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02-12
$INTC 20250221 21.0 CALL$
小赚出局
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01-27
哈哈来搞笑来了
“杀人诛心”？英伟达盘前大跌，DeepSeek“亲自”给出5点原因
DeepSeek技术突破引发市场恐慌。
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01-26
该封禁的还是封禁，该不让说的还是不让说。妥妥的AI界的工具人
全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻
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。
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2024-11-28
结合量子计算才有未来
英伟达股价明年初或飙升近30%！花旗点破下一个催化剂
花旗分析师将英伟达列入未来90天内的“积极催化剂观察名单”；随着首席执行官黄仁勋准备在CES 2025上发表开幕主题演讲，英伟达的股价可能上涨27%；英伟达的GPU芯片对于AI工作负载和人形机器人而言至关重要；花旗分析师在最近的一份报告中将$英伟达$列入未来90天内的“积极催化剂观察名单”。随着英伟达的人工智能GPU芯片受到热捧，该公司股价今年迄今已飙升176% 。
英伟达股价明年初或飙升近30%！花旗点破下一个催化剂
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2024-11-26
$莱迪思半导体(LSCC)$
卖了。涨了。每次都是踏空。之前赚4000的时候。没走。等着亏5000.跑了。15000 现在 经过我一番骚操作。现在剩下4500了
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2024-11-22
$英伟达 CALENDAR 241129/241122 CALL 152.5/CALL 152.5$
我想🔪了他们
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2024-11-21
我也感觉。我的期权。感觉要滚仓了
英伟达Q3业绩全面超预期，但Q4营收预期未能打动华尔街
11月21日，$英伟达(NVDA)$Q3营收351亿美元，上年同期为181.2亿美元，市场预期为330亿美元；Q3数据中心业务收入为308亿美元，上一财季为263亿美元，同比增长112%。
英伟达Q3业绩全面超预期，但Q4营收预期未能打动华尔街
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2024-11-21
真实奇葩中的奇葩
美股夜盘｜英伟达绩后跌超2%；Snowflake绩后涨逾19%；加密货币概念股普涨
11月21日，美股夜盘时段，$英伟达(NVDA)$跌超2%，Q4营收指引不及华尔街最高预期。$Snowflake(SNOW)$大涨超19%，最新业绩指引超预期，新产品有望扭转颓势。加密货币概念股普涨，MicroStrategy、Marathon Digital涨近4%；比特币盘中一度逼近9.5万美元大关。
美股夜盘｜英伟达绩后跌超2%；Snowflake绩后涨逾19%；加密货币概念股普涨
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2024-11-21
这个华尔街也是真的让人醉
非常抱歉，此主贴已删除
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2024-11-19
期权都快被平了，还在这里推
美股何去何从，英伟达或掌握最大话语权！
美银指出，这家芯片制造商的业绩对美股的影响可能比非农就业报告、CPI或美联储会议更大。美银全球研究公司称，芯片制造商英伟达在周三公布的季度财报本周重新成为人们关注的焦点，其表现可能决定美国股市的近期走向。可以肯定的是，英伟达是美国股市“最具主导地位的股票”，在过去一年中推动了标普500指数约20%的回报。英伟达将是所谓的科技股“七巨头”中最后一家公布季度财报的公司。
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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\">2025-01-27 20:08</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>周一，英伟达盘前股价暴跌，截至发稿跌幅超11%，消息面上，中国大模型DeepSeek的横空出世引发芯片股估值担忧。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fae74e8da2efeeaad03d683a7bb9a11c\" title=\"\" tg-width=\"450\" tg-height=\"127\"/></p><p>有趣的是，DeepSeek大模型“亲自”分析了英伟达股价的波动，给出了5点原因：DeepSeek技术突破引发市场恐慌、DeepSeek对英伟达（GPU需求和投资者信心）造成直接冲击、AI行业竞争格局或重塑、市场出现恐慌性抛售叠加部分投资者可能利用市场情绪做空英伟达股票，以及AI资本支出受到质疑叠加投资者对高估值的科技股风险偏好下降这一宏观背景。