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金刚狼割韭菜

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禅定。

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金刚狼割韭菜

2022-07-28

只要有一个有点名气的人站出来说经济衰退其他所有脑残都会跟着说加息了你还想经济和降息一样增长可能吗？用衰退这种词合适吗？叫回归正常更确切吧？为什么老虎总是让傻子写文章呢

盘前 | 加息尘埃落定！GDP数据或再掀风雨

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2022-05-19

卧操按照这个屁文章的逻辑发了钱财政和货币政策宽松后就不应该再采取措施收紧货币流通啊我一直怀疑老虎一直在新东方技校招人

习惯了长牛之后，美股“失落的十年”要来了？

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2022-05-16

我早就说了马斯克是为了操控股价一群**以为马斯克是救世主记得去年有个二逼在老虎上给我辩论比特币是未来货币我深刻怀疑那个脑残现在还想说什么

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2021-05-21

我也不明白马斯克这种货的话明显带有炒作色彩大批散户跟什么呢这是散户的游戏吗

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01-18

还真是典型的中国思维又一篇茅坑文章

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2021-06-04

呵呵那啥年年基建也没事啊

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2021-12-09

补充一下我差点看成陈冠希接管京东吓了一跳这是要找奶茶妹妹拍照的节奏吗

大厂高管或退或隐，互联网高歌猛进的时代结束了

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2020-06-10

$嘉年华邮轮(CCL)$我早就说这个公司快破产了还不赶紧做空客户的票都不给退

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01-25

比比傻钱还傻的资金的**在写这篇评论

比傻钱还傻的资金拼命买入美股

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2022-04-01

泡在粪坑里骂别人身上有泥

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2021-07-13

马斯克是我见过最**的**

马斯克法庭大战原告律师，又蹦出了金句

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01-28

我得感谢deep seek。赶紧上车英伟达啊上车AMD 和微软

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01-18

我一直都说老虎的小编写的东西特别适合上厕所蹲大号的时候看顺畅

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2022-05-13

我早就说了马斯克这孙子就是为了操控推特股价赚钱

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2021-10-29

这时候不说通胀了

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01-26

该AI模型适合建立人类历史第一个AI党支部

全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻

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奥特曼一般都能把怪兽揍的屁滚尿流","listText":"对 奥特曼一般都能把怪兽揍的屁滚尿流","text":"对 奥特曼一般都能把怪兽揍的屁滚尿流","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/398750752661928","repostId":"1101056901","repostType":2,"repost":{"id":"1101056901","kind":"news","pubTimestamp":1738372069,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1101056901?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-01 09:07","market":"us","language":"zh","title":"奥特曼率队“血战”DeepSeek，o3-mini急上线！免费体验","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1101056901","media":"新智元","summary":"ChatGPT被挤爆。","content":"<html><head></head><body><p>　　眼看DeepSeek风头尽显，被逼急的OpenAI果然紧急发布了o3-mni。不光免费用户都能用，每百万输入和输出token价格更是疯狂跳水打骨折价！</p><p style=\"text-align: start;\">　　o3-mini，真的来了。</p><p style=\"text-align: start;\">　　刚刚，OpenAI官宣o3-mini和o3-mini-high两大版本正式在ChatGPT上线。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d85b826e9b9f1c50b185150688e755a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"332\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　诚如奥特曼所言，免费用户直接打开‘Reason’即可体验，Plus用户每天会有更多用量，具体来说：</p><p style=\"text-align: start;\">　　- ChatGPT免费版：首次体验推理模型</p><p style=\"text-align: start;\">　　- ChatGPT Plus和团队版：每天150次对话限制</p><p style=\"text-align: start;\">　　- ChatGPT Pro：无限制访问</p><p style=\"text-align: start;\">　　- ChatGPT Enterprise和ChatGPT Edu：将在一周内可用</p><p style=\"text-align: start;\">　　- API：向3-5级开发者开放（初期暂不支持图像分析功能）</p><p style=\"text-align: start;\">　　- 输入1.10美元/百万token、输出4.40美元/百万token</p><p style=\"text-align: start;\">　　感谢DeepSeek，o3-mini的价格这次算是彻底给打下来了——比OpenAI o1-mini便宜63%，比满血版o1便宜93%。（但仍是GPT-4o mini的7倍左右）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2895439d1b8866e21da0038fd4b4afd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"334\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　订阅用户已经在第一时间‘告别’了o1-mini，还没来得及说再见</p><p style=\"text-align: start;\">　　OpenAI表示，o3-mini的发布是在追求高效能智能技术道路上的又一重要里程碑。</p><p style=\"text-align: start;\">　　通过优化科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）领域的推理能力，同时保持较低的成本，让高质量AI技术变得更加平易近人。</p><p style=\"text-align: start;\">　　值得一提的是，在ChatGPT中，o3-mini采用的是‘中等推理强度’，在速度和准确性之间取得平衡。所有付费用户还可以在模型选择器中选择o3-mini-high——响应时间略长但智能水平更高的版本。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d6fffcb251446bc9af83a8ebb2d939a2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"377\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　目前，由于太过火爆，ChatGPT的项目和自定义GPTs功能都已经被挤崩了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/33d9fc42e6c8aabcd84dbc04acd4d123\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"345\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　集成搜索，两种版本可选</p><p style=\"text-align: start;\">　　去年12月，十二天直播最后一弹，o3系列首次亮相便惊艳了所有人。相较于上一代o1模型，o3在ARC-AGI等多项基准测试中刷新SOTA。</p><p style=\"text-align: start;\">　　与o1-mini一样，o3-mini是最具性价比的推理模型，可谓是突破性能边界的‘小巨人’。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在STEM领域，尤其是科学、数学和编程等方面，o3-mini性能表现卓越超越o1，并继承了上一代低成本和低延迟的优点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0a774470fd1b3061e5b54e1b513311fb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"499\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　对于开发者来说，o3-mini简直就是一份‘大礼包’，它首次在小型推理模型中支持：包括函数调用、结构化输出和开发者消息、流式传输功能。</p><p style=\"text-align: start;\">　　开发者可以根据需求选择低、中、高三种推理强度，让o3-mini在处理复杂问题时进行‘深度思考’，灵活平衡速度和准确性。</p><p style=\"text-align: start;\">　　遗憾地是，o3-mini暂不支持视觉功能。</p><p style=\"text-align: start;\">　　如前所述，从今天起，o3-mini将通过Chat Completions API，Assistants API和Batch API向3-5级指定开发者开放。</p><p style=\"text-align: start;\">　　同时，o3-mini还整合了搜索功能，能够提供带有相关网络来源链接最新响应。</p><p style=\"text-align: start;\">　　一起来看看这款‘小而美’的o3-mini有什么过人之处。</p><p style=\"text-align: start;\">　　快速、强大、专为STEM领域推理优化</p><p style=\"text-align: start;\">　　与其前身OpenAI o1类似，OpenAI o3-mini专门针对STEM推理进行了优化。</p><p style=\"text-align: start;\">　　采用了中等推理强度的o3-mini，在数学、编程和科学领域的表现与o1不相上下，且响应速度更快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0baaf2add5780b634fc87cd9746eae3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"164\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　报告地址：https：//cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf</p><p style=\"text-align: start;\">　　专家测试评估显示，o3-mini相比o1-mini能够生成更准确、更清晰的答案，推理能力更强。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在测试中，o3-mini的响应结果获得了56%的偏好度，在处理复杂现实问题时的重大错误率更是降低了39%。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在中等推理强度设置下，o3-mini在最具挑战性的推理和智能评估项目（包括AIME和GPQA）中，均达到了与o1相当的水平。</p><p style=\"text-align: start;\">　　数学竞赛（AIME 2024）</p><p style=\"text-align: start;\">　　在低推理强度下，o3-mini达到了与o1-mini相当的水平；在中等推理强度下，其表现可与o1媲美；而在高推理强度下，o3-mini的表现更是超越了o1-mini和o1。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/29051a93c44cfb4afc5b916099d3e527\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"483\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　博士级科学问题（GPQA Diamond）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f155826633b83db7524a18fd31136f9c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"418\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　研究级数学（FrontierMath）</p><p style=\"text-align: start;\">　　在高推理强度模式下，o3-mini在FrontierMath中的表现优于前代产品。当配合Python工具使用时，高推理强度的o3-mini能够一次性解决超过32%的测试题目，其中包括28%以上的T3级问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/854259d77b23d108aeabd23314bae2be\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"171\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　编程竞赛（Codeforces）</p><p style=\"text-align: start;\">　　随着推理强度的提升，OpenAI o3-mini的Elo得分不断提高，各层级表现均优于o1-mini。在中等推理强度下，其表现已能与o1相媲美。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eaac5fb7f89007beff0b0662b0185187\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"417\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　软件工程（SWE-bench Verified）</p><p style=\"text-align: start;\">　　o3-mini在高推理强度模式下，使用开源Agentless框架能达到39%的成功率，使用内部工具框架则可达到61%的成功率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/522e56cb834315a0a8ff1a61eca7da4f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"559\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　LiveBench编码</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/036af7bfca03083a39a6a462ea317f40\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"204\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　人类偏好评估</p><p style=\"text-align: start;\">　　外部专家评测结果显示，o3-mini较o1-mini表现出更强的推理能力，能够生成更准确、更清晰的答案，尤其是在STEM领域中。在对比测试中，o3-mini获得了56%的用户偏好度，且在处理复杂现实问题时的重大错误率降低了39%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d9f300dbee0c1fa4ecd0098ee06c95e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"624\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　在技术报告中，o3-mini编程性能超越了GPT-4o和o1-preview，与o1不相上下。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d5fe94ae0daab3acc4df5490e659227\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"187\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　模型的速度与性能</p><p style=\"text-align: start;\">　　o3-mini在保持与o1相当智能水平的同时，实现了更快的运行速度和更高的计算效率。</p><p style=\"text-align: start;\">　　除前文提到的STEM评估外，在中等推理强度下，o3-mini在其他数学能力和事实准确性测试中均取得了显著优势。</p><p style=\"text-align: start;\">　　对比测试（A/B Testing）结果显示，o3-mini的平均响应时间为7.7秒，较o1-mini的10.16秒提升了24%。</p><p style=\"text-align: start;\">　　o1-mini和o3-mini（medium）的延迟对比</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/75f988a85d34378630474da91eef0dfb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"462\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e9608c4d8b28900767f12e8d4ba68db3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"151\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　安全评估</p><p style=\"text-align: start;\">　　OpenAI在训练o3-mini确保其安全响应，采用的关键技术之一是审慎对齐（deliberative alignment）。</p><p style=\"text-align: start;\">　　这项技术使模型能够在响应用户提示词前，对人工制定的安全规范进行全面推理。</p><p style=\"text-align: start;\">　　与o1相似，o3-mini在高难度安全性测试和越狱评估中，明显优于GPT-4o。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在正式部署前，研究人员采用与o1相同的准备方法，结合外部红队测试和安全性评估，对o3-mini的安全风险进行了全面评估。</p><p style=\"text-align: start;\">　　禁止内容评估</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11f65d312ff224af0da76315f2a81939\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"225\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　越狱评估</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9a73a548a900a8919fe8671ffe7da647\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"194\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　OpenAI急了</p><p style=\"text-align: start;\">　　去年年底放出o3和o3-mini的预览时，CEO奥特曼就曾表示，o3-mini将会在1月份发布。