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03-05
贸易战最终反噬自己,制造业没有回流前,步子大了会扯着🥚
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02-26
草包川
特朗普政策下的“热门交易”遭遇逆风!股市动荡与不确定性加剧
近期股市的不稳定已对一些原本预计在特朗普总统政策下受益最大的领域造成了影响。截至周一收盘,标准普尔500指数自11月5日以来,仍上涨约3.5%。然而,自1月20日特朗普就职以来,该指数已转为负增长。一些在选举时被视为热门“特朗普交易”的行业也面临困境。这一滑坡发生之际,特朗普的关税政策范围仍不确定,且有经济增长放缓的迹象。
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02-24
Grok3足够维持特斯拉股价
特斯拉股价面临50%跌幅风险?马斯克曾经的忠实信徒详解四大危机
现在,他加倍强调了特斯拉股票在2025年将遭受重创的原因。在大选后最初的飙升之后,特斯拉的股价在2025年迄今下跌了16%,自格伯去年12月发表上述言论以来,特斯拉的股价下跌了约4%。去年是特斯拉电动汽车销量首次出现年度下滑。特斯拉面临的另一个威胁是马斯克与美国总统特朗普的密切关系。尽管投资者最初热情高涨,但该行表示,特斯拉股票的目标价仍为135美元,这意味着特斯拉股价可能较当前水平下跌60%。
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02-20
搭便车
阿里资本开支大增,世纪互联、万国数据等公司有望受益
阿里第三财季资本开支达318亿,环比大增80%。
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02-11
百度,哈哈
放言买入“一切”中国资产的对冲基金大佬全面加仓中概股和ETF
2月10日,彭博对亿万富翁投资人David Tepper旗下Appaloosa LP的13F披露文件分析发现,这家对冲基金第四季全面增持了中概股和中国股票基金。增持及数量:$京东(JD)$317万份,$阿里巴巴(BABA)$184万份,$贝壳(BEKE)$40万份,$百度(BIDU)$10万份,$拼多多(PDD)$5.5万份;Kraneshares金瑞中证中国互联网ETF 81万份,$iShares(EEMA)$安硕中国大盘股ETF 80万份。阿里巴巴依然为第一大重仓股,占净资产的16%。
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01-31
OpenAI 变为CloseAI,DeepSeek 成为真的OpenAI [捂脸]
对Deepseek从赞叹到压制,硅谷为何一周内变脸
美国监管层对 DeepSeek 的态度也随之转向。两天之内,美国科技巨头及监管层对 DeepSeek 的态度由溢美转向压制,反映了其对自身「科技霸权」动摇的深层忧虑。1 月 29 日,外媒报道,微软的安全研究人员发现,DeepSeek 相关人士可能使用 OpenAI 应用程序编程接口 ,未经授权「窃取」了大量数据。当日,OpenAI 向外媒透露,它发现了 DeepSeek 使用「蒸馏」技术相关的证据。针对这种指控,DeepSeek 并未做出回应。然而,DeepSeek 的 R1 和多模态模型 Janus Pro 彻底彻底改变了这一认知。
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01-26
核电股要暴跌了
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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01-16
**痘印
媒体称抖音未放开海外用户注册
据《科创板日报》,今日有消息称,抖音现已开放国际注册,目前已经可以在抖音刷到大量IP属地显示为美国、英国、俄罗斯、泰国等地的用户视频。《科创板日报》从知情人士处获悉,抖音有海外用户和放开注册没有关系,抖音目前“没放开海外注册”。
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01-13
技术型操盘手不行
这只电车股是一块璞玉,市值有望大涨10倍!2月25日或是爆发点
Lucid 处于正确的时间、正确的地点。
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2024-11-22
一个时代结束了
快手、新东方获纳入恒指成分股,新世界发展遭剔除