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b794d5ad7a825f3a59733f0ffd087d4\" title=\"\" tg-width=\"293\" 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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},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":789,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":375865402413160,"gmtCreate":1732769187615,"gmtModify":1732769189964,"author":{"id":"27535081260360","authorId":"27535081260360","name":"helloA","avatar":"https://static.tigerbbs.com/51197f8e8b92d5ff5345168f8afaa9a1","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"27535081260360","authorIdStr":"27535081260360"},"themes":[],"htmlText":"结合量子计算才有未来","listText":"结合量子计算才有未来","text":"结合量子计算才有未来","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/375865402413160","repostId":"1162290649","repostType":2,"repost":{"id":"1162290649","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1732759200,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162290649?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-28 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tg-width=\"700\" tg-height=\"525\"/></p><p>花旗分析师Atif Malik表示：“我们对1月份的CES展开了积极的观察，我们预计Blackwell的销售预期将走高，管理层将谈论由企业和机器人工业需求引发的推断。”</p><p>Malik表示，在CES活动上，随着英伟达加大下一代AI芯片的产量，该公司可能会进一步提高其Blackwell产品的销售预期。</p><p>此外，Malik预计，英伟达管理层将告诉分析师，其利润率可能会在4月份触底，随后逐渐走高，并讨论人工智能机器人在仓库、制造业甚至人形机器人方面的“推理主导的拐点”。</p><p>近年来，包括特斯拉、Figure.AI和波士顿动力在内的公司一直在竞相开发人形机器人，而英伟达的GPU芯片在这些设备中占据了中心位置。</p><p>在2024年3月英伟达的年度GTC大会上，黄仁勋在舞台上展示了9个不同的人形机器人，这些机器人部分由英伟达的芯片驱动。</p><p>在英伟达上周发布第三季度财报后，花旗将英伟达股票评级为“买入”，并将其目标价从170美元上调至175美元。</p><p>随着英伟达的人工智能GPU芯片受到热捧，该公司股价今年迄今已飙升176% 。</p><p><em>本文编译自 BUSINESS INSIDER 《https://markets.businessinsider.com/news/stocks/nvidia-stock-price-positive-catalyst-watch-january-2025-ces-event-2024-11》</em></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/581788611f0388c8a4de3c2a2dbc7a09","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1162290649","content_text":"花旗分析师将英伟达列入未来90天内的“积极催化剂观察名单”；随着首席执行官黄仁勋准备在CES 2025上发表开幕主题演讲，英伟达的股价可能上涨27%；英伟达的GPU芯片对于AI工作负载和人形机器人而言至关重要；花旗分析师在最近的一份报告中将英伟达列入未来90天内的“积极催化剂观察名单”。该公司表示，随着创始人兼首席执行官黄仁勋为2025年国际消费电子展（CES 2025）上的重大主题演讲做准备，这家芯片巨头的股价到2025年初可能会飙升27%，达到其175美元的目标价。消费电子展将于1月7日至1月10日举行，黄仁勋将于1月6日下午6:30发表开幕主题演讲。花旗表示，演讲结束后将于1月7日举行面向金融分析师的问答环节。花旗分析师Atif Malik表示：“我们对1月份的CES展开了积极的观察，我们预计Blackwell的销售预期将走高，管理层将谈论由企业和机器人工业需求引发的推断。”Malik表示，在CES活动上，随着英伟达加大下一代AI芯片的产量，该公司可能会进一步提高其Blackwell产品的销售预期。此外，Malik预计，英伟达管理层将告诉分析师，其利润率可能会在4月份触底，随后逐渐走高，并讨论人工智能机器人在仓库、制造业甚至人形机器人方面的“推理主导的拐点”。近年来，包括特斯拉、Figure.AI和波士顿动力在内的公司一直在竞相开发人形机器人，而英伟达的GPU芯片在这些设备中占据了中心位置。在2024年3月英伟达的年度GTC大会上，黄仁勋在舞台上展示了9个不同的人形机器人，这些机器人部分由英伟达的芯片驱动。