</p><p style=\"text-align: start;\">　　随后，奥特曼又在1月17日预告称，o3-mini会在几周内发布。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e8c8121bd5d45e153fb146efaa41369a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"312\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　现在，o3-mini果然如约而至（卡在ddl最后一天），但外面的世界已经是天差地别。</p><p style=\"text-align: start;\">　　面对正在快速崛起的DeepSeek-R1，o3-mini存在着一个关键问题——‘不开源’。</p><p style=\"text-align: start;\">　　这也就意味着，它无法离线使用、无法下载代码，也无法以相同的程度进行自定义。对于很多应用过来说，它的吸引力相对于R1明显大打折扣。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在上下文窗口方面，DeepSeek-R1约为128K/130K token，而o3-mini略胜一筹达到了200K token。其中，每个输出最多100K token，跟满血版o1相同。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在价格方面，相比于输入/输出token分别为0.14/0.55美元的DeepSeek-R1，o3-mini依然贵出了天际。</p><p style=\"text-align: start;\">　　但作为一款美国模型，o3-mini在身份上无疑占尽了好处：应该会是欧美很多企业的首选。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a93fb5ad2854365a650dbf713ccc8f1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"336\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　奥特曼亲自率队</p><p style=\"text-align: start;\">　　这一次，最强最新的o3-mini模型训练，奥特曼本尊下场亲自率队。研究项目主管分别是Carpus Chang和Kristen Ying。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08d8c60f7b55269094f03e254ae54504\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"1110\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　接下来，如果说OpenAI还藏在什么杀手锏，那就是满血版的o3了。根据12月时的说法，它将在‘此后不久’发布。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>奥特曼率队“血战”DeepSeek，o3-mini急上线！免费体验</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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o3-mini专门针对STEM推理进行了优化。　　采用了中等推理强度的o3-mini，在数学、编程和科学领域的表现与o1不相上下，且响应速度更快。　　报告地址：https：//cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf　　专家测试评估显示，o3-mini相比o1-mini能够生成更准确、更清晰的答案，推理能力更强。　　在测试中，o3-mini的响应结果获得了56%的偏好度，在处理复杂现实问题时的重大错误率更是降低了39%。　　在中等推理强度设置下，o3-mini在最具挑战性的推理和智能评估项目（包括AIME和GPQA）中，均达到了与o1相当的水平。　　数学竞赛（AIME 2024）　　在低推理强度下，o3-mini达到了与o1-mini相当的水平；在中等推理强度下，其表现可与o1媲美；而在高推理强度下，o3-mini的表现更是超越了o1-mini和o1。　　博士级科学问题（GPQA Diamond）　　研究级数学（FrontierMath）　　在高推理强度模式下，o3-mini在FrontierMath中的表现优于前代产品。当配合Python工具使用时，高推理强度的o3-mini能够一次性解决超过32%的测试题目，其中包括28%以上的T3级问题。　　编程竞赛（Codeforces）　　随着推理强度的提升，OpenAI o3-mini的Elo得分不断提高，各层级表现均优于o1-mini。在中等推理强度下，其表现已能与o1相媲美。　　软件工程（SWE-bench Verified）　　o3-mini在高推理强度模式下，使用开源Agentless框架能达到39%的成功率，使用内部工具框架则可达到61%的成功率。　　LiveBench编码　　人类偏好评估　　外部专家评测结果显示，o3-mini较o1-mini表现出更强的推理能力，能够生成更准确、更清晰的答案，尤其是在STEM领域中。在对比测试中，o3-mini获得了56%的用户偏好度，且在处理复杂现实问题时的重大错误率降低了39%。　　在技术报告中，o3-mini编程性能超越了GPT-4o和o1-preview，与o1不相上下。　　模型的速度与性能　　o3-mini在保持与o1相当智能水平的同时，实现了更快的运行速度和更高的计算效率。　　除前文提到的STEM评估外，在中等推理强度下，o3-mini在其他数学能力和事实准确性测试中均取得了显著优势。　　对比测试（A/B Testing）结果显示，o3-mini的平均响应时间为7.7秒，较o1-mini的10.16秒提升了24%。　　o1-mini和o3-mini（medium）的延迟对比　　安全评估　　OpenAI在训练o3-mini确保其安全响应，采用的关键技术之一是审慎对齐（deliberative alignment）。　　这项技术使模型能够在响应用户提示词前，对人工制定的安全规范进行全面推理。　　与o1相似，o3-mini在高难度安全性测试和越狱评估中，明显优于GPT-4o。　　在正式部署前，研究人员采用与o1相同的准备方法，结合外部红队测试和安全性评估，对o3-mini的安全风险进行了全面评估。　　禁止内容评估　　越狱评估　　OpenAI急了　　去年年底放出o3和o3-mini的预览时，CEO奥特曼就曾表示，o3-mini将会在1月份发布。　　随后，奥特曼又在1月17日预告称，o3-mini会在几周内发布。　　现在，o3-mini果然如约而至（卡在ddl最后一天），但外面的世界已经是天差地别。　　面对正在快速崛起的DeepSeek-R1，o3-mini存在着一个关键问题——‘不开源’。　　这也就意味着，它无法离线使用、无法下载代码，也无法以相同的程度进行自定义。对于很多应用过来说，它的吸引力相对于R1明显大打折扣。　　在上下文窗口方面，DeepSeek-R1约为128K/130K token，而o3-mini略胜一筹达到了200K token。其中，每个输出最多100K token，跟满血版o1相同。　　在价格方面，相比于输入/输出token分别为0.14/0.55美元的DeepSeek-R1，o3-mini依然贵出了天际。　　但作为一款美国模型，o3-mini在身份上无疑占尽了好处：应该会是欧美很多企业的首选。　　奥特曼亲自率队　　这一次，最强最新的o3-mini模型训练，奥特曼本尊下场亲自率队。研究项目主管分别是Carpus Chang和Kristen Ying。　　接下来，如果说OpenAI还藏在什么杀手锏，那就是满血版的o3了。根据12月时的说法，它将在‘此后不久’发布。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1169,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":397744173232600,"gmtCreate":1738127829705,"gmtModify":1738128561499,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"如果我是中国AI公司我会开始担心美国公司限制开元 没得抄了也就吹最后一波了","listText":"如果我是中国AI公司我会开始担心美国公司限制开元 没得抄了也就吹最后一波了","text":"如果我是中国AI公司我会开始担心美国公司限制开元 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justify;\">农历除夕夜，在全球华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。</strong></p><p><strong>行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。</strong></p><p>1月29日凌晨，<strong>阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-Max，在多个权威基准测试中展现出与全球顶级模型比肩的性能。</strong></p><p>继DeepSeek之后，Qwen2.5-Max的发布是中国AI阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。</p><p>市场人士分析称，此前过度聚焦DeepSeek，却忽视了包括阿里通义在内的中国AI整体性追赶。行业媒体《信息平权》表示，若阿里Qwen-2.5-max这次的确性能超过V3，可以对其RL推理模型给予更大期待。</p><p>进一步，<strong>当阿里云展现出&#34;强大模型+充足算力+完整云平台&#34;的组合优势时，是否印证了类似去年北美云计算服务商的投资逻辑？</strong></p><p><strong>如果美股因AI整体增值10万亿美元，中国AI资产的重估时机是否已至？</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/945e5aa938102a1aed4c87ce9d700949\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><h2 id=\"id_2365375765\">01</h2><h2 id=\"id_318324864\">全面对标全球顶级模型，百万token里程碑</h2><p style=\"text-align: justify;\">Qwen2.5-Max采用超大规模MoE（混合专家）架构，基于超过20万亿token的预训练数据。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6439d2475856310facd7416ab158b92d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"571\" tg-height=\"91\"/></p><p>在测试大学水平知识的MMLU-Pro、评估编程能力的LiveCodeBench、综合能力评估的LiveBench，以及近似人类偏好的Arena-Hard等多个权威评测中，<strong><em>该模型均展现出与DeepSeek V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet比肩，甚至领先的性能。</em></strong></p><p>阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bfbd329ef3dbf3bb78af23f1cb1541cf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"581\"/></p><p>Qwen2.5团队同步发布了两个创新型号：Qwen2.5-7b-instruct-1m和Qwen2.5-14b-instruct-1m。<strong><em>这些开源模型支持高达100万token的上下文窗口，成为业内首个达到此规模的公开可用模型。</em></strong></p><p>这些模型使用稀疏注意力，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万token输入的速度比传统方法快3到7倍，输出长度可达8000个token。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。</p><p>在测试中，14B型号和Qwen2.5-Turbo在查找非常长的文档中的隐藏数字时都达到了完美的准确性。较小的7B型号也表现良好，只有轻微的错误。</p><p>在RULER、LV-Eval和LongbenchChat等要求更高的复杂的上下文测试中，百万token模型的表现优于128K token模型，尤其是在超过64K token的序列中，14B型号甚至在RULER中得分超过90分——这是Qwen系列的第一次——在多个数据集上持续击败gpt - 4o mini。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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14:41","market":"sh","language":"zh","title":"全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1161961252","media":"新智元","summary":"就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。更令人兴奋的是，成本不到30美金，就可以亲眼见证「啊哈」时刻。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队，只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS类技术。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。","content":"<html><head></head><body><p>这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。</p><p>全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？</p><p>就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。</p><p>诚如LeCun所言：「这一次，正是开源对闭源的胜利！」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96443f59328eead1fb03ccf0f6e8b4a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"519\"/></p><blockquote><p>在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。</p><p>大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。</p><p>OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。</p></blockquote><p>种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。</p><p>从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。</p><h2 id=\"id_1782456954\">30美金，就能看到「啊哈」时刻</h2><p>来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。</p><p>他们表示，结果相当出色！</p><p>实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。</p><p>更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5c66f649972cc1dcc1b64ac9e2312a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"468\"/></p><p>这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。</p><p>然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。</p><p>模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。</p><p>在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fdc1973cccfff685657e93776b421a6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"645\"/></p><p>在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。</p><p>结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。</p><p>他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5bf9a119224a98c43e0746453632356\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"872\"/></p><p>他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f1a78e6cf55328c051693886f074ca0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究</p><p>基础模型和指令模型两者区别：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当</p></li><li><p>指令输出的模型更具结构性和可读性</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f32389410d6e5ede00b75380edf87e07\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617d02e3d20394695f5f569d5f74c0d8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1128\"/></p><p>而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证</p></li><li><p>对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96b4239d735ae442de73323b5bd4c965\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"643\"/></p><p>苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f01a77c2fff63fd05ba3d19af0bfeab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"212\"/></p><h2 id=\"id_3291092331\">7B模型复刻，结果令人惊讶</h2><p>港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。</p><p>结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51085fb73be2a72ee23054c18e6df557\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"870\" tg-height=\"185\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17a612e8c7859f8429ee06ebe37234bb\" alt=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" title=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"492\"/><span>项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason</span></p><p>他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。</p><p>整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。</p><p>最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。</p><p>这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc28abafaf1b99ce393cf71fc2cfb483\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00ddd59c6d8b6ab3b8d2cf89524b23c4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"553\"/></p><p>其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。</p><p>Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。</p><p>在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。</p><p>大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3aa0b8e2d94bdc891f49c30a47aa475\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"438\"/></p><p>并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3320ec58f4e229808d3520653e70da3d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。