本周五(11月22日)港股盘后,恒指公司发布公告,将 $快手-W(01024)$ 和 $新东方-S(09901)$ 纳入香港恒生指数成分股,$新世界发展(00017)$公司将被剔除恒生指数,成份股数目将由82只增加至83只。此外,恒指公司将 $美的集团(00300)$ 纳入恒生科技指数,剔除 $微博-SW(09898)$ 。
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(XLE)自选举日以来上涨不到1%,尽管特朗普承诺支持化石燃料生产,该基金自就职以来仍有所下跌。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a80a7ddfd6d91b005c207fc7f06a634a\" tg-width=\"879\" tg-height=\"781\"/></p><p>金融板块则是保持较大涨幅的领域之一, <a href=\"https://laohu8.com/S/XLF\">金融ETF</a> (XLF)自选举日以来上涨了9%。但即便如此,这只基金在2月也面临亏损的风险。</p><p>除了股票市场,加密货币交易也失去了动力,比特币在12月首次突破10万美元后,目前已回落至9万美元以下。</p><p>这一滑坡发生之际,特朗普的关税政策范围仍不确定,且有经济增长放缓的迹象。美联储上个月暂停了降息,同时华盛顿的领导人尚未就延长特朗普第一任期减税政策达成一致,该政策预计将在今年年底到期。</p><p>瑞银资产配置主管兼美洲首席投资官杰森·德拉霍(Jason Draho)在周一给客户的报告中表示,投资者开始担心特朗普政府可能出现“政策失误”。</p><p>“可以公平地说,投资者更倾向于认为会出台支持市场的政策(即政策支持)而非市场负面的政策失误。但根据迄今为止的行动和最新数据,后者的可能性正在上升。尽管政策失误的可能性仍然较低,但在这一点明确之前,争论可能会引发市场波动,尤其是在短期内,”德拉霍写道。</p><p>美国股市距离历史高点仍不远。而且美国股市并非孤立存在,中国和欧洲的股市在过去几年落后于美国之后,近期也表现强劲。</p><p>雷蒙德詹姆斯策略师塔维斯·麦考特(Tavis McCourt)在周日给客户的报告中表示:“这个广泛的主题是全球性的,全球资本流动在经历了约7年的顺风后,现在对美国股市来说构成了逆风。”</p><p><em>本文编译自 CNBC 《Some ‘Trump trades’ are starting to roll over as the stock market sputters》</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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(XLE)自选举日以来上涨不到1%,尽管特朗普承诺支持化石燃料生产,该基金自就职以来仍有所下跌。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a80a7ddfd6d91b005c207fc7f06a634a\" tg-width=\"879\" tg-height=\"781\"/></p><p>金融板块则是保持较大涨幅的领域之一, <a href=\"https://laohu8.com/S/XLF\">金融ETF</a> (XLF)自选举日以来上涨了9%。但即便如此,这只基金在2月也面临亏损的风险。</p><p>除了股票市场,加密货币交易也失去了动力,比特币在12月首次突破10万美元后,目前已回落至9万美元以下。</p><p>这一滑坡发生之际,特朗普的关税政策范围仍不确定,且有经济增长放缓的迹象。美联储上个月暂停了降息,同时华盛顿的领导人尚未就延长特朗普第一任期减税政策达成一致,该政策预计将在今年年底到期。</p><p>瑞银资产配置主管兼美洲首席投资官杰森·德拉霍(Jason Draho)在周一给客户的报告中表示,投资者开始担心特朗普政府可能出现“政策失误”。</p><p>“可以公平地说,投资者更倾向于认为会出台支持市场的政策(即政策支持)而非市场负面的政策失误。但根据迄今为止的行动和最新数据,后者的可能性正在上升。尽管政策失误的可能性仍然较低,但在这一点明确之前,争论可能会引发市场波动,尤其是在短期内,”德拉霍写道。</p><p>美国股市距离历史高点仍不远。而且美国股市并非孤立存在,中国和欧洲的股市在过去几年落后于美国之后,近期也表现强劲。</p><p>雷蒙德詹姆斯策略师塔维斯·麦考特(Tavis McCourt)在周日给客户的报告中表示:“这个广泛的主题是全球性的,全球资本流动在经历了约7年的顺风后,现在对美国股市来说构成了逆风。”