在英伟达上周发布第三季度财报后，花旗将英伟达股票评级为“买入”，并将其目标价从170美元上调至175美元。随着英伟达的人工智能GPU芯片受到热捧，该公司股价今年迄今已飙升176% 。本文编译自 BUSINESS INSIDER 《https://markets.businessinsider.com/news/stocks/nvidia-stock-price-positive-catalyst-watch-january-2025-ces-event-2024-11》","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1103,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":374839715193216,"gmtCreate":1732554655842,"gmtModify":1732554892742,"author":{"id":"27535081260360","authorId":"27535081260360","name":"helloA","avatar":"https://static.tigerbbs.com/51197f8e8b92d5ff5345168f8afaa9a1","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"27535081260360","authorIdStr":"27535081260360"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://www.laohu8.com/S/LSCC\">$莱迪思半导体(LSCC)$ </a>卖了。涨了。每次都是踏空。之前赚4000的时候。没走。等着亏5000.跑了。15000 现在 经过我一番骚操作。现在剩下4500了","listText":"<a href=\"https://www.laohu8.com/S/LSCC\">$莱迪思半导体(LSCC)$ </a>卖了。涨了。每次都是踏空。之前赚4000的时候。没走。等着亏5000.跑了。15000 现在 经过我一番骚操作。现在剩下4500了","text":"$莱迪思半导体(LSCC)$ 卖了。涨了。每次都是踏空。之前赚4000的时候。没走。等着亏5000.跑了。15000 现在 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tg-height=\"1080\"/></p><h2 id=\"id_3143940233\">主要财务数据</h2><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>营收</strong>：三季度营业收入350.8亿美元，同比增长94%，分析师预期中值为332.5亿美元，英伟达自身指引318.5亿至331.5亿美元，前一季度同比增长122%。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>EPS</strong>：三季度非GAAP口径下调整后的每股收益（EPS）为0.81美元，同比增长103%，分析师预期0.74美元，前一季度同比增长152%。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>毛利率</strong>：三季度调整后毛利率为75%，持平一年前水平和分析师预期，环比下降0.7个百分点，英伟达指引为74.5%至75.5%，前一季度为75.7%、同比提升4.5个百分点。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea9c8a4421cc90d0bb2ef72376109843\" title=\"\" tg-width=\"658\" tg-height=\"768\"/></p><h2 id=\"id_3676965321\">分业务来看</h2><ul style=\"\"><li><p><strong>数据中心</strong>：三季度数据中心营收308亿美元，同比增长112%，分析师预期为291.4亿美元，前一季度同比增长154%。</p></li><li><p><strong>游戏和AI PC</strong>：三季度游戏和AI PC业务营收33亿美元，同比增长15%，分析师预期为30.6亿美元，前一季度同比增长16%。</p></li><li><p><strong>专业可视化</strong>：三季度专业可视化营收4.86亿美元，同比增长17%，分析师预期为4.777亿美元，前一季度同比增长20%。</p></li><li><p><strong>汽车和机器人</strong>：三季度汽车和机器人业务营收4.49亿美元，同比增长72%，分析师预期为3.645亿美元，前一季度同比增长37%。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3684eb77f6d821f4dfb68f3d2c5a245c\" title=\"\" tg-width=\"1395\" tg-height=\"688\"/></p><h2 id=\"id_2790492279\">业绩指引</h2><ul style=\"\"><li><p><strong>营收</strong>：四季度营收预计为375亿美元，上下浮动2%，即367.5亿至382.5亿美元，分析师预期中值为371亿美元。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>毛利率</strong>：三季度非GAAP口径下毛利率预计为73%至73.5%，上下浮动50个基点，即最低72.5%，最高74%。