与此同时，肖赧表示上海海港的中场外援奇塔迪尼“估计也是要走人的”。今年的冬窗转会，上海海港队的外援阵容正经历着显著的变化。继奥斯卡宣布离队、巴尔加斯草签沙特球队哈萨征服之后，莱奥-奇塔迪尼也即将成为海港离队的第三位外援。据巴西记者Rafael Seixas消息，上海海港无意买断奇塔迪尼，巴甲球队弗鲁米嫩塞和福塔莱萨均有意引进奇塔迪尼。

陈荣是大连球迷更加熟悉的一名球员，其出自万达留洋计划，回国后加盟大连人队。在大连人队解散后，陈荣在本赛季初加盟赣州瑞狮，夏窗期间转投大连鲲城，下半赛季代表球队出场14次，是球队在边路的绝对主力。在比赛中，陈荣不知疲倦的奔跑和积极的比赛态度，让球迷印象深刻。恭喜两名球员完成续约，新赛季将继续代表球队出战！

机器之机杼剪部

AI 圈的头条被 DeepSeek 承包了十几天，昨天，OpenAI 终于坐不住了，推出了全新推理模子系列 o3-mini。不仅初度向免用度户盛开了推理模子，况且比拟之前的 o1 系列，资本更是裁减了 15 倍之多。

OpenAI 也称这是其推理模子系列中最新、最具资本效益的模子：

刚刚上线，仍是有网友迫不足待的拿它和席卷统统这个词大模子圈的国产大模子 DeepSeek R1 进行对比了。

前段时辰，AI 社区启动千里迷用 DeepSeek R1 和其他（推理）模子比拼这个任务：「编写一个 Python 剧本，让一个球在某个格式内弹跳。让该格式平缓旋转，并确保球停留在格式内。」

这种模拟弹跳球的测试是一个经典的编程挑战。它异常于一个碰撞检测算法，需要模子去识别两个物体（举例一个球和一个格式的侧面）何时发生碰撞。编写欠妥的算法会出现光显的物理失误。

在 DeepSeek R1 席卷国表里热搜，、英伟达、亚马逊等好意思国云估量打算平台不甘人后引进 R1 的同期，R1 也在这个任务中完成了对 OpenAI o1 pro 的碾压。

再看 Claude 3.5 Sonnet 和的 Gemini 1.5 Pro 的生成结果，DeepSeek 旗下的开源模子超越的如实不仅仅一个 level。

相关词，在 o3-mini 上线后，剧情似乎今夜回转了，比如这个帖子声称 OpenAI o3-mini 碾压了 DeepSeek R1。当今已激励近 400 万网友围不雅。

该设立者用的 prompt 是：\"write a Python program that shows a ball bouncing inside a spinning hexagon. The ball should be affected by gravity and friction, and it must bounce off the rotating walls realistically\"

也即是折柳让 o3-mini 和 DeepSeek R1 写一个球在旋转的六边形内弹跳的 python 表率，小球超越的经由中要罢黜重力和摩擦力的影响。临了的展示后果如下：

从后果来看，o3-mini 把碰撞、弹跳后果展示的更好。从对重力和摩擦力的清醒来看，DeepSeek R1 版块的小球似乎有点压不住牛顿的棺材板了，统统不受重力适度。

这并非个案，@hyperbolic_labs 汇集首创东谈主 Yuchen Jin 在此之前也发现了这个问题，他折柳向 DeepSeek R1 和 o3-mini 输入了领导词：write a python script of a ball bouncing inside a tesseract（编写一个 Python 剧本，模拟一个球在四维超立方体里面弹跳）。

四维超立方体的每个极点与四条棱相邻，每条棱则持续两个立方体。四维空间内的几何图形超出了东谈主类的直不雅感知规模，是以听着这些形貌，咱们可能很难思象出一个四维超立方体长什么面貌。

而 o3mini 不仅展现出了富厚的几何结构，小球在四维空间内弹跳的畅通轨迹也较为活泼，有撞到立方体侧面的打击感。

再来看 DeepSeek R1 这边，它对四维超立方体的格式清醒似乎还不够真切彻底。同期，小球在其中的畅通轨迹也显得有些诡异，有一种「飘忽不定」的嗅觉。

据 Yuchen Jin 称，他试了好屡次，统统效 DeepSeek R1 尝试王人比一次性的 o3-mini 要差，比如底下此次就剩下球了。

机器之心也亲测了一把，雷同是 Pass@1 测试，DeepSeek R1 此次是既有球又有几何外框了，致使小球还会变换热诚色，缺憾的是，它把四维超立方体简化成了三维空间坐标轴。

o3-mini 的阐明则有些「买家秀」的意味，明明和 Yuchen Jin 输入的是统斡旋样的领导词，为什么 o3-mini 就不会了？得不到如上所示的「卖家秀」了呢？

看来，在生成小球在几何外框内超越的表率这方面，DeepSeek R1 并不是统统是 o3-mini 的部属败将。

AIGC 从业者 @myapdx 用了一个愈加复杂的同类领导词来测试 o3-mini 和 DeepSeek R1：编写一个 p5.js 剧本，模拟 100 个彩色小球在一个球体里面弹跳。每个小球王人应留住一条迟缓隐藏的轨迹，线路其最近的旅途。容器球体应平缓旋转。请确保结束适当的碰撞检测，使小球保捏在球体里面。

o3-mini 的后果是这样的：

领导词里的这样多项条目：在球体里面弹跳、留住迟缓隐藏的轨迹、容器平缓旋转......o3-mini 王人齐全知足。

而 DeepSeek R1 的后果，大略也没差到那处去：

至于为什么会出现这样的互异，Yuchen Jin 和 @myapdx 王人在帖子中提到，这个任务对模子怎么清醒简直全国的物理律例有所响应。模子需要抽象我方对谈话、几何、物理和编程的清醒，方能得出临了的模拟结果。从前两轮的结果看来，o3-mini 有可能是物理学得最佳的大模子。

与此同期，OpenAI 也在昨天的发布博客中强调过，在博士极科常识题方面 o3-mini-low 的阐明优于 o1-mini。o3-mini-high 的阐明与 o1 异常，在博士级生物学、化学和物理问题上王人有权贵提升。

对东谈主类来说，清醒小球超越时的重力和摩擦力并不算艰难，但在大谈话模子限制，这种对物体物理景况的「全国模子」清醒才调，直到最近才委果冲突。

还有网友猜度，DeepSeek R1 的表率或然只须一个球，会不会是它思得太多了？

不知是否有读者躬行体验过？接待盘考。

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https://x.com/iamRezaSayar/status/1885760491466997791

https://x.com/Yuchenj_UW/status/1885416559029740007

https://x.com/Yuchenj_UW/status/1885472365309833382

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