</p><p><em>本文编译自 CNBC 《Some ‘Trump trades’ are starting to roll over as the stock market 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Draho)在周一给客户的报告中表示,投资者开始担心特朗普政府可能出现“政策失误”。“可以公平地说,投资者更倾向于认为会出台支持市场的政策(即政策支持)而非市场负面的政策失误。但根据迄今为止的行动和最新数据,后者的可能性正在上升。尽管政策失误的可能性仍然较低,但在这一点明确之前,争论可能会引发市场波动,尤其是在短期内,”德拉霍写道。美国股市距离历史高点仍不远。而且美国股市并非孤立存在,中国和欧洲的股市在过去几年落后于美国之后,近期也表现强劲。雷蒙德詹姆斯策略师塔维斯·麦考特(Tavis McCourt)在周日给客户的报告中表示:“这个广泛的主题是全球性的,全球资本流动在经历了约7年的顺风后,现在对美国股市来说构成了逆风。”本文编译自 CNBC 《Some ‘Trump trades’ are starting to roll over as the stock market 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FSD“行不通”</strong></p><p>格伯认为,今年特斯拉的股票将遭遇灾难,因为马斯克6月份在德克萨斯州奥斯汀推出自动驾驶出租车网络的目标过于雄心勃勃。</p><p>“所有这些东西都将在今年实现,因为他把实现全自动驾驶的最后期限定为几个月后。这似乎不可能发生,”格伯说。</p><p>“我们在机器人出租车和自动驾驶方面远远落后,这是毫无疑问的,”戈伯说,并补充说他认为Waymo的方法是“一个更安全的系统”。</p><p>他说:“我现在认为,你需要激光雷达来拥有一个足够安全的全自动驾驶系统。他们(特斯拉)将会碰壁,除非他们改变硬件,否则他们无法变得更好。”</p><p><strong>2. 马斯克分心了</strong></p><p>从经营特斯拉、SpaceX和xAI等多家公司,到在X上发表大量文章,到在DOGE牵头提高政府效率,再到成为十几个孩子的父亲,可以肯定地说,马斯克一天中的时间可能不够用。</p><p>格伯认为,这对特斯拉股东来说是个问题,尤其是考虑到马斯克最近几个月的唯一关注点似乎是人工智能。</p><p>格伯表示:“他100%专注于人工智能,这对特斯拉的不利影响大于对xAI和其他所有业务的有利影响,因为他已经不在特斯拉工作了。”</p><p>“如果他把所有的时间都投入到全自动驾驶上,我对特斯拉会更有信心。”</p><p><strong>3. 电动汽车销售放缓</strong></p><p>虽然投资者对特斯拉的炒作主要集中在其自动驾驶和机器人的雄心上,但销售汽车仍然是该公司的核心业务,而这一业务开始放缓。</p><p>去年是特斯拉电动汽车销量首次出现年度下滑。在预测2025年增长20%-30%之后,该公司管理层在最新的财报电话会议上表示,预计今年将“恢复增长”。</p><p>对于格伯来说,来自比亚迪日益激烈的竞争,对特斯拉在美国以外的电动汽车业务构成了真正的威胁。他说。“比亚迪是一家如此优秀的公司,新兴市场的每个人都在购买比亚迪。”</p><p>特斯拉面临的另一个威胁是马斯克与美国总统特朗普的密切关系。</p><p>格伯解释道:“这只会制造愤怒。我从未见过这种对特斯拉的愤怒,但这不是对特斯拉这个公司的愤怒,而是因为埃隆,这是人们发泄愤怒的唯一途径。”</p><p>美国歌手谢丽尔·克劳(Sheryl Crow)上周在Instagram上发布了一段视频,向她的特斯拉挥手告别,她卖掉了特斯拉以示抗议。</p><p>这一趋势可能会在美国以外的地区加速发展,据报道,特斯拉1月份在法国、德国和挪威的汽车销量分别下降了63%、60%和38%。</p><p>“我们必须卖车,但人们已经不想要了,”格伯说。</p><p><strong>4. 特斯拉估值较高</strong></p><p>相对于其他汽车制造商和市值巨大的科技同行,特斯拉的估值一直较高,但如果特斯拉的汽车销售持续放缓,这种溢价可能会大幅降低。</p><p>YCharts的数据显示,尽管特斯拉去年的利润仅为丰田的20%,但其市值高达1.1万亿美元,是丰田的近5倍。其预期市盈率为118倍,是“七巨头”股票中第二高的<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(Nvidia)的三倍多,也高于其84倍的5年平均水平。</p><p>“对我来说,问题是,我以125倍的市盈率持有1亿美元的特斯拉股票,它甚至不接近’七巨头”中任何正常股票的市盈率,”格伯说,“因此,特斯拉的弱点是,如果今年情况不顺利,它可能会下跌50%。所以我们卖出特斯拉的股票。