</p></li></ul><p>财报发布后，英伟达美股盘后大幅波动，一度跌近5%，随后收窄至1%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/156da63406a7ba063ba8e3c1ab2db6ad\" title=\"\" tg-width=\"877\" tg-height=\"829\"/></p><h2 id=\"id_2227559942\">业绩电话会</h2><p><strong>英伟达：AI芯片Blackwell的需求“大得惊人”，将从2025财年的四季度开始发货</strong></p><p>英伟达表示，AI芯片Blackwell产品发货将从2025财年的四季度开始，届时将同时发货Blackwell和Hopper。Blackwell的增产过程将持续至2026财年。Blackwell供不应求状态将（连续）持续好几个季度。Hopper和Blackwell系统存在某些供应限制。人工智能（AI）时代“全速前进”。网络需求是强劲的，正在增长。</p><p>Blackwell的需求“大得惊人”。公司处于Blackwell营收超预期的正轨之上。当增产（完成时），Blackwell利润率将处于70%-80%区间的中部。软件和支持年化收入20亿美元。预计网络（业务）将回归连续季度性的增长。</p><h2 id=\"id_3860415872\">机构点评</h2><p><strong>英伟达四季度营收预期未能打动华尔街</strong></p><p>英伟达周三公布的第四季度营收预测略高于预期，但仍未达到一些投资者的高期望。该公司公布财报后在美股盘后下跌约2%。该公司预计第四季度的营收为375亿美元，上下浮动2%，而根据LSEG编制的数据，分析师的平均预期为370.9亿美元。英伟达CEO黄仁勋表示：“人工智能时代正在全速发展，推动全球向英伟达计算的转变。”他说：“随着基础模型制造商扩大预训练、后训练和推理的规模，对Hopper的需求和对Blackwell的预期是令人难以置信的。”在业绩公布之前，人们的预期很高，英伟达的股价在过去两个月里上涨了20%以上。今年到目前为止，该公司股价几乎翻了两番，在过去两年中上涨了九倍多。</p><p><strong>英伟达四季度营收前景有些模棱两可</strong></p><p style=\"text-align: start;\">分析师Reinicke：如果对营收前景进行“正负2%”的预测——根据快速计算，这意味着英伟达预计第四季度营收在367.5亿美元至382.5亿美元之间。分析师的平均预期为371亿美元。所以我们可以理解为什么人们对这个数字会有下意识的反应（股价在盘后下跌）。如果它出现在“- 2%”的一边，它将低于预期。当然，如果减得少一点，或者是“+2%”，就会达到或超过预期。</p></body></html>","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>英伟达Q3业绩全面超预期，但Q4营收预期未能打动华尔街</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{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; 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class=\"title\">\n英伟达Q3业绩全面超预期，但Q4营收预期未能打动华尔街\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" 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\">2024-11-21 05:20</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>【直播回放】<a href=\"https://www.laohu8.com/m/live/1815733153422346/?name=RNLive&rndata=%7B%22liveId%22%3A%221815733153422346%22%2C%22type%22%3A1%7D\" title=\"英伟达FY2025Q3业绩电话会议\" target=\"_blank\" class=\"\">英伟达FY2025Q3业绩电话会议</a></strong></p><blockquote><p>AI芯片巨头英伟达Q3业绩全面超市场预期，但本季的指引中值未能达到分析师的高端预期。从股价表现看，投资者似乎觉得这样的指引不够炸裂，盘后英伟达股价一度大跌近5%。</p></blockquote><p>11月21日，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>发布2025财年第三季度业绩。财报显示，第三季度营收350.82亿美元，市场预期332.5亿美元，去年同期181.2亿美元；净利润193.09亿美元，市场预期185.5亿美元，去年同期92.43亿美元；每股收益0.78美元，市场预期0.69美元，去年同期3.71美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31c7f2278ef9c027b74269443a090d8d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><h2 id=\"id_3143940233\">主要财务数据</h2><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>营收</strong>：三季度营业收入350.8亿美元，同比增长94%，分析师预期中值为332.5亿美元，英伟达自身指引318.5亿至331.5亿美元，前一季度同比增长122%。