</p><p>与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。</p><p>他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励</p></li><li><p>如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5</p></li><li><p>如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1</p></li></ul><p>该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。</p><h3 id=\"id_1461976375\" style=\"text-align: center;\">第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）</h3><p>接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。</p><h4 id=\"id_606216327\">训练过程动态分析</h4><p>如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。</p><p>经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。</p><p>输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。</p><p>随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c617c450f7e378da91201c2612d6b7dc\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"432\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59ef982da18a27da8c6263d647691fa7\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"924\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><h4 id=\"id_224279804\">自我反思机制的涌现</h4><p>在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60580dff773b0a70b356c7267119e819\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1054\" tg-height=\"423\"/></p><h3 id=\"id_2889548553\" style=\"text-align: center;\">第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）</h3><p>如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。</p><p>这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c761a6c0f0b865f5c1645cc06ad9869e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1053\" tg-height=\"445\"/></p><p>与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。</p><p>此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。</p><h3 id=\"id_1405061093\">训练过程分析</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca73d0446fd6af825ac840bba4c7b14\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"467\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/07444422d9115a8382ed0f8843badb5f\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"638\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><p>Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。</p><p>有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。</p><p>他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。</p><p>因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。</p><p>最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——</p><p>简约，便是最终极的精致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0031e63d9296afb7d700bb6315dbce70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"437\" tg-height=\"72\"/><span>图片</span></p><h2 id=\"id_2367102810\">完全开源复刻，HuggingFace下场了</h2><p>甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。</p><p>复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b6a0735cb87c3f66a56724b33c3f08c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"436\"/></p><p>这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/883546a6427f0ae894da543e70c593aa\" alt=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" title=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"391\"/><span>项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1</span></p><p>研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p><strong>步骤 1：</strong>通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。</p></li><li><p><strong>步骤 2：</strong>复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。</p></li><li><p><strong>步骤 3：</strong>展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b5e37647b6df05c2e00fdcae31c20a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1238\"/></p><h2 id=\"id_1672370884\">从斯坦福到MIT，R1成为首选</h2><p>一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。</p><p>DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c26a66723d3b3a6b69f68a1478db0112\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"966\" tg-height=\"1200\"/></p><p>在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a17a15963d44d09684758a53d9f16d6e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><p>a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95d7a12d8352525e938ddde62a68ba77\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\"/></p><p>还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aef5ecd49dffdc200d6f1bd7a0647528\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"169\"/></p><p>中国AI，这一次真的震撼了世界。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻</title>\n<style 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R1-Zero。他们表示，结果相当出色！实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究基础模型和指令模型两者区别：指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当指令输出的模型更具结构性和可读性此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。训练过程动态分析如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度自我反思机制的涌现在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。训练过程分析训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——简约，便是最终极的精致。图片完全开源复刻，HuggingFace下场了甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。步骤 2：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。从斯坦福到MIT，R1成为首选一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。中国AI，这一次真的震撼了世界。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":894,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":396802851082608,"gmtCreate":1737898329354,"gmtModify":1737905245898,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"标题党 你说雷军天天花钱顾一棒子**写这个干嘛呢","listText":"标题党 你说雷军天天花钱顾一棒子**写这个干嘛呢","text":"标题党 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年竞选时的关键议题。","content":"<html><head></head><body><p>据知情人士透露，马斯克已在新成立的美国政府效率部发起有关使用区块链技术的讨论，这是特朗普政府支持数字资产行业的最新举措。</p><p>消息指出，身为政府效率部负责人的马斯克，曾与亲信探讨利用数字账本降低政府成本的想法。这些人士还表示，目前已讨论过使用区块链来追踪联邦政府支出、保障数据安全、进行支付，甚至管理建筑设施。</p><p>知情人士透露，政府效率部相关人员已与多个公共区块链的代表会面，对其技术进行评估。</p><p>白宫和政府效率部的代表均未回复各自收到的置评请求。马斯克也未回复通过电子邮件发送的置评请求。</p><p>考虑到马斯克所在部门的名称是对基于自身区块链的加密货币狗狗币的巧妙引用，这些讨论具有一定的直观逻辑。特朗普也在迅速制定对加密货币友好的政策：周四他签署了一项行政命令，成立了一个数字资产工作组，成员包括政府的关键官员。</p><p>政府效率部是根据特朗普 1 月 20 日的行政命令成立的，负责推动联邦技术和软件现代化，以实现政府效率和生产力的最大化。特朗普表示，该小组将与白宫管理与预算办公室合作，确定削减开支的方案，并在 2026 年 7 月 4 日前完成建议报告。</p><p>一位人士称，在特朗普就职前，马斯克就招募了约 100 名志愿者为他的项目编写代码。</p><p>区块链将是马斯克及其团队尝试用于削减成本、消除浪费性支出、欺诈和滥用行为的几种技术工具之一，这也是特朗普在 2024 年竞选时的关键议题。特朗普曾谴责美国不断膨胀的赤字，将其主要归咎于前任发起的项目和政策。</p><p>去年 12 月，一位前往佛罗里达州棕榈滩的人士向特朗普过渡团队官员介绍了区块链的几种潜在用途，重点强调了该技术在保护重要政府数据和追踪资金流向方面的潜力。</p><p>区块链概念最早由比特币提出，用于在没有中央机构的情况下记录和验证数字代币的交易。从那以后，许多其他加密项目出于类似目的创建了自己的区块链，其中大多数提供了可供任何人查看的公共账本。</p><p>特朗普的商业伙伴选择了与索拉纳（Solana）加密货币相关的账本，来发行特朗普和梅拉尼娅模因币，这在最近引发了关注和批评。不过，目前尚不清楚马斯克的团队可能会为其项目选择哪一种区块链，这些讨论最终也可能无果而终。</p><p>将区块链用于大规模项目的想法并不新鲜，但将其应用于像美国政府这样庞大的机构，仍是一个未经检验的概念。多年前，像零售商沃尔玛这样的一大批大公司就发起了区块链相关行动。这些项目大多使用私有区块链，交易记录不会公开。</p><p>这些区块链项目大多由财团运营，管理难度大，进展缓慢。许多人还发现，区块链并不一定比现有的数据库技术成本更低或效率更高。早在 2019 年，高德纳咨询公司就曾预测，“到 2021 年，90% 的现有企业区块链平台实施项目将需要更换”，以保持竞争力和安全性。</p><p>美国创新基金会首席经济学家山姆・哈蒙德表示：“政府内部使用区块链，可以以完全安全和透明的方式追踪支出、文件和合同。”</p><p>但哈蒙德补充说：“问题在于，是否真的需要区块链来实现这一目标，因为传统数据库也能以类似方式使用，而且弊端更少。”</p><p>像比特币和索拉纳使用的公共区块链也有自身的问题，因为这类账本是由分散的计算机网络管理的。</p><p>杜克大学金融学教授坎贝尔・哈维表示：“政府使用公共区块链的一个问题是，他们无法控制账本记录。我认为这种控制权的缺失对政府来说是个问题。”</p><p>但近年来，一些大型机构已开始将公共区块链用于商业目的。例如，贝莱德集团已在几种不同加密货币的账本上发行了一只货币市场基金。加利福尼亚州机动车管理局也已在雪崩区块链上对数百万个汽车所有权证书进行了数字化处理。</p><p>如果政府效率部采用这项技术，其规模很可能超过美国迄今为止所有的政府项目。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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2024 年竞选时的关键议题。特朗普曾谴责美国不断膨胀的赤字，将其主要归咎于前任发起的项目和政策。</p><p>去年 12 月，一位前往佛罗里达州棕榈滩的人士向特朗普过渡团队官员介绍了区块链的几种潜在用途，重点强调了该技术在保护重要政府数据和追踪资金流向方面的潜力。</p><p>区块链概念最早由比特币提出，用于在没有中央机构的情况下记录和验证数字代币的交易。从那以后，许多其他加密项目出于类似目的创建了自己的区块链，其中大多数提供了可供任何人查看的公共账本。</p><p>特朗普的商业伙伴选择了与索拉纳（Solana）加密货币相关的账本，来发行特朗普和梅拉尼娅模因币，这在最近引发了关注和批评。不过，目前尚不清楚马斯克的团队可能会为其项目选择哪一种区块链，这些讨论最终也可能无果而终。</p><p>将区块链用于大规模项目的想法并不新鲜，但将其应用于像美国政府这样庞大的机构，仍是一个未经检验的概念。多年前，像零售商沃尔玛这样的一大批大公司就发起了区块链相关行动。这些项目大多使用私有区块链，交易记录不会公开。</p><p>这些区块链项目大多由财团运营，管理难度大，进展缓慢。许多人还发现，区块链并不一定比现有的数据库技术成本更低或效率更高。早在 2019 年，高德纳咨询公司就曾预测，“到 2021 年，90% 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1 月 20 日的行政命令成立的，负责推动联邦技术和软件现代化，以实现政府效率和生产力的最大化。特朗普表示，该小组将与白宫管理与预算办公室合作，确定削减开支的方案，并在 2026 年 7 月 4 日前完成建议报告。一位人士称，在特朗普就职前，马斯克就招募了约 100 名志愿者为他的项目编写代码。区块链将是马斯克及其团队尝试用于削减成本、消除浪费性支出、欺诈和滥用行为的几种技术工具之一，这也是特朗普在 2024 年竞选时的关键议题。特朗普曾谴责美国不断膨胀的赤字，将其主要归咎于前任发起的项目和政策。去年 12 月，一位前往佛罗里达州棕榈滩的人士向特朗普过渡团队官员介绍了区块链的几种潜在用途，重点强调了该技术在保护重要政府数据和追踪资金流向方面的潜力。区块链概念最早由比特币提出，用于在没有中央机构的情况下记录和验证数字代币的交易。从那以后，许多其他加密项目出于类似目的创建了自己的区块链，其中大多数提供了可供任何人查看的公共账本。特朗普的商业伙伴选择了与索拉纳（Solana）加密货币相关的账本，来发行特朗普和梅拉尼娅模因币，这在最近引发了关注和批评。不过，目前尚不清楚马斯克的团队可能会为其项目选择哪一种区块链，这些讨论最终也可能无果而终。将区块链用于大规模项目的想法并不新鲜，但将其应用于像美国政府这样庞大的机构，仍是一个未经检验的概念。多年前，像零售商沃尔玛这样的一大批大公司就发起了区块链相关行动。这些项目大多使用私有区块链，交易记录不会公开。这些区块链项目大多由财团运营，管理难度大，进展缓慢。许多人还发现，区块链并不一定比现有的数据库技术成本更低或效率更高。早在 2019 年，高德纳咨询公司就曾预测，“到 2021 年，90% 的现有企业区块链平台实施项目将需要更换”，以保持竞争力和安全性。美国创新基金会首席经济学家山姆・哈蒙德表示：“政府内部使用区块链，可以以完全安全和透明的方式追踪支出、文件和合同。”但哈蒙德补充说：“问题在于，是否真的需要区块链来实现这一目标，因为传统数据库也能以类似方式使用，而且弊端更少。”像比特币和索拉纳使用的公共区块链也有自身的问题，因为这类账本是由分散的计算机网络管理的。杜克大学金融学教授坎贝尔・哈维表示：“政府使用公共区块链的一个问题是，他们无法控制账本记录。我认为这种控制权的缺失对政府来说是个问题。”但近年来，一些大型机构已开始将公共区块链用于商业目的。例如，贝莱德集团已在几种不同加密货币的账本上发行了一只货币市场基金。加利福尼亚州机动车管理局也已在雪崩区块链上对数百万个汽车所有权证书进行了数字化处理。如果政府效率部采用这项技术，其规模很可能超过美国迄今为止所有的政府项目。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1735,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":396269610324392,"gmtCreate":1737767825327,"gmtModify":1737769107511,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"又一篇粪作 我真的在蹲大号看这篇文章","listText":"又一篇粪作 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Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示，外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示，非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。他表示：“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称，韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。他们的逻辑相当合理：美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家，而本地公司难以与之竞争。这种模式在全球范围内不断重复。例如，根据英国投资协会（当地的一个行业组织）的数据，仅在去年11月，英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑，而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。不仅是普通散户在购买美国股票，机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示：“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票，唱空欧盟。他们的新共识是，欧洲无法在经济上自我调整，而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票，那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”他补充道：“问题是，达沃斯的共识几乎总是错误的。”仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如，亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中，确实存在支持逆向观点的估值论据。