我们仍然有大量的股票,我们卖掉它们,因为我们认为它们被高估了。”</p><p>华尔街的一些大公司可能会同意格伯的观点。<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>对特斯拉最新的盈利发布持悲观态度。尽管投资者最初热情高涨,但该行表示,特斯拉股票的目标价仍为135美元,这意味着特斯拉股价可能较当前水平下跌60%。</p><p><em>本文编译自 BUSINESS INSIDER 《He was once Elon Musk's biggest believer. 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FSD“行不通”</strong></p><p>格伯认为,今年特斯拉的股票将遭遇灾难,因为马斯克6月份在德克萨斯州奥斯汀推出自动驾驶出租车网络的目标过于雄心勃勃。</p><p>“所有这些东西都将在今年实现,因为他把实现全自动驾驶的最后期限定为几个月后。这似乎不可能发生,”格伯说。</p><p>“我们在机器人出租车和自动驾驶方面远远落后,这是毫无疑问的,”戈伯说,并补充说他认为Waymo的方法是“一个更安全的系统”。</p><p>他说:“我现在认为,你需要激光雷达来拥有一个足够安全的全自动驾驶系统。他们(特斯拉)将会碰壁,除非他们改变硬件,否则他们无法变得更好。”</p><p><strong>2. 马斯克分心了</strong></p><p>从经营特斯拉、SpaceX和xAI等多家公司,到在X上发表大量文章,到在DOGE牵头提高政府效率,再到成为十几个孩子的父亲,可以肯定地说,马斯克一天中的时间可能不够用。</p><p>格伯认为,这对特斯拉股东来说是个问题,尤其是考虑到马斯克最近几个月的唯一关注点似乎是人工智能。</p><p>格伯表示:“他100%专注于人工智能,这对特斯拉的不利影响大于对xAI和其他所有业务的有利影响,因为他已经不在特斯拉工作了。”</p><p>“如果他把所有的时间都投入到全自动驾驶上,我对特斯拉会更有信心。”</p><p><strong>3. 电动汽车销售放缓</strong></p><p>虽然投资者对特斯拉的炒作主要集中在其自动驾驶和机器人的雄心上,但销售汽车仍然是该公司的核心业务,而这一业务开始放缓。</p><p>去年是特斯拉电动汽车销量首次出现年度下滑。在预测2025年增长20%-30%之后,该公司管理层在最新的财报电话会议上表示,预计今年将“恢复增长”。</p><p>对于格伯来说,来自比亚迪日益激烈的竞争,对特斯拉在美国以外的电动汽车业务构成了真正的威胁。他说。“比亚迪是一家如此优秀的公司,新兴市场的每个人都在购买比亚迪。”</p><p>特斯拉面临的另一个威胁是马斯克与美国总统特朗普的密切关系。</p><p>格伯解释道:“这只会制造愤怒。我从未见过这种对特斯拉的愤怒,但这不是对特斯拉这个公司的愤怒,而是因为埃隆,这是人们发泄愤怒的唯一途径。”</p><p>美国歌手谢丽尔·克劳(Sheryl Crow)上周在Instagram上发布了一段视频,向她的特斯拉挥手告别,她卖掉了特斯拉以示抗议。</p><p>这一趋势可能会在美国以外的地区加速发展,据报道,特斯拉1月份在法国、德国和挪威的汽车销量分别下降了63%、60%和38%。</p><p>“我们必须卖车,但人们已经不想要了,”格伯说。</p><p><strong>4. 特斯拉估值较高</strong></p><p>相对于其他汽车制造商和市值巨大的科技同行,特斯拉的估值一直较高,但如果特斯拉的汽车销售持续放缓,这种溢价可能会大幅降低。</p><p>YCharts的数据显示,尽管特斯拉去年的利润仅为丰田的20%,但其市值高达1.1万亿美元,是丰田的近5倍。其预期市盈率为118倍,是“七巨头”股票中第二高的<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(Nvidia)的三倍多,也高于其84倍的5年平均水平。</p><p>“对我来说,问题是,我以125倍的市盈率持有1亿美元的特斯拉股票,它甚至不接近’七巨头”中任何正常股票的市盈率,”格伯说,“因此,特斯拉的弱点是,如果今年情况不顺利,它可能会下跌50%。所以我们卖出特斯拉的股票。我们仍然有大量的股票,我们卖掉它们,因为我们认为它们被高估了。”</p><p>华尔街的一些大公司可能会同意格伯的观点。<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>对特斯拉最新的盈利发布持悲观态度。尽管投资者最初热情高涨,但该行表示,特斯拉股票的目标价仍为135美元,这意味着特斯拉股价可能较当前水平下跌60%。</p><p><em>本文编译自 BUSINESS INSIDER 《He was once Elon Musk's biggest believer. 