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>EPS</strong>：三季度非GAAP口径下调整后的每股收益（EPS）为0.81美元，同比增长103%，分析师预期0.74美元，前一季度同比增长152%。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>毛利率</strong>：三季度调整后毛利率为75%，持平一年前水平和分析师预期，环比下降0.7个百分点，英伟达指引为74.5%至75.5%，前一季度为75.7%、同比提升4.5个百分点。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea9c8a4421cc90d0bb2ef72376109843\" title=\"\" tg-width=\"658\" tg-height=\"768\"/></p><h2 id=\"id_3676965321\">分业务来看</h2><ul style=\"\"><li><p><strong>数据中心</strong>：三季度数据中心营收308亿美元，同比增长112%，分析师预期为291.4亿美元，前一季度同比增长154%。</p></li><li><p><strong>游戏和AI PC</strong>：三季度游戏和AI PC业务营收33亿美元，同比增长15%，分析师预期为30.6亿美元，前一季度同比增长16%。</p></li><li><p><strong>专业可视化</strong>：三季度专业可视化营收4.86亿美元，同比增长17%，分析师预期为4.777亿美元，前一季度同比增长20%。</p></li><li><p><strong>汽车和机器人</strong>：三季度汽车和机器人业务营收4.49亿美元，同比增长72%，分析师预期为3.645亿美元，前一季度同比增长37%。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3684eb77f6d821f4dfb68f3d2c5a245c\" title=\"\" tg-width=\"1395\" tg-height=\"688\"/></p><h2 id=\"id_2790492279\">业绩指引</h2><ul style=\"\"><li><p><strong>营收</strong>：四季度营收预计为375亿美元，上下浮动2%，即367.5亿至382.5亿美元，分析师预期中值为371亿美元。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>毛利率</strong>：三季度非GAAP口径下毛利率预计为73%至73.5%，上下浮动50个基点，即最低72.5%，最高74%。</p></li></ul><p>财报发布后，英伟达美股盘后大幅波动，一度跌近5%，随后收窄至1%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/156da63406a7ba063ba8e3c1ab2db6ad\" title=\"\" tg-width=\"877\" tg-height=\"829\"/></p><h2 id=\"id_2227559942\">业绩电话会</h2><p><strong>英伟达：AI芯片Blackwell的需求“大得惊人”，将从2025财年的四季度开始发货</strong></p><p>英伟达表示，AI芯片Blackwell产品发货将从2025财年的四季度开始，届时将同时发货Blackwell和Hopper。Blackwell的增产过程将持续至2026财年。Blackwell供不应求状态将（连续）持续好几个季度。Hopper和Blackwell系统存在某些供应限制。人工智能（AI）时代“全速前进”。网络需求是强劲的，正在增长。</p><p>Blackwell的需求“大得惊人”。公司处于Blackwell营收超预期的正轨之上。当增产（完成时），Blackwell利润率将处于70%-80%区间的中部。软件和支持年化收入20亿美元。预计网络（业务）将回归连续季度性的增长。</p><h2 id=\"id_3860415872\">机构点评</h2><p><strong>英伟达四季度营收预期未能打动华尔街</strong></p><p>英伟达周三公布的第四季度营收预测略高于预期，但仍未达到一些投资者的高期望。该公司公布财报后在美股盘后下跌约2%。该公司预计第四季度的营收为375亿美元，上下浮动2%，而根据LSEG编制的数据，分析师的平均预期为370.9亿美元。英伟达CEO黄仁勋表示：“人工智能时代正在全速发展，推动全球向英伟达计算的转变。”他说：“随着基础模型制造商扩大预训练、后训练和推理的规模，对Hopper的需求和对Blackwell的预期是令人难以置信的。”在业绩公布之前，人们的预期很高，英伟达的股价在过去两个月里上涨了20%以上。今年到目前为止，该公司股价几乎翻了两番，在过去两年中上涨了九倍多。</p><p><strong>英伟达四季度营收前景有些模棱两可</strong></p><p style=\"text-align: start;\">分析师Reinicke：如果对营收前景进行“正负2%”的预测——根据快速计算，这意味着英伟达预计第四季度营收在367.5亿美元至382.5亿美元之间。分析师的平均预期为371亿美元。所以我们可以理解为什么人们对这个数字会有下意识的反应（股价在盘后下跌）。如果它出现在“- 2%”的一边，它将低于预期。当然，如果减得少一点，或者是“+2%”，就会达到或超过预期。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1176718852","content_text":"【直播回放】英伟达FY2025Q3业绩电话会议AI芯片巨头英伟达Q3业绩全面超市场预期，但本季的指引中值未能达到分析师的高端预期。