根据FactSet的数据，iShares MSCI全球（不含美国）ETF的预期市盈率为13.4，而SPDR标普500 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Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示，外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示，非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。他表示：“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称，韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。他们的逻辑相当合理：美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家，而本地公司难以与之竞争。这种模式在全球范围内不断重复。例如，根据英国投资协会（当地的一个行业组织）的数据，仅在去年11月，英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑，而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。不仅是普通散户在购买美国股票，机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示：“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票，唱空欧盟。他们的新共识是，欧洲无法在经济上自我调整，而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票，那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”他补充道：“问题是，达沃斯的共识几乎总是错误的。”仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如，亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中，确实存在支持逆向观点的估值论据。根据FactSet的数据，iShares MSCI全球（不含美国）ETF的预期市盈率为13.4，而SPDR标普500 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Canalys 称，这一下滑导致该公司的市场份额跌至第三位。中国制造商 Vivo 和华为分别超越苹果，位居第一和第二位。</strong></p><p>Apple Intelligence——该公司的 AI 产品，已整合到 iPhone 16 中——尚未在中国大陆购买的智能手机上使用，因为它正在等待监管部门的批准。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6b8700751fae49fc722f9f609e2b3960\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>苹果没有立即回应置评请求。</p><p>苹果在一个不断增长的市场中落后了。总体而言，中国智能手机出货量同比增长 4%，至 2.85 亿部。Canalys 预计今年出货量将增至 2.9 亿部以上。</p><p>Canalys 分析师 Lucas Zhong 表示：“产品体验的进一步升级，例如更长的电池寿命、更轻薄的设计、创新的外形和增强的 AI 操作系统体验，将使所有价格段的消费者受益并吸引他们。”他广泛谈到了中国消费者对智能手机的需求。</p><p>也许最让苹果担心的是：<strong>2024 年最后一个季度，其中国销售下滑加剧，同比下降 25%。这表明，华为 Mate 70 智能手机等竞争对手的产品在秋季推出后，表现优于 iPhone 16。</strong></p><p>苹果的大中华区业务（包括大陆、台湾和香港）是该公司第三大业务，占其最近一个季度收入的 16% 左右。</p><p>中国并不是苹果去年唯一陷入困境的地方。Counterpoint Research 最近报告称，2024 年苹果的 iPhone 全球销量下降 2%，而全球智能手机总销量增长 4%。</p><p>另外，路透社援引知情人士的话称，苹果正在与巴克莱银行和 Synchrony Financial 进行谈判，希望它们成为潜在合作伙伴，取代高盛成为其信用卡发行商。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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10:41","market":"us","language":"zh","title":"三天市值蒸发4300亿美元！黄仁勋疯狂减持，英伟达神话碎了吗","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1106363715","media":"新浪科技","summary":"只在“全球第一股”宝座上坐了一天。","content":"<html><head></head><body><p>作者 / 周文猛</p><p>在经历了短暂的全球市值第一后，英伟达的超高市值开始回落，三天内市值总计蒸发4300亿美元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5b82b88d04f712567fe40574a8d9465d\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>与此同时，公司创始人兼首席执行官黄仁勋带头抛售公司股票的举动，牵动着投资者们的信心。根据美国证券交易委员会近日披露信息显示，自6月13日至今，黄仁勋已经累计减持公司股份超60万股，套现总金额近7938.3万美元，折合人民币约5.8亿元。具体来看，黄仁勋在当地时间6月13日、6月14日、6月17日、6月18日、6月20日分别出售了12万股英伟达的股票，此外还有12万股待出售中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/63e5a3738ce03bb67948f6409e374c2d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/></p><p><strong>金沙江创投主管合伙人朱啸虎直言，“英伟达市值能否继续，就看Scaling Law（规模法则）有没有效果，如果Scaling Law无效了，它的股价就会跌得一塌糊涂。”朱啸虎预计，“到今年底，如果OpenAI发布GPT-5.0未及预期，英伟达就完蛋了。”</strong></p><p>此外，近些天市场上逐渐出现两派声音。一派认为，英伟达算力过剩正逐步成为行业共鸣。另一派认为，AMD、英特尔及一些初创型GPU厂商加入竞争，以及微软、谷歌等英伟达大客户着手自研产品“平替”，它们都在为围剿英伟达做着准备。</p><p><strong>只在“全球第一股”宝座上坐了一天</strong></p><p>截至美东时间6月24日美股收盘，英伟达股价报118.11美元/股，市值2.91万亿美元，较此前3.33万亿美元登顶全球市值第一时，已跌去4300亿美元。</p><p>有媒体统计称，英伟达只在“全球第一股”宝座上坐了一天，就“跌落神坛”了。</p><p>不过，对于一家季度营收刚达到260亿美元的芯片公司而言，这样的表现，属实疯狂。</p><p>要知道，如果按英伟达最新的1股拆10股政策折算，在2022年10月，英伟达的股价还是11.0美元每股左右，进入2023年，英伟达股价便开始持续攀升，股价也从最初约15.0美元/股，涨到50.0美元附近；而进入2024年，英伟达股价再次狂飙，从年初的50.0美元/股，半年间涨到如今的118.11美元/股。</p><p>过去一年半时间内，英伟达总市值翻了10倍。如果把时间线拉长至2014年，英伟达从当初约0.25美元/股攀升至今，10年间股价翻了近500倍。</p><p>据新浪科技统计，在由苹果、谷歌-A/谷歌-C、META、英伟达、特斯拉、亚马逊和微软组成的美国“科技七巨头”中，最近一次的年度财报各家营收分别为3832.85亿美元、3071.57亿美元、1349.02亿美元、609.22亿美元、967.73亿美元、5747.85亿美元、2119.15亿美元，市盈率分别为31.69倍、26.94/27.03倍、27.43倍、73.09倍、42.88倍、52.22倍和38.79倍。</p><p>这组数据可以直接看出，在“七巨头”中，英伟达年度营收最小，但市盈率却最高。</p><p>超高的市盈率背后，代表着资本市场对于公司发展的高度预期，但同时也意味着公司可能存在被高估的成分。</p><p>近期，多位知名行业评论人士先后发文质疑，直言“英伟达近3万亿美元的市值存在泡沫”。</p><p>其中，业界提出的一个简单逻辑是：“1999年，产业界无比确定地认为互联网会席卷世界，于是狂买网络设备制造商思科股票，结果思科到现在还没有达到曾经的最高点。”而英特尔作为PC时代的卖铲人，但它的长期价值“也没有得以持续”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b3f9041bc0ecac9c1d8e8ca9687a2765\" title=\"\" tg-width=\"1068\" tg-height=\"718\"/></p><p>在与新浪科技沟通中，中欧资本董事长、人工智能专家张俊指出，“截至2024年2月，因为ChatGPT发布带来的影响，美国股市只要关于AI的股票都涨疯了，英伟达涨了5倍、Supermicro涨了7.7倍、ARM涨了3倍、AMD涨了1.2倍，英特尔涨了58%、微软涨了1倍，美国股市让一大批富豪和公司猛增了几万亿美元的财富，这些疯涨的股票里，有大量不正经的泡沫！”</p><p>在张俊看来，近两年英伟达等AI相关科技巨头的市值暴涨，与美国担心制造业被超越，因此举国之力投入AI有着密切的关系，“美国是想用AI工厂和AI机器人，把核心关键产业留在国内。” </p><p><strong>“显卡？可能已经瘀了”</strong></p><p>行行AI智能董事长、顺福资本创始人李明顺同样直言，<strong>英伟达接近3万亿美元的市值“泡沫严重啊”。</strong></p><p>李明顺结合自身经历说道：“过去半年多时间里，我在各地出差，每当遇到做算力方面的朋友，都在问在我身边有没有朋友需要卡，需要算力，这给我的感觉是今天市场上算力已经瘀了，也就是说积压了很多卡，所以发挥不了它的巨大的价值。”</p><p>在他看来，由于国内的很多的大模型公司，都是用开源模型进行微调，不像OpenAI那样从零开始训练，所以它需要大量的算力，而国内都是在像Llama 2一样的开源模型上做微调，所以它用的算力，跟OpenAI远远不在一个量级。此外，由于国内大多数的应用场景都在探索中，此时如果算力投资过大，就会导致ROI算不过来，而这也会导致一些算力的需求减少。</p><p>“在全球范围内，很多的影子公司成为英伟达的代理商，各种压货，不排除这个中间有一些影子公司是英伟达控制的，所以说英伟达在整个市场上控价。所以我认为，在应用没有广泛地推广开来的时候，英伟达的高股价是有巨大风险的”李明顺表示。</p><p>在国内，与去年各家企业哄抢显卡不同的是，今年伴随阿里云、字节跳动、百度智能云、腾讯云等模型厂商先后开启“价格战”模式，越来越多AI应用厂商用于模型训练的成本也随之降低，在一定程度上，这也意味着用于算力的成本开始下降。</p><p>与此同时，一些云厂商也开始做起了收集市场上闲置显卡的生意。近日，有着“中国云计算第一股”称号的优刻得发起“寻找算力合伙人”计划，通过收集市场上闲置的算力资源，用于组建超大规模智算集群，让算力资源发挥真正价值。</p><p>在与新浪科技沟通中，优刻得方面人士表示，“我们收集的卡主要是A100/800，H100/800，4090，主要是nv系。”对于能否收集到想要的卡这一问题，该人士坦言：“卡还是有的，就是资源分配不均的问题。例如之前做训练、数字化转型闲置下来的卡，现在都可能被收集上来”。</p><p><strong>遭国内外多面围攻</strong></p><p>作为AI时代的卖铲人，当前英伟达独一档的GPU显卡性能和产品能力，是其得以备受追捧的关键。但快速增长的同时，英伟达面临的挑战也正在急剧攀升。</p><p>投资者的高期望和潜在的市场饱和风险外，来自AMD、英特尔等强劲竞争对手的压力，以及微软、谷歌等大客户的密谋叛离，正在成为现实问题。</p><p>近期召开的2024年台北国际电脑展期间，AMD和英特尔先后公布了一系列对标英伟达产品的显卡，直接向英伟达开战。</p><p>其中，AMD公布了包括新一代CPU和数据中心服务器AI芯片，据AMD CEO苏姿丰介绍，其最新发布的AI芯片Instinct MI325X，计算性能是英伟达H200（H200是上一代架构Hopper性能最强的产品，性能是H100的2倍）的1.3倍，计划于2024年四季度上市。在迭代节奏上，AMD也提出了“一年一迭代”的速度，与对手保持同频。</p><p>随后，英特尔也祭出了价格武器，在宣布推出下一代服务器CPU至强6的同时，英特尔透露其Gaudi 3 AI芯片的价格将远远低于竞争对手，这是英特尔今年4月推出的最新一代AI芯片，计划今年第三季度大范围上市。按照官方的定位，这款芯片性能是英伟达H100的1.5倍，已与H200大致相当。</p><p>在国内市场，由于美禁令导致的英伟达“中国版特供芯片”性能缩水，这让目前在HBM 技术和CPO 技术方面更具优势的华为，在GPU硬件性能和软件生态上有了快速逼近的机会。与此同时，大量的国产GPU厂商崛起，也正在蚕食着本属于英伟达的市场，英伟达的市场拓展，并未匹配上其出色的产品性能。</p><p>此外，不满英伟达AI芯片价格高昂，Meta、谷歌、微软等英伟达大客户纷纷推出“替代”芯片，同时联合成立Ultra Accelerator Link超级加速链路联盟（UALink），挑战英伟达NVLink统治地位。</p><p>重重问题下，英伟达的超高市值神话，还能持续多久？</p></body></html>","source":"sina_tech","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>三天市值蒸发4300亿美元！黄仁勋疯狂减持，英伟达神话碎了吗</title>\n<style 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AI芯片的价格将远远低于竞争对手，这是英特尔今年4月推出的最新一代AI芯片，计划今年第三季度大范围上市。按照官方的定位，这款芯片性能是英伟达H100的1.5倍，已与H200大致相当。在国内市场，由于美禁令导致的英伟达“中国版特供芯片”性能缩水，这让目前在HBM 技术和CPO 技术方面更具优势的华为，在GPU硬件性能和软件生态上有了快速逼近的机会。与此同时，大量的国产GPU厂商崛起，也正在蚕食着本属于英伟达的市场，英伟达的市场拓展，并未匹配上其出色的产品性能。此外，不满英伟达AI芯片价格高昂，Meta、谷歌、微软等英伟达大客户纷纷推出“替代”芯片，同时联合成立Ultra Accelerator 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Ives）表示，马斯克访问中国的“重点是为期待已久的FSD软件的推出和向海外传输数据的许可/批准进行‘剪彩’”。</p><p>这位分析师称这次访问是特斯拉的“分水岭时刻”，他说：“特斯拉的长期估值故事取决于FSD和自动驾驶，而这个拼图中缺失的一个关键部分是特斯拉在中国提供FSD，而现在这似乎已指日可待了。”</p><p>他指出，自2021年以来，特斯拉中国车队收集的数据一直存储在上海。</p><p>艾夫斯说：“如果马斯克能够获得批准，将在中国收集的数据转移到国外，这将‘改变游戏规则’，加快其在全球范围内为自动驾驶技术训练算法的速度。”</p><p>他补充说，这次访问对于特斯拉和马斯克在关键时刻进一步加强他们在中国市场的电动汽车业务也具有重要意义。</p><p>艾夫斯表示：“尽管特斯拉在中国面临需求挑战，但华尔街正在通过这段痛苦的过渡期，寻找马斯克公司的长期增长故事，而FSD是成功秘诀的关键因素。”</p><p>艾夫斯维持对特斯拉股票的“跑赢大盘”评级和275美元的目标价。</p></body></html>","source":"XLCJ","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克访华释放什么信号？多头高度评价：“分水岭时刻”！</title>\n<style 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2023-11-22 10:43</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>11月22日，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>诉“上海车展事件”西安女车主名誉权侵权一案，法院作出一审判决：<strong>认定西安李女士名誉侵权责任成立，须向特斯拉公开赔礼道歉并赔偿损失，同时承担车辆鉴定费。</strong></p><p>据了解，被告西安李女士于2021年3月驾驶特斯拉发生交通事故。2021年4月19日，西安李女士和河南张女士，一同身着带有“刹车失灵”字样服装，出现在上海车展特斯拉展台。当天，河南张女士因扰乱公共秩序被上海市公安局青浦分局行政拘留，西安李女士被处以行政警告。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9236654a9af7c669b7abf785ec219b4\" title=\"\" tg-width=\"822\" tg-height=\"456\"/></p><p>在案件审理过程中，法院委托司法鉴定机构对车辆进行了鉴定，鉴定意见为：特斯拉Model 3型号汽车(VIN号:LRW3E7EA9LC013130)制动系统现时技术状况正常有效无故障，也无刹车踏板无法被踩下及制动效能下降的情况，符合《机动车运行安全技术条件》、《机动车安全技术检验项目和方法》相关技术标准。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/2a79744fb6784c468256537c0a0ecfe1","relate_stocks":{},"source_url":"https://tech.ifeng.com/c/8Uunm6xV3Nq","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1152776460","content_text":"11月22日，特斯拉诉“上海车展事件”西安女车主名誉权侵权一案，法院作出一审判决：认定西安李女士名誉侵权责任成立，须向特斯拉公开赔礼道歉并赔偿损失，同时承担车辆鉴定费。据了解，被告西安李女士于2021年3月驾驶特斯拉发生交通事故。2021年4月19日，西安李女士和河南张女士，一同身着带有“刹车失灵”字样服装，出现在上海车展特斯拉展台。当天，河南张女士因扰乱公共秩序被上海市公安局青浦分局行政拘留，西安李女士被处以行政警告。在案件审理过程中，法院委托司法鉴定机构对车辆进行了鉴定，鉴定意见为：特斯拉Model 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马上就赢麻了","listText":"小便多买中心国际 马上就赢麻了","text":"小便多买中心国际 马上就赢麻了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/230685408112952","repostId":"1139088065","repostType":2,"repost":{"id":"1139088065","kind":"news","pubTimestamp":1697260566,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1139088065?lang=&edition=full","pubTime":"2023-10-14 13:16","market":"us","language":"zh","title":"Cathie Wood：我为何抛弃了英伟达","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1139088065","media":"远川研究所","summary":"Cathie Wood（木头姐）和龙妈有什么区别？ChatGPT引爆AI革命之后，本来正在煎熬消化库存的英伟达转头就成了当红炸子鸡，2023年至今涨幅超过220%。2013年9月，Ark Invest的第一支旗舰产品ARK-K募集成功，在第一时间木头姐就买入了英伟达。英伟达是旗舰产品ARK-K业绩的第四大贡献者，更是ARK-W、ARK-Q的第二、第三大贡献者。根据Cathie Wood在各种访谈中透露出来的信息，这场事先张扬的分手跟另外一个公司有关：$思科$。这跟英伟达目前的定位非常像。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>别光盯着<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>，比它好的还有很多。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">Cathie Wood（木头姐）和龙妈有什么区别？她们都有繁多的title，然后都喜欢玩火。</p><p style=\"text-align: justify;\">木头姐身上的title有：女版巴菲特、马斯克首席铁粉、牛市女皇、凯西妈妈（Mamma Cathie）、华尔街韭菜粉碎机、金钱树姐姐(돈나무 언니)、遵圣灵之嘱创立公司的人……龙妈因为称号太多而被拒绝入住的客栈，她也很难下榻。</p><p style=\"text-align: justify;\">龙妈在《权力的游戏》里喜欢骑在黑龙上喷火，木头姐在华尔街也喜欢坐在科技股上点火。2014年创立了方舟资本（Ark Invest）后，木头姐就旗帜鲜明地以“颠覆式创新”为矛，永远在科技股上热泪盈眶，基金净值曲线跟心电图一样刺激。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过今年以来，她似乎不太敢玩火了，尤其是在对待最热门的<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA.US\">英伟达</a>上。</p><p style=\"text-align: justify;\">ChatGPT引爆AI革命之后，本来正在煎熬消化库存的英伟达转头就成了当红炸子鸡，2023年至今涨幅超过220%。按照惯例，英伟达理应是木头姐的重仓股和心头肉。但相反的是，Ark Invest今年一直在减持英伟达，并且拼命地对外界喊话：<strong>别光盯着英伟达，比它好的还有很多。