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免费pg电子游戏麻将 56.8.7

系统位数:64软件大小:519.53MB更新时间:2025-01-08

支持系统:WinAll软件语言:简体中文软件授权:免费软件

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软件介绍


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  3、💠应用锁:内置应用锁功能,用户可以为特定的应用设置密码或指纹解锁,保护隐私和数据安全,防止他人未经授权使用。

  4、💠高质量摄像头:配备高质量摄像头,支持多种拍摄模式和滤镜效果,能够拍摄出色的照片和视频,满足用户的拍摄需求。

  5、💠指纹识别解锁:配备高灵敏度指纹识别传感器,支持快速解锁和支付验证,确保用户隐私和数据的安全,同时方便快捷。

  6、💠深度学习算法:内置深度学习算法,支持智能拍照、语音识别、个性化推荐等多种功能,提升手机的智能化水平和用户体验。

  7、💠高保真录音:支持高保真录音功能,能够捕捉更清晰、更真实的声音细节,适合用于录制会议、采访和演讲等场景。

  8、💠多任务处理:具备强大的多任务处理能力,用户可以同时运行多个应用程序,切换流畅,提升工作和娱乐的效率。分屏显示,支持LED大屏幕;

  9、💠文件管理器:内置文件管理器,用户可以方便地管理手机中的文件、图片、视频和应用,支持文件分类、搜索和分享。

  10、💠反向查找功能:支持反向查找功能,用户可以通过手机快速找到遗失的物品,如钥匙、钱包等,提升生活便利性。

  11、💠书籍阅读器:内置电子书阅读器,支持多种电子书格式,提供舒适的阅读体验,适合在闲暇时光阅读和学习。

  12、💠屏幕分辨率调整:支持屏幕分辨率调整,用户可以根据需要调整屏幕的分辨率和显示效果,适应不同的应用场景。

  13、💠大容量电池:配备大容量电池,提供持久的续航能力,即使在高强度使用的情况下也能保证一天的电量充足,减少频繁充电的烦恼。

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  15、💠电子邮件同步:支持多种电子邮件服务,用户可以随时随地收发邮件、管理邮件账户,提升工作效率和信息处理能力。字幕显示;

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  18、💠地理围栏:内置地理围栏功能,用户可以设置特定区域的提醒和警报,适用于家庭安全和儿童监护。

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【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。

目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。

质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。

价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。

上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论:

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。

广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”

“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。

【绝区零紧急追捕任务应该怎么快速完成 任务完成指南******

绝区零紧急追捕任务应该如何快速完成 任务完成指南

绝区零紧急追捕任务应该如何快速完成?

1、地点:港口区域。

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2、首先玩家需要根据坐标前往布林格的地点,开始后就会进入剧情对话。

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3、然后需要将前方的怪物击败,进行两段战斗后根据指引前进就会发现箱子。

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4、过完动画后就能开启了,接着继续追踪,到达后开启清怪。

5、之后完后下方的对话,结束后继续根据指引前进。

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6、击败路途中的小怪,一大段剧情结束后再完成下方战斗即可。

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绝区零新手怎么玩

一、战斗技巧

1. 怪物在发出黄色光芒时,按下空格键可以切换攻击方式并施展振刀技能,而当其发出红光时,则需快速闪避以触发极限闪避动作(需注意,红光状态下的振刀操作不可用)。

2. e技能为战斗技巧,即便没有高亮显示也可以进行释放,高亮状态下则能施展强化过的战技。

3. 针对像格莉丝这样的远程群攻角色,玩家需有意识地拉怪,通过普通攻击和精准的走位,将怪物聚集在一起。这种策略的精髓在于意识,具体操作则需在正式游戏中逐步掌握。

二、邦布改装

所有金色、紫色和蓝色格子大小均等,如上图所示。因此,最佳组合方案应为一格金色、一格紫色、再一格蓝色。这里提供三种搭配方案以供参考:

1. 传统流派选择金色暴击、紫色爆伤和蓝色攻击。

3. 还有一种方案是利用系统赠送的金色异常效率,搭配紫色穿透和蓝色攻击。据说第四个币可以换取此特殊金色属性。以上方案仅供参考,实际优劣需以正式服务器的数值情况为准。在前期升级过程中,建议使用蓝色材料进行邦布升级,因为改造部件的兑换需要用到紫色升级材料。

金色构件需要60份紫色素材的加持,而紫色构件则是由15份紫色材料合成的。蓝色攻击部件是赠送的部件。令人欣慰的是,紫色邦布升级材料并不难寻,通过不断挑战空洞的肉鸽玩法,如同在崩铁中体验模拟宇宙一般,你可以轻松地获得它。一局游戏大约持续在20~30分钟之间。如果你不使用体力罐子,完成正式服的所有主线和支线后,你的等级大概会被卡在28级左右。解锁新的空洞需要达到30级,而解锁新的主线则需要32级。当你挑战适合你等级的空洞时,一局游戏结束后你大约能获得10个紫色材料。

三、体力规划

1、关于材料获取的建议。推荐优先收集角色突破所需的材料,以及技能进阶所需的材料和武器突破素材。绝区零30级是一个重要的节点,虽然突破后的副本掉落有所变化,但紫色圣遗物副本的掉落数量从0至1提升到1至2,其他方面的变化并不显著。

2、关于圣遗物的获取策略。不建议过度追求紫色圣遗物,因为后期很可能需要替换。同时,圣遗物升级材料非常珍贵,因此建议保存体力资源,等待后期能够进行更高效的刷取时再使用。

四、前期驱动盘

1、如果你想挑战高难关卡、或是感到开荒困难,可以使用蓝色驱动盘升级材料,去对门录像店抽取紫色驱动盘。

2、但建议在30级突破之后再刷取圣遗物,因为届时可以指定驱动盘套装up。

3、紫色驱动盘做任务也会送一部分,可以蓝色紫色混搭,凑套装效果混一下,后期再换。

五、角色培养建议

四星可练:

1. 妮可:近战专家,绝对是必备之选。她擅长聚集小型怪物,为战斗带来便利。但请注意,她对于大型怪物的牵引效果并不显著。

2. 本(熊):此角色数值表现卓越,值得投入资源进行培养。若想选择11号角色,他将是你的不二之选。同时,他与深渊的双火共鸣搭配,效果显著。

3. 苍角:同样地,他拥有极高的数值,不仅具备群攻能力,还带有控制技能和微弱的聚怪效果。即使装备一般,他也能造成可观的伤害。与鲨鱼妹组队,将会有意想不到的战斗效果。

4. 安比:五星以下的角色中,没有比他更适合练习的了。目前暂不推荐更多角色,因为游戏中的变数较大。仅提供以上几位角色的练习思路。

后期队伍配置建议为:一人为击破手,一人为支援手,一人为主攻手;或一人负责异常状态,一人负责支援,一人为主攻手。击破手负责削韧,支援手负责辅助,主攻手则承担主要输出任务,而异常状态角色则类似于副攻手。

【《黑潮之上》明日全平台公测!中国绊爱前来应援******

倒计时1天!都市异能战斗女团手游《黑潮之上》,将于明日开启全平台(PC、iOS、Android)公测!(11月20日上午6点进行少量预开服,10点正式开服!)在战斗女团即将正式出道之际,虚拟嘉宾——中国绊爱,送来应援VCR,为战斗女团应援打call!与此同时,官方今日爆出,公测福利将持续加码,完成福利任务,不仅有数百抽、上万水滴等你领取,更有终极神秘大奖等待解锁!

【11月20日《黑潮之上》全平台公测,爱哥VCR应援视频解禁!】

战斗女团明日出道,SuperAI前来应援!