从股价表现看，投资者似乎觉得这样的指引不够炸裂，盘后英伟达股价一度大跌近5%。11月21日，英伟达发布2025财年第三季度业绩。财报显示，第三季度营收350.82亿美元，市场预期332.5亿美元，去年同期181.2亿美元；净利润193.09亿美元，市场预期185.5亿美元，去年同期92.43亿美元；每股收益0.78美元，市场预期0.69美元，去年同期3.71美元。主要财务数据营收：三季度营业收入350.8亿美元，同比增长94%，分析师预期中值为332.5亿美元，英伟达自身指引318.5亿至331.5亿美元，前一季度同比增长122%。EPS：三季度非GAAP口径下调整后的每股收益（EPS）为0.81美元，同比增长103%，分析师预期0.74美元，前一季度同比增长152%。毛利率：三季度调整后毛利率为75%，持平一年前水平和分析师预期，环比下降0.7个百分点，英伟达指引为74.5%至75.5%，前一季度为75.7%、同比提升4.5个百分点。分业务来看数据中心：三季度数据中心营收308亿美元，同比增长112%，分析师预期为291.4亿美元，前一季度同比增长154%。游戏和AI PC：三季度游戏和AI PC业务营收33亿美元，同比增长15%，分析师预期为30.6亿美元，前一季度同比增长16%。专业可视化：三季度专业可视化营收4.86亿美元，同比增长17%，分析师预期为4.777亿美元，前一季度同比增长20%。汽车和机器人：三季度汽车和机器人业务营收4.49亿美元，同比增长72%，分析师预期为3.645亿美元，前一季度同比增长37%。业绩指引营收：四季度营收预计为375亿美元，上下浮动2%，即367.5亿至382.5亿美元，分析师预期中值为371亿美元。毛利率：三季度非GAAP口径下毛利率预计为73%至73.5%，上下浮动50个基点，即最低72.5%，最高74%。财报发布后，英伟达美股盘后大幅波动，一度跌近5%，随后收窄至1%。业绩电话会英伟达：AI芯片Blackwell的需求“大得惊人”，将从2025财年的四季度开始发货英伟达表示，AI芯片Blackwell产品发货将从2025财年的四季度开始，届时将同时发货Blackwell和Hopper。Blackwell的增产过程将持续至2026财年。Blackwell供不应求状态将（连续）持续好几个季度。Hopper和Blackwell系统存在某些供应限制。人工智能（AI）时代“全速前进”。网络需求是强劲的，正在增长。Blackwell的需求“大得惊人”。公司处于Blackwell营收超预期的正轨之上。当增产（完成时），Blackwell利润率将处于70%-80%区间的中部。软件和支持年化收入20亿美元。预计网络（业务）将回归连续季度性的增长。机构点评英伟达四季度营收预期未能打动华尔街英伟达周三公布的第四季度营收预测略高于预期，但仍未达到一些投资者的高期望。该公司公布财报后在美股盘后下跌约2%。该公司预计第四季度的营收为375亿美元，上下浮动2%，而根据LSEG编制的数据，分析师的平均预期为370.9亿美元。英伟达CEO黄仁勋表示：“人工智能时代正在全速发展，推动全球向英伟达计算的转变。”他说：“随着基础模型制造商扩大预训练、后训练和推理的规模，对Hopper的需求和对Blackwell的预期是令人难以置信的。”在业绩公布之前，人们的预期很高，英伟达的股价在过去两个月里上涨了20%以上。今年到目前为止，该公司股价几乎翻了两番，在过去两年中上涨了九倍多。英伟达四季度营收前景有些模棱两可分析师Reinicke：如果对营收前景进行“正负2%”的预测——根据快速计算，这意味着英伟达预计第四季度营收在367.5亿美元至382.5亿美元之间。分析师的平均预期为371亿美元。所以我们可以理解为什么人们对这个数字会有下意识的反应（股价在盘后下跌）。如果它出现在“- 2%”的一边，它将低于预期。当然，如果减得少一点，或者是“+2%”，就会达到或超过预期。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":916,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":373168474378640,"gmtCreate":1732151158247,"gmtModify":1732151160845,"author":{"id":"27535081260360","authorId":"27535081260360","name":"helloA","avatar":"https://static.tigerbbs.com/51197f8e8b92d5ff5345168f8afaa9a1","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"27535081260360","authorIdStr":"27535081260360"},"themes":[],"htmlText":"真实奇葩中的奇葩","listText":"真实奇葩中的奇葩","text":"真实奇葩中的奇葩","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/373168474378640","repostId":"1171061017","repostType":2,"repost":{"id":"1171061017","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1732151066,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1171061017?