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这是一段“昨天小甜甜，今日牛夫人”式的剧情。木头姐和英伟达的渊源最早可以追溯到Ark成立初期。2013年9月，Ark Invest的第一支旗舰产品ARK-K募集成功，在第一时间木头姐就买入了英伟达。到了2015年，基于对自动驾驶、深度学习这两大下游领域的看好，木头姐把英伟达买到了重仓[2]。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此如果把ARK旗下几只ETF业绩归因（截止2023年5月31日），英伟达所做出的贡献都是十分显著的。英伟达是旗舰产品ARK-K业绩的第四大贡献者，更是ARK-W、ARK-Q的第二、第三大贡献者。也正是因为过往的故事如此甜蜜，更显得木头姐斩仓英伟达的操作是如此的诡异。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据Cathie Wood在各种访谈中透露出来的信息，这场事先张扬的分手跟另外一个公司有关：<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO.US\">思科</a><strong>。</strong></p><h2 id=\"id_908429259\" style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>启示录</h2><p style=\"text-align: justify;\">在木头姐眼里，英伟达正在复制当年思科的泡沫故事。</p><p style=\"text-align: justify;\">90年代初互联网诞生后，美股开始热捧互联网相关的公司。这个时候思科（Cisco）这家提供网络硬件设备的公司，被认为是互联网时代的“买铲人”——无论哪家互联网巨头胜出，思科都是最受益的人。这跟英伟达目前的定位非常像。</p><p style=\"text-align: justify;\">思科也的确充分受益了互联网的爆发。从1994年到2000年，思科的营收增长了10倍，但由于投资人对“确定性”的偏爱，导致思科的股价同期上涨了55倍，远远高于同期收入和利润的增长幅度。到了2000年初，思科市销率（P/S）高达61倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后的故事便是耳熟能详：互联网泡沫破灭，思科股价下跌一度超过90%。脚踝斩之后的思科在此后的23年里，股价反复徘徊，从未超过泡沫时的高点。而与此同时，同样曾经“膝盖斩”的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT.US\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN.US\">亚马逊</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL.US\">甲骨文</a>等软件互联网公司却纷纷创了新高。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c79fb7e41c6f89a2ed2188bd14a0b405\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"796\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在木头姐看来，产业革命的早期阶段，“卖铲子”的公司的确更容易受追捧，思科在整个90年代都是涨的最好的大公司之一。但随着互联网渗透率的提升，建构在硬件之上的软件生态更容易诞生超级牛股。</p><p style=\"text-align: justify;\">从历史来看，全球主要国家的互联网基础设施搭建完毕之后，思科的收入增速就显著慢了下来（Intel也面临同样的情况），<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等软件股给投资者带来的回报几乎是思科和<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>的20倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/adccb6fe0b3a0bb1e8f392327f5eb35b\" title=\"思科、微软、英特尔本世纪以来累计回报率对比（截止2023.6.30）\" tg-width=\"752\" tg-height=\"464\"/><span>思科、微软、英特尔本世纪以来累计回报率对比（截止2023.6.30）</span></p><p style=\"text-align: justify;\">简单说就是：纯硬件基础设施公司前期受益，但空间有限，投资者应该及时调整开火方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">ARK认为：<strong>在人工智能时代，每一美元的硬件支出能换回8-21美元的软件收入。</strong>所以相比于偏硬件的英伟达，木头姐更喜欢流媒体平台<a href=\"https://laohu8.com/S/ROKU\">Roku Inc</a>、视频会议软件<a href=\"https://laohu8.com/S/ZM\">Zoom</a>视频通讯、云通信公司Twilio，以及可以实现业务流程自动化的UiPath等软件公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">但围观群众可能要问了：即使软件公司的天花板更高，但思科在1994-2000年期间也涨了55倍，而现在人工智能时代刚开始，匆忙卖掉英伟达会不会太早？</p><p style=\"text-align: justify;\">对此，木头姐也有一套自圆其说的理由：在ARK的研究框架里，一只硬件股的市销率（P/S）一旦超过25倍，那就是个危险信号。而年初的英伟达，其市销率（TTM）正是在30倍左右。</p><p style=\"text-align: justify;\">木头姐甚至还把1994年的思科和2023年的英伟达做了一个类比：1994年的思科占标普IT行业指数的2.5%，占标普500指数的0.2%；而2023年的英伟达在这两个指数上的占比分别是4.7%和2.8%——她认为英伟达的交易目前已经过于拥挤。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，总结木头姐的观点，抛弃英伟达的理由就是两点：一是太贵了（&gt;25X P/S），二是有了更加值得投资的标的（<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>、软件股）。她用思科的案例来暗示大家：<strong>此时此刻，恰如彼时彼刻。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">木头姐之所以对“英伟达很像思科”如此紧张，其实还有一层原因：当年那个重仓思科的基金公司，最后破产了。这家公司叫做Janus。</p><h2 id=\"id_4033693362\" style=\"text-align: justify;\">Janus的教训</h2><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>曾经如此来形容2000年的互联网泡沫：“网络公司的烧钱，对于行业来说并不是一项长期风险。”而<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>的Mary Meeker则用一句口头禅来安抚山顶上的投资者：“现在是可以理性鲁莽的时期。”</p><p style=\"text-align: justify;\">而几个月之后，泡沫戛然而止，数百家网络公司陆续破产倒闭，那些押注它们的基金，也纷纷迎来了最后的审判，这其中就包括90年代最闪耀的共同基金——Janus（两面神）。</p><p style=\"text-align: justify;\">1969年，Tom Bailey在丹佛创立了Janus，熬过了70年代的困难期后，Janus在整个80年代的年化收益率超过了18%，开始被媒体广泛报道。</p><p style=\"text-align: justify;\">1984年，创始人Bailey以1400万美元的价格，把公司80%的股份出售给了堪萨斯城南方工业公司（KSCI）。出售股权后，Bailey就把大部分的时间都用于游山玩水，而基金运作则交给了卧龙凤雏：28岁的 Jim Craig和29岁的Tom Marsico。</p><p style=\"text-align: justify;\">Tom Marsico的风格是“高集中度+成长股”，正好遇到市场风格匹配，在极短时间内就成为业内的明星。他本人也在1989年和1994年获得晨星公司颁发的年度基金经理奖和世界基金经理奖。</p><p style=\"text-align: justify;\">Marsico和Craig两人把这种风格复制到了整个公司，批量化打造明星产品。此外Janus在营销上也下足了功夫，产品营销经费动辄数百万美元，甚至公关主管都会挨个给商业记者打电话推销产品。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8c8427cb5a0ff83188ec8b416f70d91\" title=\"Janus 90年代辉煌的两大缔造者（图片来源：The Wall Street Journal）\" tg-width=\"594\" tg-height=\"501\"/><span>Janus 90年代辉煌的两大缔造者（图片来源：The Wall Street Journal）</span></p><p style=\"text-align: justify;\">整个90年代，<strong>Janus的管理规模从30亿美元翻了百倍直至3180亿美金。</strong>在最高潮的2000年，Janus的新增募资甚至是全行业（全美所有共同基金）发行量的30%，每天几乎都有10亿美元涌入Janus的账户。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然规模比不上老牌巨头富达和先锋，但Janus明显名气更大，连克林顿都将自己一部分的IRA退休账户交给Janus打理。</p><p style=\"text-align: justify;\">从2000年9月到2002年9月，两年时间Janus旗下有五只基金回撤超过60%，甚至在互联网泡沫破灭了一年后，Janus才不情不愿的开始调仓[8]。最后，损失巨大的客户纷纷赎回，Janus大跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">用当下的话语说：Janus成也抱团，败也抱团。Janus最受欢迎的五支基金的持仓高度相似，并有3支在1998年取得完全相同的业绩[10]。而这些基金仓位最大的股票之一就是：<strong>思科。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">不只是持仓重叠，对于一家规模超过3000亿美元的基金公司来说，Janus的持仓过于集中，公司的分析师一度只有26人，头寸只覆盖了500多家公司。持仓集中使得Janus在暴跌时就像砧板上的鱼，无法动弹。</p><p style=\"text-align: justify;\">木头姐完整地经历过互联网泡沫的全过程，对Janus的“起高楼，宴宾客，楼塌了”耳熟能详。因此，当她创办Ark Invest，用同样的成长股策略来投资时，她最害怕的就是把Ark跟Janus拿来做类比。</p><p style=\"text-align: justify;\">木头姐的形象向来是敢说敢做，无视别人目光，但从行动上来看，她很害怕历史在她身上重演。</p><h2 id=\"id_1594932530\" style=\"text-align: justify;\">木头的长短板</h2><p style=\"text-align: justify;\">拿Janus的故事，来映射ARK，确实有许多的共同之处。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如同样是在巅峰期，拥有堪比摇滚明星的声望；比如同样是喜欢高集中度，热衷押注具有颠覆性的科技公司；但ARK的最大的亮点，却是Janus亦或其他华尔街公司从未有过的—主动透明。</p><p style=\"text-align: justify;\">2012年8月的一天，当木头姐独自一人呆在6,000平方英尺的大house中，她突然感受到了圣灵的召唤。顿悟后的她决心创立一家符合社交媒体时代的新型资管公司，并以华尔街从未有过的透明度出现在世人面前。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于华尔街来说，透明度与风险投资从来都是两个相背离的概念。大部分执掌大型基金的基金经理，为防他人狙击，除每季度的法定季报外，尽可能避免与市场交流当前持仓以及观点。</p><p style=\"text-align: justify;\">但木头姐却反其道行之，在公司的支持下源源不断地制作播客、白皮书、YouTube视频、时事通讯等内容。通过这些内容向数百万名粉丝宣传她的形象，以及对于当下投资的观点。并且ARK还会在每日与投资者的邮件中披露当天的操作、以及这么做的原因。</p><p style=\"text-align: justify;\">凭借着将激进的透明度与高风险的科技股投资相结合，木头姐的形象有时候更像是 Reddit（美国论坛）上孤注一掷的大V，而并不是传统的机构投资者，尽管她在传统资管行业已工作了30余年。</p><p style=\"text-align: justify;\">有别于传统机构，使木头姐收获了一大批拥趸，但也让ARK的投研体系过于关注宏大叙事，而忽略了研究的颗粒度。</p><p style=\"text-align: justify;\">拿英伟达举例，在2015年定性的判断GPU会成为数字基建时，Ark是成功的。但在2023年初，过于用“刻舟求剑”的视角来审视英伟达，反而错估了英伟达的盈利弹性，卖飞了万亿芯片龙头。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，有不少顶级主观基金（包括中国的一些投资机构），通过及时跟踪英伟达客户的订单和给到<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM.US\">台积电</a>的需求指引，能够大致的预测到2023年Q2的业绩爆发。他们在木头姐减仓的时候，反而在加仓。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管在投研颗粒度上有不少问题，但不可否认的是，木头姐正在改变这个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着木头姐在2020年的成功，<a href=\"https://laohu8.com/S/BLK\">贝莱德</a>在20年底也发布了三款，每日披露持仓的“透明型基金”。21年，高盛、<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>也相继宣布将发行“透明型基金”。整个华尔街在木头姐的影响下，正在尽可能的提升自身的透明度。</p><p style=\"text-align: justify;\">华尔街这些年来拥有咋舌业绩的基金经理如过江之鲫，但成为顶流的仅有木头姐一人，部分原因，也是因为像木头姐一样拥有鲜明观点和开卷作业的基金经理，越来越少。</p><p style=\"text-align: justify;\">在同质化严重的资管行业，如何做出差异化，仅凭一时的业绩想必是不够的。木头姐就提供了另一种思路：输出观点、打造人设、坚定信仰。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于个人投资者来说，木头姐的作业值得参考；对于资管业内人士那就不止于参考了，不少人从<strong>质疑木头姐，到理解木头姐，最后到模仿木头姐。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">事后来看，Janus的核心人物Craig等人，尽管给客户造成了巨额亏损，但他们凭借已计提的管理费和业绩提成，仍然能从泡沫中全身而退，赚的盆满钵满。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以木头姐会不会复制Janus的大起大落，她可能很在乎，也可能不在乎。</p></body></html>","source":"lsy1585097861883","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Cathie Wood：我为何抛弃了英伟达</title>\n<style 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Invest）后，木头姐就旗帜鲜明地以“颠覆式创新”为矛，永远在科技股上热泪盈眶，基金净值曲线跟心电图一样刺激。不过今年以来，她似乎不太敢玩火了，尤其是在对待最热门的英伟达上。ChatGPT引爆AI革命之后，本来正在煎熬消化库存的英伟达转头就成了当红炸子鸡，2023年至今涨幅超过220%。按照惯例，英伟达理应是木头姐的重仓股和心头肉。但相反的是，Ark Invest今年一直在减持英伟达，并且拼命地对外界喊话：别光盯着英伟达，比它好的还有很多。这是一段“昨天小甜甜，今日牛夫人”式的剧情。木头姐和英伟达的渊源最早可以追溯到Ark成立初期。2013年9月，Ark Invest的第一支旗舰产品ARK-K募集成功，在第一时间木头姐就买入了英伟达。到了2015年，基于对自动驾驶、深度学习这两大下游领域的看好，木头姐把英伟达买到了重仓[2]。因此如果把ARK旗下几只ETF业绩归因（截止2023年5月31日），英伟达所做出的贡献都是十分显著的。英伟达是旗舰产品ARK-K业绩的第四大贡献者，更是ARK-W、ARK-Q的第二、第三大贡献者。也正是因为过往的故事如此甜蜜，更显得木头姐斩仓英伟达的操作是如此的诡异。根据Cathie Wood在各种访谈中透露出来的信息，这场事先张扬的分手跟另外一个公司有关：思科。思科启示录在木头姐眼里，英伟达正在复制当年思科的泡沫故事。90年代初互联网诞生后，美股开始热捧互联网相关的公司。这个时候思科（Cisco）这家提供网络硬件设备的公司，被认为是互联网时代的“买铲人”——无论哪家互联网巨头胜出，思科都是最受益的人。这跟英伟达目前的定位非常像。思科也的确充分受益了互联网的爆发。从1994年到2000年，思科的营收增长了10倍，但由于投资人对“确定性”的偏爱，导致思科的股价同期上涨了55倍，远远高于同期收入和利润的增长幅度。到了2000年初，思科市销率（P/S）高达61倍。随后的故事便是耳熟能详：互联网泡沫破灭，思科股价下跌一度超过90%。脚踝斩之后的思科在此后的23年里，股价反复徘徊，从未超过泡沫时的高点。而与此同时，同样曾经“膝盖斩”的微软、亚马逊、甲骨文等软件互联网公司却纷纷创了新高。在木头姐看来，产业革命的早期阶段，“卖铲子”的公司的确更容易受追捧，思科在整个90年代都是涨的最好的大公司之一。但随着互联网渗透率的提升，建构在硬件之上的软件生态更容易诞生超级牛股。从历史来看，全球主要国家的互联网基础设施搭建完毕之后，思科的收入增速就显著慢了下来（Intel也面临同样的情况），微软等软件股给投资者带来的回报几乎是思科和英特尔的20倍。思科、微软、英特尔本世纪以来累计回报率对比（截止2023.6.30）简单说就是：纯硬件基础设施公司前期受益，但空间有限，投资者应该及时调整开火方向。ARK认为：在人工智能时代，每一美元的硬件支出能换回8-21美元的软件收入。所以相比于偏硬件的英伟达，木头姐更喜欢流媒体平台Roku Inc、视频会议软件Zoom视频通讯、云通信公司Twilio，以及可以实现业务流程自动化的UiPath等软件公司。但围观群众可能要问了：即使软件公司的天花板更高，但思科在1994-2000年期间也涨了55倍，而现在人工智能时代刚开始，匆忙卖掉英伟达会不会太早？对此，木头姐也有一套自圆其说的理由：在ARK的研究框架里，一只硬件股的市销率（P/S）一旦超过25倍，那就是个危险信号。而年初的英伟达，其市销率（TTM）正是在30倍左右。木头姐甚至还把1994年的思科和2023年的英伟达做了一个类比：1994年的思科占标普IT行业指数的2.5%，占标普500指数的0.2%；而2023年的英伟达在这两个指数上的占比分别是4.7%和2.8%——她认为英伟达的交易目前已经过于拥挤。所以，总结木头姐的观点，抛弃英伟达的理由就是两点：一是太贵了（>25X P/S），二是有了更加值得投资的标的（特斯拉、软件股）。她用思科的案例来暗示大家：此时此刻，恰如彼时彼刻。木头姐之所以对“英伟达很像思科”如此紧张，其实还有一层原因：当年那个重仓思科的基金公司，最后破产了。这家公司叫做Janus。Janus的教训高盛曾经如此来形容2000年的互联网泡沫：“网络公司的烧钱，对于行业来说并不是一项长期风险。”而摩根士丹利的Mary Meeker则用一句口头禅来安抚山顶上的投资者：“现在是可以理性鲁莽的时期。”而几个月之后，泡沫戛然而止，数百家网络公司陆续破产倒闭，那些押注它们的基金，也纷纷迎来了最后的审判，这其中就包括90年代最闪耀的共同基金——Janus（两面神）。1969年，Tom Bailey在丹佛创立了Janus，熬过了70年代的困难期后，Janus在整个80年代的年化收益率超过了18%，开始被媒体广泛报道。1984年，创始人Bailey以1400万美元的价格，把公司80%的股份出售给了堪萨斯城南方工业公司（KSCI）。出售股权后，Bailey就把大部分的时间都用于游山玩水，而基金运作则交给了卧龙凤雏：28岁的 Jim Craig和29岁的Tom Marsico。Tom Marsico的风格是“高集中度+成长股”，正好遇到市场风格匹配，在极短时间内就成为业内的明星。他本人也在1989年和1994年获得晨星公司颁发的年度基金经理奖和世界基金经理奖。Marsico和Craig两人把这种风格复制到了整个公司，批量化打造明星产品。此外Janus在营销上也下足了功夫，产品营销经费动辄数百万美元，甚至公关主管都会挨个给商业记者打电话推销产品。Janus 90年代辉煌的两大缔造者（图片来源：The Wall Street Journal）整个90年代，Janus的管理规模从30亿美元翻了百倍直至3180亿美金。在最高潮的2000年，Janus的新增募资甚至是全行业（全美所有共同基金）发行量的30%，每天几乎都有10亿美元涌入Janus的账户。虽然规模比不上老牌巨头富达和先锋，但Janus明显名气更大，连克林顿都将自己一部分的IRA退休账户交给Janus打理。从2000年9月到2002年9月，两年时间Janus旗下有五只基金回撤超过60%，甚至在互联网泡沫破灭了一年后，Janus才不情不愿的开始调仓[8]。最后，损失巨大的客户纷纷赎回，Janus大跌。用当下的话语说：Janus成也抱团，败也抱团。Janus最受欢迎的五支基金的持仓高度相似，并有3支在1998年取得完全相同的业绩[10]。而这些基金仓位最大的股票之一就是：思科。不只是持仓重叠，对于一家规模超过3000亿美元的基金公司来说，Janus的持仓过于集中，公司的分析师一度只有26人，头寸只覆盖了500多家公司。