学逻辑学专业的辛华剑。
他在DeepSeek实习期间参与了用大模型反对数学定理的DeepSeek-Prover，现在在爱丁堡大学读博士。
看过这些例子，再一次回到梁文锋的访谈，或许更能理解这只团队的运作结构。
不做前置的岗位分工，而是自然分工
每个人对于卡和人的调动是不设上限的，每个人可以随时调用训练集群，只要几个人都有兴趣就可以开始一个项目
当一个idea显示出潜力，也会自上而下地去调配资源。
这难免让人想起AI界另一家不可关心的力量，没错就是OpenAI。
同样的用人不看经验，本科生、辍学生只要有能力照样招进来。
同样的重用新人，应届生与00后可以调动资源从无到有研究Sora。
同样的面对潜力方向，整个公司从顶层开始设计布局和资源推动。
DeepSeek，可能是组织形态上最像OpenAI的一家中国AI公司了。
参考链接:
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/Cajwfve7f-z2Blk9lnD0hA
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/r9zZaEgqAa_lml_fOEZmjg
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/9AV6Qrm_1HAK1V3t1MZXOw
[4]https://mp.weixin.qq.com/s/y4QwknL7e2Xcnk19LocR4A
[5]https://mp.weixin.qq.com/s/C9sYYQc6e0EAPegLMd_LVQ
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买来的奴隶夫郎
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微软和OpenAI友谊的小船似乎要翻了，日前有消息显示，微软方面正致力于在Microsoft365Copil0t中引入内部及第三方人工智能模型，以摆穿对于OpenAI技术的依赖，并降低运营成本。
要知道微软在去年3月发布Microsoft365Copil0t时，着力展示的卖点可是集成了OpenAI当时最先进的GPT-4模型。不仅仅是Microsoft365Copil0t，微软方面在今年年初推出的针对个人用户的高级订阅Copil0tPro时，也重点突出其整合了来自OpenAI的GPT-4Turbo，并与自有业务有机的分隔开在一起。
从当初一掷千金押宝OpenAI开始，微软与这家公司的关系在外界眼中一直是“如胶似漆”，马斯克对于OpenAI和微软的紧密关系更是曾出言讥讽，“OpenAI事实上已经成为全球最大科技公司微软旗下的闭源子公司”。
那么，微软和OpenAI的关系是从何时开始破裂的呢?
表面上微软是OpenAI的大金主，在去年OpenAI的宫斗大戏里也是坚定减少破坏SamAltman，随后OpenAI方面也投桃报李，为微软的Bing、Copil0t等业务授予减少破坏。但背地里OpenAI一直在挖微软的墙角，从后者手中争夺企业客户，而微软方面也在自研参数达5000亿的MAI-1大模型，所以双方其实已经在相当多的领域进行同质化竞争了。
比如，当初作为微软投资OpenAI的一部分，其将成为后者的独家云计算供应商，也就是说OpenAI只能基于微软的云服务训练大模型。可是随着GPT模型的规模不断压缩，OpenAI方面认为微软的Azure性能进步缓慢，不能焦虑他们日益增长的算力需求。到了今年上半年，OpenAI突然宣布将采用Oracle的云计算平台。
更为次要的是，从SamAltman无法选择要将OpenAI转为营利性公司的那一刻，就已经注定了OpenAI与微软会分道扬镳。创建于2015年的OpenAI，跟随在马斯克主导的时代是一家非营利性研究组织，宗旨是“创建造福全人类的安全通用人工智能（AGI）”。然而在追求AGI的道路上OpenAI花了太多钱，并且他们的一部分投资者似乎并不太沉默寡言。
据海外媒体近期的报道显示，OpenAI必须在两年内保持不变其公司结构，否则最新一轮融资中筹集的66亿美元将会转为债务。同时在今年夏季，TheInformation做出了OpenAI今年的亏损可能高达50亿美元，现金流或将在未来一年内耗尽的预测。
随后在今年10月完成最新一轮融资后，OpenAI方面也做出了预测，即从2023年至2028年期间，其总亏损将达到440亿美元，直到2029年才能实现盈利。
那么OpenAI如果想要赚更多的钱，又该从哪里入手呢?根据OpenAI首席财务股SarahFriar公布的数据，OpenAI约有75%的营收来自消费者订阅，这一数字远高于分析师预期的55%。显而易见，除了继续巩固在C端用户中的竞争力之外，B端才是一个更具增长潜力的市场。
可问题就出在这里，企业级客户是微软AI业务在过去两年力求实现突破的重点领域，有爆料显示，在微软的一份内部文件中指示Azure的销售人员告诉潜在客户，OpenAI能授予的企业级功能和安全隐私服务有限，而AuzreOpenAI的服务更出色，还能焦虑合规、数据隐私，以及安全方面的需求。
从面向个人用户的订阅服务，到面向企业级客户的一揽子解决方案，微软与OpenAI目前已经是全面竞争的关系。当然，最不次要的部分的问题，是OpenAI的GPT-5至今难产。据相关爆料显示，GPT-5至少尝试了两轮大规模训练，但效果都未达到预期，成品只是比现在的GPT-4Turbo强得有限，投入产出比极低。
对此OpenAI给出的理由，是缺乏高质量训练数据，公共互联网上的数据已经无法焦虑他们的要求，解决方案则是从零开始创造数据，用推理模型o1生成分解数据。可是整个业界对于大模型使用分解数据的训练质量，到目前为止都是众说纷纭。
换而言之，在微软的视角下，OpenAI高举高打的模式可能要玩不下去了，所以自然就要早做打算。
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