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-21 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22:48","market":"us","language":"zh","title":"美股何去何从，英伟达或掌握最大话语权！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1198761705","media":"金十数据","summary":"美银指出，这家芯片制造商的业绩对美股的影响可能比非农就业报告、CPI或美联储会议更大。美银全球研究公司称，芯片制造商英伟达在周三公布的季度财报本周重新成为人们关注的焦点，其表现可能决定美国股市的近期走向。可以肯定的是，英伟达是美国股市“最具主导地位的股票”，在过去一年中推动了标普500指数约20%的回报。英伟达将是所谓的科技股“七巨头”中最后一家公布季度财报的公司。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>美银指出，这家芯片制造商的业绩对美股的影响可能比非农就业报告、CPI或美联储会议更大。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">11月19日，英伟达绩前涨超2%，美银全球研究公司（BofA Global Research）称，芯片制造商英伟达在周三公布的季度财报本周重新成为人们关注的焦点，其表现可能决定美国股市的近期走向。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a638740f3653ef67afef3ca5ad96a73d\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">由股票衍生品分析师Gonzalo Asis领导的美银分析师团队在上周日的一份客户报告中表示，“股市一直专注于选举影响、利率波动和美联储，但期权市场告诉我们英伟达的收益对整个市场来说仍然是一件非常重要的事情。”</p><p style=\"text-align: justify;\">分析师指出，下图显示，<strong>标普500指数在这家人工智能宠儿公布财报后的隐含波动率，与英伟达自身在这一期间的隐含波动率保持一致。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Asis和他的团队还指出，期权市场的定价显示，<strong>英伟达的业绩将带来更广泛的市场风险，而不是其他可能影响市场的事件，包括下一份非农就业报告、消费者价格指数（CPI）报告，甚至是美联储12月的政策会议。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5cbab26da230dd5aa111d1a2a7ef34\" title=\"\" tg-width=\"840\" tg-height=\"382\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">可以肯定的是，英伟达是美国股市“最具主导地位的股票”，在过去一年中推动了标普500指数约20%的回报。美银分析师写道，预计该公司还将在第三季度推动这一大盘股指数的每股收益（EPS）增长近25%。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么Asis和他的团队警告说，<strong>如果周三英伟达的收益令人失望，与英伟达相关的“个股脆弱性”风险将不断上升</strong>。他们表示，<strong>如果以科技股为主的纳斯达克100指数本周下跌3%左右，看跌期权价差可能会提供“有吸引力的回报”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达将是所谓的科技股“七巨头”中最后一家公布季度财报的公司。接受FactSet调查的分析师一致认为，这家芯片制造商报告的季度销售额为331亿美元，比上一季度增长10%，比一年前增长83%。</p><p style=\"text-align: justify;\">投资者还期待一些大型零售商的业绩，以衡量消费者的实力和假日季前的经济状况。沃尔玛和劳氏将于周二公布业绩，周三则是塔吉特和TJX 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Asis领导的美银分析师团队在上周日的一份客户报告中表示，“股市一直专注于选举影响、利率波动和美联储，但期权市场告诉我们英伟达的收益对整个市场来说仍然是一件非常重要的事情。”分析师指出，下图显示，标普500指数在这家人工智能宠儿公布财报后的隐含波动率，与英伟达自身在这一期间的隐含波动率保持一致。Asis和他的团队还指出，期权市场的定价显示，英伟达的业绩将带来更广泛的市场风险，而不是其他可能影响市场的事件，包括下一份非农就业报告、消费者价格指数（CPI）报告，甚至是美联储12月的政策会议。可以肯定的是，英伟达是美国股市“最具主导地位的股票”，在过去一年中推动了标普500指数约20%的回报。美银分析师写道，预计该公司还将在第三季度推动这一大盘股指数的每股收益（EPS）增长近25%。这就是为什么Asis和他的团队警告说，如果周三英伟达的收益令人失望，与英伟达相关的“个股脆弱性”风险将不断上升。他们表示，如果以科技股为主的纳斯达克100指数本周下跌3%左右，看跌期权价差可能会提供“有吸引力的回报”。英伟达将是所谓的科技股“七巨头”中最后一家公布季度财报的公司。接受FactSet调查的分析师一致认为，这家芯片制造商报告的季度销售额为331亿美元，比上一季度增长10%，比一年前增长83%。投资者还期待一些大型零售商的业绩，以衡量消费者的实力和假日季前的经济状况。沃尔玛和劳氏将于周二公布业绩，周三则是塔吉特和TJX 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