持仓集中使得Janus在暴跌时就像砧板上的鱼，无法动弹。木头姐完整地经历过互联网泡沫的全过程，对Janus的“起高楼，宴宾客，楼塌了”耳熟能详。因此，当她创办Ark Invest，用同样的成长股策略来投资时，她最害怕的就是把Ark跟Janus拿来做类比。木头姐的形象向来是敢说敢做，无视别人目光，但从行动上来看，她很害怕历史在她身上重演。木头的长短板拿Janus的故事，来映射ARK，确实有许多的共同之处。比如同样是在巅峰期，拥有堪比摇滚明星的声望；比如同样是喜欢高集中度，热衷押注具有颠覆性的科技公司；但ARK的最大的亮点，却是Janus亦或其他华尔街公司从未有过的—主动透明。2012年8月的一天，当木头姐独自一人呆在6,000平方英尺的大house中，她突然感受到了圣灵的召唤。顿悟后的她决心创立一家符合社交媒体时代的新型资管公司，并以华尔街从未有过的透明度出现在世人面前。对于华尔街来说，透明度与风险投资从来都是两个相背离的概念。大部分执掌大型基金的基金经理，为防他人狙击，除每季度的法定季报外，尽可能避免与市场交流当前持仓以及观点。但木头姐却反其道行之，在公司的支持下源源不断地制作播客、白皮书、YouTube视频、时事通讯等内容。通过这些内容向数百万名粉丝宣传她的形象，以及对于当下投资的观点。并且ARK还会在每日与投资者的邮件中披露当天的操作、以及这么做的原因。凭借着将激进的透明度与高风险的科技股投资相结合，木头姐的形象有时候更像是 Reddit（美国论坛）上孤注一掷的大V，而并不是传统的机构投资者，尽管她在传统资管行业已工作了30余年。有别于传统机构，使木头姐收获了一大批拥趸，但也让ARK的投研体系过于关注宏大叙事，而忽略了研究的颗粒度。拿英伟达举例，在2015年定性的判断GPU会成为数字基建时，Ark是成功的。但在2023年初，过于用“刻舟求剑”的视角来审视英伟达，反而错估了英伟达的盈利弹性，卖飞了万亿芯片龙头。事实上，有不少顶级主观基金（包括中国的一些投资机构），通过及时跟踪英伟达客户的订单和给到台积电的需求指引，能够大致的预测到2023年Q2的业绩爆发。他们在木头姐减仓的时候，反而在加仓。尽管在投研颗粒度上有不少问题，但不可否认的是，木头姐正在改变这个行业。随着木头姐在2020年的成功，贝莱德在20年底也发布了三款，每日披露持仓的“透明型基金”。21年，高盛、摩根大通也相继宣布将发行“透明型基金”。整个华尔街在木头姐的影响下，正在尽可能的提升自身的透明度。华尔街这些年来拥有咋舌业绩的基金经理如过江之鲫，但成为顶流的仅有木头姐一人，部分原因，也是因为像木头姐一样拥有鲜明观点和开卷作业的基金经理，越来越少。在同质化严重的资管行业，如何做出差异化，仅凭一时的业绩想必是不够的。木头姐就提供了另一种思路：输出观点、打造人设、坚定信仰。对于个人投资者来说，木头姐的作业值得参考；对于资管业内人士那就不止于参考了，不少人从质疑木头姐，到理解木头姐，最后到模仿木头姐。事后来看，Janus的核心人物Craig等人，尽管给客户造成了巨额亏损，但他们凭借已计提的管理费和业绩提成，仍然能从泡沫中全身而退，赚的盆满钵满。所以木头姐会不会复制Janus的大起大落，她可能很在乎，也可能不在乎。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ARKK":1,"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1871,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624384076,"gmtCreate":1677078560295,"gmtModify":1677079404105,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"之前一直骂 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href=\"https://laohu8.com/NW/1164768974\" target=\"_blank\">财报前瞻 | “大蛋糕”近在咫尺，英特尔却被机构唱衰了！</a></p><p><b>盘前行情</b></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a>盘前跌超4%，二季度收入及指引均逊预期；此外，联邦贸易委员寻求阻止<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a>收购VR公司Within Unlimited。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/F\">福特汽车</a>盘前涨超6%，其Q2业绩超预期，股息提高50%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>盘前跌超3%，其第三财季略超预期，但指引不及预估。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TDOC\">Teladoc Health</a>盘前跌超25%，Q2净亏损31亿美元，全年业绩预期不乐观。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/SHOP\">Shopify</a>盘前跌超3%，绩后遭投行下调目标价。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/SAVE\">Spirit Airlines</a>盘前涨近4%，即将与<a href=\"https://laohu8.com/S/JBLU\">捷蓝航空</a>达成收购协议。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/ETSY\">Etsy</a>盘前涨超7%，第二季度收益和商品销售总额好于预期。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/COUR\">Coursera</a>盘前暴跌超36%，Q2业绩低于市场预期，指引疲软。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MF\">每日优鲜</a>盘前跌超40%，此前回应极速达业务关闭：为实现盈利大目标对前置仓业务进行调整，其他业务不受影响。</p><p>光伏概念股盘前走强，<a href=\"https://laohu8.com/S/RUN\">Sunrun</a>涨超11%，<a href=\"https://laohu8.com/S/MAXN\">Maxeon Solar Technologies</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/SPWR\">SunPower</a>涨超10%，$第一<a href=\"https://laohu8.com/S/000591\">太阳能</a>(FSLR)$涨超9%；消息面上，美参议员就3960亿能源税收和支出法案达成一致，将用于应对能源和气候变化问题。</p><p><b>欧洲市场</b></p><p>欧洲主要股指多数上涨，截至发稿，德国DAX30指数涨0.08%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>跌0.05%，法国CAC40涨0.19%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/10f75da004c13a64db1866a1aa681e8f\" tg-width=\"823\" tg-height=\"284\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>原油</b></p><p>原油期货持续拉升，截止发稿，WTI原油涨2.53%，报99.72美元/桶；布伦特原油涨2.39%，报104.1美元/桶。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65fb86e817db3a0c8d1097e4e325e172\" tg-width=\"889\" tg-height=\"824\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee91374a17e37ba12732c3fc9051e770\" tg-width=\"889\" 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href=\"https://laohu8.com/NW/1178733191\" target=\"_blank\">财报前瞻 | 绩前目标价被砍！苹果Q3业绩堪忧？</a></p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/2251482911\" target=\"_blank\">财报前瞻 | 亚马逊Q2或不“漂亮” ，但不影响分析师的热情</a></p><p><a href=\"https://laohu8.com/NW/1164768974\" target=\"_blank\">财报前瞻 | “大蛋糕”近在咫尺，英特尔却被机构唱衰了！</a></p><p><b>盘前行情</b></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a>盘前跌超4%，二季度收入及指引均逊预期；此外，联邦贸易委员寻求阻止<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a>收购VR公司Within Unlimited。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/F\">福特汽车</a>盘前涨超6%，其Q2业绩超预期，股息提高50%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>盘前跌超3%，其第三财季略超预期，但指引不及预估。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TDOC\">Teladoc Health</a>盘前跌超25%，Q2净亏损31亿美元，全年业绩预期不乐观。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/SHOP\">Shopify</a>盘前跌超3%，绩后遭投行下调目标价。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/SAVE\">Spirit Airlines</a>盘前涨近4%，即将与<a href=\"https://laohu8.com/S/JBLU\">捷蓝航空</a>达成收购协议。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/ETSY\">Etsy</a>盘前涨超7%，第二季度收益和商品销售总额好于预期。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/COUR\">Coursera</a>盘前暴跌超36%，Q2业绩低于市场预期，指引疲软。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MF\">每日优鲜</a>盘前跌超40%，此前回应极速达业务关闭：为实现盈利大目标对前置仓业务进行调整，其他业务不受影响。</p><p>光伏概念股盘前走强，<a href=\"https://laohu8.com/S/RUN\">Sunrun</a>涨超11%，<a href=\"https://laohu8.com/S/MAXN\">Maxeon Solar Technologies</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/SPWR\">SunPower</a>涨超10%，$第一<a href=\"https://laohu8.com/S/000591\">太阳能</a>(FSLR)$涨超9%；消息面上，美参议员就3960亿能源税收和支出法案达成一致，将用于应对能源和气候变化问题。</p><p><b>欧洲市场</b></p><p>欧洲主要股指多数上涨，截至发稿，德国DAX30指数涨0.08%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>跌0.05%，法国CAC40涨0.19%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/10f75da004c13a64db1866a1aa681e8f\" tg-width=\"823\" tg-height=\"284\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>原油</b></p><p>原油期货持续拉升，截止发稿，WTI原油涨2.53%，报99.72美元/桶；布伦特原油涨2.39%，报104.1美元/桶。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65fb86e817db3a0c8d1097e4e325e172\" 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Technologies、SunPower涨超10%，$第一太阳能(FSLR)$涨超9%；消息面上，美参议员就3960亿能源税收和支出法案达成一致，将用于应对能源和气候变化问题。欧洲市场欧洲主要股指多数上涨，截至发稿，德国DAX30指数涨0.08%，英国富时100跌0.05%，法国CAC40涨0.19%。原油原油期货持续拉升，截止发稿，WTI原油涨2.53%，报99.72美元/桶；布伦特原油涨2.39%，报104.1美元/桶。黄金黄金期货日内走高，截止发稿，涨1.08%，报1737.7美元/盎司。","news_type":1,"symbols_score_info":{".DJI":0.9,".IXIC":0.9,".SPX":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2574,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":615287759,"gmtCreate":1652972100071,"gmtModify":1652972390787,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"卧操 按照这个屁文章的逻辑 发了钱 财政和货币政策宽松后就不应该再采取措施收紧货币流通啊 我一直怀疑老虎一直在新东方技校招人","listText":"卧操 按照这个屁文章的逻辑 发了钱 财政和货币政策宽松后就不应该再采取措施收紧货币流通啊 我一直怀疑老虎一直在新东方技校招人","text":"卧操 按照这个屁文章的逻辑 发了钱 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LLC的数据，标普500指数的每股收益平均每年增长7.7%。当企业利润率从可观的9.2%上升到更高的13.4%时，带动了美股的快速增长。</p><p><b>有分析称，即使在科技和地产繁荣的时期，标普500指数成分股公司的利润率超过9%也是少见的，未来美股能否延续前十年的繁荣将是不可预测。</b></p><h2><b>美股回调才刚刚开始？</b></h2><p>在经过了过去几天的企稳反弹后，隔夜美股市场再度出现剧烈动荡。标普500指数大跌4%，纳数跌近5%，创下2020年疫情以来的最大单日跌幅，也基本回吐了过去几天的反弹。</p><p>有分析称，对企业增长前景和盈利压力的担忧是美股再度大跌的主要原因。市场目前普遍预期企业增长前景将停滞或逆转，直接原因是劳动力、材料和运输成本不断上升。另外，投资者对于美股价值是否会回归均值也把握不定。</p><p>美国财长耶轮此前发表讲话称，全球经济前景充满挑战和不确定性，食品和能源价格上涨可能会产生滞胀效应。面对四十多年来最高水平的通胀和美联储激进的加息政策，投资者对经济衰退的担忧日益加深，避险情绪使得投资者抛售美股。</p><p>对冲基金Semper Augustus的总裁兼首席投资官Christopher Bloomstran表示，最近美股的大幅抛售可能是回调的早期阶段。在他看来：</p><blockquote><b>美股市场的本轮调整才刚刚开始</b>，美联储收紧货币政策可能是投资者抛售美股的催化剂。</blockquote><p>上周一，《金融时报》援引私募巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/APOL\">阿波罗</a>全球（Apollo Global）的首席执行官Marc Rowan分析称，随着不断飙升的通胀对全球经济造成严重破坏，美联储不得不通过加息来应对，美股将继续下跌。Rowan指出：</p><blockquote><b>美股还会有更多的回调，我们距离股市中性估值还有很长的路要走</b>，债券市场也是如此。</blockquote><p>此外，资管公司GMO的联合创始人Jeremy Grantham预计，美股将会急剧进入熊市，企业普遍面临股价“腰斩”。他在今年1月份表示：</p><blockquote><b>美股目前已经进入了近一百年来的第四次“超级泡沫”。</b>此前投资者的行为类似于在顶部“敲钟”，他们一度疯狂投机，比如炒散户概念股（meme股票）、电动汽车股和加密货币。</blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>习惯了长牛之后，美股“失落的十年”要来了？</title>\n<style 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LLC的数据，标普500指数的每股收益平均每年增长7.7%。当企业利润率从可观的9.2%上升到更高的13.4%时，带动了美股的快速增长。有分析称，即使在科技和地产繁荣的时期，标普500指数成分股公司的利润率超过9%也是少见的，未来美股能否延续前十年的繁荣将是不可预测。美股回调才刚刚开始？在经过了过去几天的企稳反弹后，隔夜美股市场再度出现剧烈动荡。标普500指数大跌4%，纳数跌近5%，创下2020年疫情以来的最大单日跌幅，也基本回吐了过去几天的反弹。有分析称，对企业增长前景和盈利压力的担忧是美股再度大跌的主要原因。市场目前普遍预期企业增长前景将停滞或逆转，直接原因是劳动力、材料和运输成本不断上升。另外，投资者对于美股价值是否会回归均值也把握不定。美国财长耶轮此前发表讲话称，全球经济前景充满挑战和不确定性，食品和能源价格上涨可能会产生滞胀效应。面对四十多年来最高水平的通胀和美联储激进的加息政策，投资者对经济衰退的担忧日益加深，避险情绪使得投资者抛售美股。对冲基金Semper Augustus的总裁兼首席投资官Christopher Bloomstran表示，最近美股的大幅抛售可能是回调的早期阶段。在他看来：美股市场的本轮调整才刚刚开始，美联储收紧货币政策可能是投资者抛售美股的催化剂。上周一，《金融时报》援引私募巨头阿波罗全球（Apollo Global）的首席执行官Marc Rowan分析称，随着不断飙升的通胀对全球经济造成严重破坏，美联储不得不通过加息来应对，美股将继续下跌。Rowan指出：美股还会有更多的回调，我们距离股市中性估值还有很长的路要走，债券市场也是如此。此外，资管公司GMO的联合创始人Jeremy Grantham预计，美股将会急剧进入熊市，企业普遍面临股价“腰斩”。他在今年1月份表示：美股目前已经进入了近一百年来的第四次“超级泡沫”。此前投资者的行为类似于在顶部“敲钟”，他们一度疯狂投机，比如炒散户概念股（meme股票）、电动汽车股和加密货币。","news_type":1,"symbols_score_info":{".DJI":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2653,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":615905815,"gmtCreate":1652709511137,"gmtModify":1652714817238,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"我早就说了马斯克是为了操控股价 一群**以为马斯克是救世主 记得去年有个二逼在老虎上给我辩论比特币是未来货币 我深刻怀疑那个脑残现在还想说什么","listText":"我早就说了马斯克是为了操控股价 一群**以为马斯克是救世主 记得去年有个二逼在老虎上给我辩论比特币是未来货币 我深刻怀疑那个脑残现在还想说什么","text":"我早就说了马斯克是为了操控股价 一群**以为马斯克是救世主 记得去年有个二逼在老虎上给我辩论比特币是未来货币 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「老将」，且集中在京东的非主营业务。</p>\n<p>京东的主营业务（自营、平台和营销服务）业绩表现依然稳定，第三季度维持了 22% 的营收增速。京东 「以供应链为基础」 的技术与服务企业定位也越来越明确。</p>\n<p>消费疲软背景下，9 月刚升任京东集团总裁的徐雷在业绩电话会上称京东受宏观环境的影响相对较小，因为京东的主力消费群体 —— 以城镇化、家庭消费、确定性和计划性为特征 —— 占比更高。今年以来中国互联网公司股价普遍下跌，但京东的跌幅较阿里和<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>要小得多。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba4f34560f9b9c47dc6c20ccf01c6367\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"703\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>最近两年，互联网公司已经有多位高管退休，典型比如 2019 年<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>原总裁张亚勤；2020 年美团联合创始人王慧文、阅文创始人吴文辉、京东原 CFO 黄宣德；2021 年京东首席战略官廖建文、京东国际业务负责人闫小兵。</p>\n<p>还有退出了一线业务管理，属于 「半退休」 的创始人和高管，典型比如今年辞任公司董事长的拼多多黄峥和字节跳动张一鸣，其他还有阿里十八罗汉之一、现任 Lazada 董事长的彭蕾等人。</p>\n<p>中国互联网已经走过 20 余年，这些造就中国互联网时代辉煌的年轻人，开始迎来了退休潮。他们有的已经到了知天命之年、有的健康亮起了红灯，但更主要的原因是，整个行业的增长机会在变少，监管也在趋严，无论公司内部还是出去创业的发展空间都已有限，互联网高歌猛进的时代结束了。</p>\n<p><b>今年京东已有多名高管离职或退休</b></p>\n<p>闫小兵是一名京东老将，他 2012 年加入京东，担任家电事业部总经理。