距离战斗女团正式出道,倒计时1天!今日,SuperAI中国绊爱(爱哥),为战斗女团送上应援VCR!在12月1日,爱哥将作为战斗女团的虚拟嘉宾,召集更多的接触者加入,携手对抗“第三次黑潮”!与此同时,爱哥还将亲自加入战斗女团,作为全新异能少女“黑”的联动时装,与少女们一同对抗魔物,接触者参与相关福利活动,便有机会获取中国绊爱联动献礼!具体的获取方式,请关注《黑潮之上》官方平台的后续爆料,各位敬请期待!

《黑潮之上》明日全平台公测!中国绊爱前来应援

福利加码,神秘终极奖励今日揭晓!

除了有中国绊爱前来应援,官方今日更是重磅揭晓公测神秘终极奖励——艾尔莎高级限定时装:黯夜黑猫。身着哥特风时装的艾尔莎,神秘、华丽,但又不失以往的潇洒干练,如同潜伏在黯夜中的黑猫,默默地守护着所有人。接触者在完成任务,完成相应节点的福利任务后,便可免费领取这款“黯夜黑猫”高级限定时装!可谓是名副其实的“终极大奖”!

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异界盲盒机启动,快人一步抱走战斗女团!

在战斗女团正式出道之际,异能少女藏匿于“异界盲盒机”,来到各位接触者的手机终端,等待接触者的招募。「黑潮之上异界盲盒机」小程序现已上线,参与《黑潮之上》官方为大家准备的公测福利活动,收集角色卡牌,快人一步抱走战斗女团。

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预下载今日开启,提前安装蓄势共战!

安卓平台预下载将于今天(11月19日)中午12:00正式开启。届时接触者可以提前下载客户端,以便在11月20日早上10:00正式开服后,第一时间登陆《黑潮之上》,与26位独一无二的异能少女携手,搭配上百张战斗卡牌,发掘战斗女团无限的可能性,共同抵御“第三次黑潮”!

《黑潮之上》明日全平台公测!中国绊爱前来应援

“某一天,‘黑潮’突然降临,大量的魔物像是潮水一般吞没城市……”

面对汹涌的魔物,来自各个势力,各具异能的战斗少女们,在接触者的部署下,即将三三成团,搭配数百张战斗卡牌,展开策略风暴!《黑潮之上》公测,明日(11月20日)将正式开启!公测后更有大量福利回馈每一位接触者!同时,《黑潮之上》今日(中午12:00)将正式开启预下载,接触者可以提前下载客户端,即可在游戏正式公测后的第一时间,与异能少女们携手共战!

关于《黑潮之上》:

《黑潮之上》是网易旗下自研的都市异能战斗女团手游,拥有精美的日系二次元画风、豪华的日语CV阵容和精心制作的剧情MV,还未正式上线运营便已收获了不俗的人气。2020年,《黑潮之上》进行了多次测试活动和周边互动活动,吸引了大量玩家参与,受到了广泛好评,同时也收到了大量宝贵的建议。如今,游戏已正式开放预约,即刻预约,赢取珍贵测试资格和公测礼包!

【大话西游x幸福西饼 你不得不知道的包子******

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  可爱的小妹妹身穿“鎏金如梦”儿童款,专心致志的品尝至尊包宝宝蛋糕,妥妥的铁杆“话二代”!当可爱遇见可爱,这个蛋糕格外美味!

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  至尊包宝宝蛋糕现身美女主播直播间,现场试吃好评满满,不仅外形好看,蛋糕本身更是口感丰满用料十足,清香草莓,甜美芒果,美女主播表示至尊包宝宝蛋糕值得拥有!

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  在1月31日晚热闹开启的大话暖春同乐会中,至尊包宝宝蛋糕惊艳登场,明明可以靠颜值取胜,却偏偏还要格外美味,真是让人无法自拔,老铁们还不赶紧来尝尝?

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