2018 年 1 月，京东将十个事业部整合为三大事业群：大快消、电子文娱和时尚生活，分别由王笑松、闫小兵和胡胜利担任事业群总裁，直接向刘强东汇报。</p>\n<p>三人同时晋升为京东集团高级副总裁（SVP），也是京东商城（后改名为京东零售集团）在当时唯三的 SVP。2019 年初，京东开始实施核心高管轮岗计划，王笑松和胡胜利两人在同一天调离原职，当时负责 3C 电子及消费品零售事业群的闫小兵是零售集团中唯一一位 「没动」 的 SVP。目前，胡胜利已于今年 1 月离职，王笑松则为京东自有品牌负责人。</p>\n<p>2020 年 9 月，闫小兵全面接手京东国际业务，直接向刘强东汇报。京东同期对国际业务进行了梳理，将其整合为跨境、商物流和本地站三个团队。</p>\n<p>闫小兵是京东国际的第五位负责人。他接手时，京东对国际业务的重视程度达到了前所未有的高度。2020 年京东 「519 老员工日」，刘强东在全员信中提到，京东的两大梦想之一是 「成为一家国际化的公司」、「在海外再造一个京东」。</p>\n<p>如今，将从闫小兵手中接手国际业务的是更年轻、加入京东不足两年的 Daniel Tan（陈冠翰）。一位熟悉京东的人士认为，京东国际历任负责人大多为国内传统渠道出身，而 Daniel 之前的背景都是跨国公司，对于海外市场比较熟悉。</p>\n<p>Daniel Tan 为京东集团副总裁、通讯事业部总裁，内部人称 「Dan 总」。他于 2020 年 3 月刚刚加入京东，此前是华为的副总裁，负责荣耀的融合业务，更早以前，他在捷讯移动、<a href=\"https://laohu8.com/S/SNE\">索尼</a><a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>、摩托罗拉、<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>等公司有过工作经验。</p>\n<p>加入京东后，Daniel Tan 的名字多次出现在京东与 OPPO、一加、小米、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>等公司达成战略合作的新闻通稿上。官方数据显示，2021 年双十一，京东手机通讯全渠道业务成交额同比增长超 10 倍。</p>\n<p>2021 年，京东至少有 6 名高管离职或退休，涉及金融、物流、技术等业务。7 月，首席战略官廖建文因病退休。两个月后，曾任京东科技集团（原京东数科）副总裁的许凌、<a href=\"https://laohu8.com/S/02618\">京东物流</a> X 事业部总裁肖军、京东集团技术委员会主席周伯文相继离职。此外，《晚点 LatePost》了解到，京东科技原 CEO、去年底成为京东集团幕僚长的陈生强也已经从京东离职。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b11f4ffb966bb396c88d6ccc37afc909\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"536\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这些高管们离职的真正原因我们难以得知，但可以看到的是，他们大多都是京东老将，典型比如陈生强（2007 年加入）、闫小兵（2012 年加入）、肖军（2007 年加入）、许凌（2014 年加入）在京东都已任职多年。</p>\n<p>接替肖军和闫小兵的，分别是京东物流<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>供应链平台负责人王强和前文提到的 Daniel Tan，他们都在 2020 年刚刚加入京东，对于京东而言还是 「新人」。</p>\n<p>过去京东习惯重用老将和管培生，因为这意味着更多的信任。现在京东似乎开始调整这样的习惯，新人能否更好地与业务融合也可以反映这家公司的用人策略是否有变化。</p>\n<p><b>从高歌猛进到聚焦主营业务</b></p>\n<p>一位熟悉京东的人士说：「大环境收紧后，业务的盈利和合规压力是核心要考虑的问题。」 互联网高歌猛进的时代结束了。可以看到，上述离职的中高层大多集中在京东的非主营业务上。</p>\n<p>以社区团购业务为例，今年第三季度财报电话会上，京东集团总裁徐雷称，经过上半年的探索，京喜 7 月份主动战略聚焦在 10 个省份，「在聚焦的城市里，京喜单均履约成本相较业务早期下降了近 50%。」</p>\n<p>《晚点 LatePost》了解到，京喜事业群运营中心负责人李亚龙也已经离职，业务由原零售集团用户部负责人苏里接任。</p>\n<p>京东科技集团里面原来那些金融背景的高管，多数已经选择离开，典型比如此前负责资管平台的徐叶润、此前负责开放平台服务群组的谢锦生、此前负责金融科技业务的许凌（年初转岗至集团战略部，9 月 3 日正式离开京东）等人。</p>\n<p>随着去年 11 月<a href=\"https://laohu8.com/S/06688\">蚂蚁集团</a>的 IPO 终止，当时也在筹谋上市的京东数科也受到了影响。去年底，原科技 CEO 陈生强的职务由时任集团 CCO（首席合规官）的李娅云接任，陈生强的新任命是一个此前在京东没有过的岗位 —— 「幕僚长」。</p>\n<p>人事调整后不到 10 天，京东集团宣布将把旗下云、 AI 与 IOT 业务整合到当时的京东数科，并改名为京东科技集团。用意很明显，注重业务的同时更加注重合规，包括配合监管，降低业务的金融权重，增加科技属性。</p>\n<p>受互金行业强监管的影响，金融业务不再是京东的重点，这些都构成了某些管理层离职的主要或间接原因。</p>\n<p>今年第三季度，包括地产、京喜、海外业务和科技在内的京东新业务板块营收为 57.33 亿元，在总营收中占比仅 2.6%，营业亏损 20.73 亿元。</p>\n<p>而作为京东的主营业务，京东零售业务的营收占比依然超过 90%，营业利润将近 80 亿元。零售集团的高管团队也保持了平稳过渡 —— 2021 年 9 月，原京东零售 CEO 徐雷升任京东集团总裁，他的位置由原<a href=\"https://laohu8.com/S/06618\">京东健康</a> CEO 辛利军接任。</p>\n<p>目前，京东的非 3C 业务增长很快，主要包括同城零售全渠道和服饰居家类目的增长。根据京东提供的数据，今年前三季度，京东全渠道成交额实现了近 100% 的同比增长，三季度京东平台上的第三方商家 GMV（成交额）增速 45%，高于自营业务增速。</p>\n<p>一位阿里人士认为：「京东能优先获得二选一（取消）之后的平台红利。」 根据京东的说法，反垄断监管实施以后，由于 「二选一」 流失的品牌重新回到京东平台，今年第三季度加入京东的第三方商家数量是上半年总和的 3 倍，其中时尚居家类目的新商家入驻数量增长最多，今年双十一期间，京东服饰整体新品量是去年同期的 15 倍。</p>\n<p>中国互联网公司高歌猛进发展的时代已经过去，现在它们集体进入了降本增效的阶段 —— 把更多人力和资源放在主营业务并提升效率，减少不必要的开支 —— 裁员、组织调整、收缩业务战线都是其中的手段。</p>\n<p><b>互联网高歌猛进的时代结束了。</b></p>","source":"wandian","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>大厂高管或退或隐，互联网高歌猛进的时代结束了</title>\n<style 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「老将」，且集中在京东的非主营业务。\n京东的主营业务（自营、平台和营销服务）业绩表现依然稳定，第三季度维持了 22% 的营收增速。京东 「以供应链为基础」 的技术与服务企业定位也越来越明确。\n消费疲软背景下，9 月刚升任京东集团总裁的徐雷在业绩电话会上称京东受宏观环境的影响相对较小，因为京东的主力消费群体 —— 以城镇化、家庭消费、确定性和计划性为特征 —— 占比更高。今年以来中国互联网公司股价普遍下跌，但京东的跌幅较阿里和拼多多要小得多。\n\n最近两年，互联网公司已经有多位高管退休，典型比如 2019 年百度原总裁张亚勤；2020 年美团联合创始人王慧文、阅文创始人吴文辉、京东原 CFO 黄宣德；2021 年京东首席战略官廖建文、京东国际业务负责人闫小兵。\n还有退出了一线业务管理，属于 「半退休」 的创始人和高管，典型比如今年辞任公司董事长的拼多多黄峥和字节跳动张一鸣，其他还有阿里十八罗汉之一、现任 Lazada 董事长的彭蕾等人。\n中国互联网已经走过 20 余年，这些造就中国互联网时代辉煌的年轻人，开始迎来了退休潮。他们有的已经到了知天命之年、有的健康亮起了红灯，但更主要的原因是，整个行业的增长机会在变少，监管也在趋严，无论公司内部还是出去创业的发展空间都已有限，互联网高歌猛进的时代结束了。\n今年京东已有多名高管离职或退休\n闫小兵是一名京东老将，他 2012 年加入京东，担任家电事业部总经理。2018 年 1 月，京东将十个事业部整合为三大事业群：大快消、电子文娱和时尚生活，分别由王笑松、闫小兵和胡胜利担任事业群总裁，直接向刘强东汇报。\n三人同时晋升为京东集团高级副总裁（SVP），也是京东商城（后改名为京东零售集团）在当时唯三的 SVP。2019 年初，京东开始实施核心高管轮岗计划，王笑松和胡胜利两人在同一天调离原职，当时负责 3C 电子及消费品零售事业群的闫小兵是零售集团中唯一一位 「没动」 的 SVP。目前，胡胜利已于今年 1 月离职，王笑松则为京东自有品牌负责人。\n2020 年 9 月，闫小兵全面接手京东国际业务，直接向刘强东汇报。京东同期对国际业务进行了梳理，将其整合为跨境、商物流和本地站三个团队。\n闫小兵是京东国际的第五位负责人。他接手时，京东对国际业务的重视程度达到了前所未有的高度。2020 年京东 「519 老员工日」，刘强东在全员信中提到，京东的两大梦想之一是 「成为一家国际化的公司」、「在海外再造一个京东」。\n如今，将从闫小兵手中接手国际业务的是更年轻、加入京东不足两年的 Daniel Tan（陈冠翰）。一位熟悉京东的人士认为，京东国际历任负责人大多为国内传统渠道出身，而 Daniel 之前的背景都是跨国公司，对于海外市场比较熟悉。\nDaniel Tan 为京东集团副总裁、通讯事业部总裁，内部人称 「Dan 总」。他于 2020 年 3 月刚刚加入京东，此前是华为的副总裁，负责荣耀的融合业务，更早以前，他在捷讯移动、索尼爱立信、摩托罗拉、诺基亚等公司有过工作经验。\n加入京东后，Daniel Tan 的名字多次出现在京东与 OPPO、一加、小米、高通等公司达成战略合作的新闻通稿上。官方数据显示，2021 年双十一，京东手机通讯全渠道业务成交额同比增长超 10 倍。\n2021 年，京东至少有 6 名高管离职或退休，涉及金融、物流、技术等业务。7 月，首席战略官廖建文因病退休。两个月后，曾任京东科技集团（原京东数科）副总裁的许凌、京东物流 X 事业部总裁肖军、京东集团技术委员会主席周伯文相继离职。此外，《晚点 LatePost》了解到，京东科技原 CEO、去年底成为京东集团幕僚长的陈生强也已经从京东离职。\n\n这些高管们离职的真正原因我们难以得知，但可以看到的是，他们大多都是京东老将，典型比如陈生强（2007 年加入）、闫小兵（2012 年加入）、肖军（2007 年加入）、许凌（2014 年加入）在京东都已任职多年。\n接替肖军和闫小兵的，分别是京东物流智能供应链平台负责人王强和前文提到的 Daniel Tan，他们都在 2020 年刚刚加入京东，对于京东而言还是 「新人」。\n过去京东习惯重用老将和管培生，因为这意味着更多的信任。现在京东似乎开始调整这样的习惯，新人能否更好地与业务融合也可以反映这家公司的用人策略是否有变化。\n从高歌猛进到聚焦主营业务\n一位熟悉京东的人士说：「大环境收紧后，业务的盈利和合规压力是核心要考虑的问题。」 互联网高歌猛进的时代结束了。可以看到，上述离职的中高层大多集中在京东的非主营业务上。\n以社区团购业务为例，今年第三季度财报电话会上，京东集团总裁徐雷称，经过上半年的探索，京喜 7 月份主动战略聚焦在 10 个省份，「在聚焦的城市里，京喜单均履约成本相较业务早期下降了近 50%。」\n《晚点 LatePost》了解到，京喜事业群运营中心负责人李亚龙也已经离职，业务由原零售集团用户部负责人苏里接任。\n京东科技集团里面原来那些金融背景的高管，多数已经选择离开，典型比如此前负责资管平台的徐叶润、此前负责开放平台服务群组的谢锦生、此前负责金融科技业务的许凌（年初转岗至集团战略部，9 月 3 日正式离开京东）等人。\n随着去年 11 月蚂蚁集团的 IPO 终止，当时也在筹谋上市的京东数科也受到了影响。去年底，原科技 CEO 陈生强的职务由时任集团 CCO（首席合规官）的李娅云接任，陈生强的新任命是一个此前在京东没有过的岗位 —— 「幕僚长」。\n人事调整后不到 10 天，京东集团宣布将把旗下云、 AI 与 IOT 业务整合到当时的京东数科，并改名为京东科技集团。用意很明显，注重业务的同时更加注重合规，包括配合监管，降低业务的金融权重，增加科技属性。\n受互金行业强监管的影响，金融业务不再是京东的重点，这些都构成了某些管理层离职的主要或间接原因。\n今年第三季度，包括地产、京喜、海外业务和科技在内的京东新业务板块营收为 57.33 亿元，在总营收中占比仅 2.6%，营业亏损 20.73 亿元。\n而作为京东的主营业务，京东零售业务的营收占比依然超过 90%，营业利润将近 80 亿元。零售集团的高管团队也保持了平稳过渡 —— 2021 年 9 月，原京东零售 CEO 徐雷升任京东集团总裁，他的位置由原京东健康 CEO 辛利军接任。\n目前，京东的非 3C 业务增长很快，主要包括同城零售全渠道和服饰居家类目的增长。根据京东提供的数据，今年前三季度，京东全渠道成交额实现了近 100% 的同比增长，三季度京东平台上的第三方商家 GMV（成交额）增速 45%，高于自营业务增速。\n一位阿里人士认为：「京东能优先获得二选一（取消）之后的平台红利。」 根据京东的说法，反垄断监管实施以后，由于 「二选一」 流失的品牌重新回到京东平台，今年第三季度加入京东的第三方商家数量是上半年总和的 3 倍，其中时尚居家类目的新商家入驻数量增长最多，今年双十一期间，京东服饰整体新品量是去年同期的 15 倍。\n中国互联网公司高歌猛进发展的时代已经过去，现在它们集体进入了降本增效的阶段 —— 把更多人力和资源放在主营业务并提升效率，减少不必要的开支 —— 裁员、组织调整、收缩业务战线都是其中的手段。\n互联网高歌猛进的时代结束了。","news_type":1,"symbols_score_info":{"159792":0.9,"160636":0.9,"09618":0.9,"JD":0.9,"QNETCN":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1373,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":956514738,"gmtCreate":1591718887724,"gmtModify":1704196660689,"author":{"id":"3548847772856151","authorId":"3548847772856151","name":"金刚狼割韭菜","avatar":"https://static.tigerbbs.com/edca0b30b7e243758d1bac348f3e2817","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548847772856151","authorIdStr":"3548847772856151"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/CCL\">$嘉年华邮轮(CCL)$</a>我早就说这个公司快破产了 还不赶紧做空 客户的票都不给退","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/CCL\">$嘉年华邮轮(CCL)$</a>我早就说这个公司快破产了 还不赶紧做空 客户的票都不给退","text":"$嘉年华邮轮(CCL)$我早就说这个公司快破产了 还不赶紧做空 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start;\">不过也会有例外。例如，在GameStop事件中，一个大型对冲基金被迫退出市场。但通常情况下，专业投资者占据上风。</p><p style=\"text-align: start;\">如果有一个群体比“傻钱”更不精明，那可能就是外国散户投资者。不幸的是，他们正在疯狂购买美国股票，仿佛这些股票即将消失。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c889291e5827b79848f57889d88d0b6f\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"571\"/></p><p style=\"text-align: start;\">Yardeni Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示，外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示，非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。</p><p style=\"text-align: start;\">他表示：“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”</p><p style=\"text-align: start;\">《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称，韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。</p><p style=\"text-align: start;\">他们的逻辑相当合理：美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家，而本地公司难以与之竞争。</p><p style=\"text-align: start;\">这种模式在全球范围内不断重复。例如，根据英国投资协会（当地的一个行业组织）的数据，仅在去年11月，英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑，而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。</p><p style=\"text-align: start;\">不仅是普通散户在购买美国股票，机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示：“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票，唱空欧盟。他们的新共识是，欧洲无法在经济上自我调整，而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票，那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”</p><p style=\"text-align: start;\">他补充道：“问题是，达沃斯的共识几乎总是错误的。”</p><p style=\"text-align: start;\">仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如，亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中，确实存在支持逆向观点的估值论据。</p><p style=\"text-align: start;\">根据FactSet的数据，iShares MSCI全球（不含美国）ETF的预期市盈率为13.4，而SPDR标普500 ETF的预期市盈率为22.1。</p></body></html>","source":"lsy1737767377475","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>比傻钱还傻的资金拼命买入美股</title>\n<style 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Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示，外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示，非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。他表示：“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称，韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。他们的逻辑相当合理：美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家，而本地公司难以与之竞争。这种模式在全球范围内不断重复。例如，根据英国投资协会（当地的一个行业组织）的数据，仅在去年11月，英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑，而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。不仅是普通散户在购买美国股票，机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示：“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票，唱空欧盟。他们的新共识是，欧洲无法在经济上自我调整，而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票，那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”他补充道：“问题是，达沃斯的共识几乎总是错误的。”仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如，亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中，确实存在支持逆向观点的估值论据。根据FactSet的数据，iShares MSCI全球（不含美国）ETF的预期市盈率为13.4，而SPDR标普500 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“那是我整个职业生涯中最艰难的三年，那段时期令人痛苦，公司陷入了困境，很多时候我以为我们已经走出困境，但事实并非如此。”\n</blockquote>\n<p>法庭上，马斯克还谈及利用自己的幽默感为特斯拉做免费宣传，称“如果我们娱乐大众，他们会写关于我们的故事，我们就不必把钱花在降低汽车价格的广告上。他自豪地坦言：</p>\n<blockquote>\n 我确实有幽默感。我觉得我很有趣。\n</blockquote>\n<p>由于疫情缘故，这场审判已经推迟了一年多。马斯克是唯一被起诉的特斯拉董事会成员。而与SolarCity合并时期在职的特斯拉其他董事去年已经同意以6000万美元和解，并否认存在不当行为，其中一些特斯拉董事还是SolarCity个人股东或通过执掌的基金成为后者股东。</p>\n<p>分析指出，如果“头铁”的马斯克败诉，可能需要支付超过20亿美元来补偿给特斯拉，而不是赔给提起诉讼的原告股东，因为这是投资者代表公司利益发起的股东衍生诉讼。</p>\n<p>审判中需要回答的最大问题是，马斯克在收购交易中是否代表特斯拉股东们的最大利益行事，还是利用特殊身份促成了主要有利于他自己、他的家人和他旗下其他公司的决定。如果证据指向马斯克在操控收购过程，法院将评估交易本身与价格是否公平，可能责令马斯克向特斯拉偿还款项。</p>","source":"highlight_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克法庭大战原告律师，又蹦出了金句</title>\n<style 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马斯克这孙子就是为了操控推特股价赚钱","listText":"我早就说了 马斯克这孙子就是为了操控推特股价赚钱","text":"我早就说了 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14:41","market":"sh","language":"zh","title":"全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1161961252","media":"新智元","summary":"就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。更令人兴奋的是，成本不到30美金，就可以亲眼见证「啊哈」时刻。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队，只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS类技术。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。","content":"<html><head></head><body><p>这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。</p><p>全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？</p><p>就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。</p><p>诚如LeCun所言：「这一次，正是开源对闭源的胜利！」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96443f59328eead1fb03ccf0f6e8b4a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"519\"/></p><blockquote><p>在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。</p><p>大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。</p><p>OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。</p></blockquote><p>种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。</p><p>从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。</p><h2 id=\"id_1782456954\">30美金，就能看到「啊哈」时刻</h2><p>来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。</p><p>他们表示，结果相当出色！</p><p>实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。</p><p>更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5c66f649972cc1dcc1b64ac9e2312a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"468\"/></p><p>这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。</p><p>然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。</p><p>模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。</p><p>在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fdc1973cccfff685657e93776b421a6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"645\"/></p><p>在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。</p><p>结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。</p><p>他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5bf9a119224a98c43e0746453632356\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"872\"/></p><p>他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f1a78e6cf55328c051693886f074ca0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究</p><p>基础模型和指令模型两者区别：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当</p></li><li><p>指令输出的模型更具结构性和可读性</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f32389410d6e5ede00b75380edf87e07\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617d02e3d20394695f5f569d5f74c0d8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1128\"/></p><p>而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证</p></li><li><p>对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96b4239d735ae442de73323b5bd4c965\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"643\"/></p><p>苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f01a77c2fff63fd05ba3d19af0bfeab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"212\"/></p><h2 id=\"id_3291092331\">7B模型复刻，结果令人惊讶</h2><p>港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。</p><p>结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51085fb73be2a72ee23054c18e6df557\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"870\" tg-height=\"185\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17a612e8c7859f8429ee06ebe37234bb\" alt=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" title=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"492\"/><span>项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason</span></p><p>他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。</p><p>整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。</p><p>最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。</p><p>这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc28abafaf1b99ce393cf71fc2cfb483\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00ddd59c6d8b6ab3b8d2cf89524b23c4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"553\"/></p><p>其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。</p><p>Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。</p><p>在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。</p><p>大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3aa0b8e2d94bdc891f49c30a47aa475\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"438\"/></p><p>并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3320ec58f4e229808d3520653e70da3d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。</p><p>与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。</p><p>他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励</p></li><li><p>如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5</p></li><li><p>如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1</p></li></ul><p>该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。</p><h3 id=\"id_1461976375\" style=\"text-align: center;\">第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）</h3><p>接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。</p><h4 id=\"id_606216327\">训练过程动态分析</h4><p>如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。</p><p>经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。</p><p>输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。</p><p>随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c617c450f7e378da91201c2612d6b7dc\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"432\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59ef982da18a27da8c6263d647691fa7\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"924\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><h4 id=\"id_224279804\">自我反思机制的涌现</h4><p>在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60580dff773b0a70b356c7267119e819\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1054\" tg-height=\"423\"/></p><h3 id=\"id_2889548553\" style=\"text-align: center;\">第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）</h3><p>如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。</p><p>这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c761a6c0f0b865f5c1645cc06ad9869e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1053\" tg-height=\"445\"/></p><p>与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。</p><p>此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。</p><h3 id=\"id_1405061093\">训练过程分析</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca73d0446fd6af825ac840bba4c7b14\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"467\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/07444422d9115a8382ed0f8843badb5f\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"638\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><p>Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。</p><p>有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。</p><p>他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。</p><p>因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。</p><p>最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——</p><p>简约，便是最终极的精致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0031e63d9296afb7d700bb6315dbce70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"437\" tg-height=\"72\"/><span>图片</span></p><h2 id=\"id_2367102810\">完全开源复刻，HuggingFace下场了</h2><p>甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。</p><p>复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b6a0735cb87c3f66a56724b33c3f08c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"436\"/></p><p>这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/883546a6427f0ae894da543e70c593aa\" alt=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" title=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"391\"/><span>项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1</span></p><p>研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p><strong>步骤 1：</strong>通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。</p></li><li><p><strong>步骤 2：</strong>复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。</p></li><li><p><strong>步骤 3：</strong>展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b5e37647b6df05c2e00fdcae31c20a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1238\"/></p><h2 id=\"id_1672370884\">从斯坦福到MIT，R1成为首选</h2><p>一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。</p><p>DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c26a66723d3b3a6b69f68a1478db0112\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"966\" tg-height=\"1200\"/></p><p>在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a17a15963d44d09684758a53d9f16d6e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><p>a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95d7a12d8352525e938ddde62a68ba77\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\"/></p><p>还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aef5ecd49dffdc200d6f1bd7a0647528\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"169\"/></p><p>中国AI，这一次真的震撼了世界。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻</title>\n<style 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R1-Zero。他们表示，结果相当出色！实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究基础模型和指令模型两者区别：指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当指令输出的模型更具结构性和可读性此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。训练过程动态分析如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度自我反思机制的涌现在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。训练过程分析训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——简约，便是最终极的精致。图片完全开源复刻，HuggingFace下场了甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。步骤 2：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。从斯坦福到MIT，R1成为首选一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。中国AI，这一次真的震撼了世界。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":894,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}