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FSD“行不通”格伯认为,今年特斯拉的股票将遭遇灾难,因为马斯克6月份在德克萨斯州奥斯汀推出自动驾驶出租车网络的目标过于雄心勃勃。“所有这些东西都将在今年实现,因为他把实现全自动驾驶的最后期限定为几个月后。这似乎不可能发生,”格伯说。“我们在机器人出租车和自动驾驶方面远远落后,这是毫无疑问的,”戈伯说,并补充说他认为Waymo的方法是“一个更安全的系统”。他说:“我现在认为,你需要激光雷达来拥有一个足够安全的全自动驾驶系统。他们(特斯拉)将会碰壁,除非他们改变硬件,否则他们无法变得更好。”2. 马斯克分心了从经营特斯拉、SpaceX和xAI等多家公司,到在X上发表大量文章,到在DOGE牵头提高政府效率,再到成为十几个孩子的父亲,可以肯定地说,马斯克一天中的时间可能不够用。格伯认为,这对特斯拉股东来说是个问题,尤其是考虑到马斯克最近几个月的唯一关注点似乎是人工智能。格伯表示:“他100%专注于人工智能,这对特斯拉的不利影响大于对xAI和其他所有业务的有利影响,因为他已经不在特斯拉工作了。”“如果他把所有的时间都投入到全自动驾驶上,我对特斯拉会更有信心。”3. 电动汽车销售放缓虽然投资者对特斯拉的炒作主要集中在其自动驾驶和机器人的雄心上,但销售汽车仍然是该公司的核心业务,而这一业务开始放缓。去年是特斯拉电动汽车销量首次出现年度下滑。在预测2025年增长20%-30%之后,该公司管理层在最新的财报电话会议上表示,预计今年将“恢复增长”。对于格伯来说,来自比亚迪日益激烈的竞争,对特斯拉在美国以外的电动汽车业务构成了真正的威胁。他说。“比亚迪是一家如此优秀的公司,新兴市场的每个人都在购买比亚迪。”特斯拉面临的另一个威胁是马斯克与美国总统特朗普的密切关系。格伯解释道:“这只会制造愤怒。我从未见过这种对特斯拉的愤怒,但这不是对特斯拉这个公司的愤怒,而是因为埃隆,这是人们发泄愤怒的唯一途径。”美国歌手谢丽尔·克劳(Sheryl Crow)上周在Instagram上发布了一段视频,向她的特斯拉挥手告别,她卖掉了特斯拉以示抗议。这一趋势可能会在美国以外的地区加速发展,据报道,特斯拉1月份在法国、德国和挪威的汽车销量分别下降了63%、60%和38%。“我们必须卖车,但人们已经不想要了,”格伯说。4. 特斯拉估值较高相对于其他汽车制造商和市值巨大的科技同行,特斯拉的估值一直较高,但如果特斯拉的汽车销售持续放缓,这种溢价可能会大幅降低。YCharts的数据显示,尽管特斯拉去年的利润仅为丰田的20%,但其市值高达1.1万亿美元,是丰田的近5倍。其预期市盈率为118倍,是“七巨头”股票中第二高的英伟达(Nvidia)的三倍多,也高于其84倍的5年平均水平。“对我来说,问题是,我以125倍的市盈率持有1亿美元的特斯拉股票,它甚至不接近’七巨头”中任何正常股票的市盈率,”格伯说,“因此,特斯拉的弱点是,如果今年情况不顺利,它可能会下跌50%。所以我们卖出特斯拉的股票。我们仍然有大量的股票,我们卖掉它们,因为我们认为它们被高估了。”华尔街的一些大公司可能会同意格伯的观点。摩根大通对特斯拉最新的盈利发布持悲观态度。尽管投资者最初热情高涨,但该行表示,特斯拉股票的目标价仍为135美元,这意味着特斯拉股价可能较当前水平下跌60%。本文编译自 BUSINESS INSIDER 《He was once Elon Musk's biggest believer. 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OpenAI 发出指控的第二天,另一家美国科技巨头 Anthropic 则直接建议阻止 DeekSeek 等中国公司的创新。1 月 30 日,Anthropic CEO Dario Amodei 发文呼吁美国政府加强对中国的芯片管制,以确保 AGI 只发生在美国。</p><p>这同样引起了政府的回应。同日,外媒援引消息人士的话称,美国正在考虑对售华芯片实施额外限制的可能性,其中包括 Dario 建议限制的芯片 H20。</p><p>两天之内,美国科技巨头及监管层对 DeepSeek 的态度由溢美转向压制,反映了其对自身「科技霸权」动摇的深层忧虑。随着 DeepSeek 等中国科技公司日益立于潮头,大洋彼岸的技术封锁也从算力、扩展到了模型等更广泛领域。目前的事件或许只是一个开端。</p><p>或许,历史将证明封闭和封锁并非维持优势的有效手段,甚至反而可能催生出如 DeepSeek 的巨大创新。开放与合作才代表未来。</p><p>而在这个未来到来之前,以 DeepSeek 为代表的中国科技公司,或许需要找到长期的应对之策。</p><p><strong><em>01</em></strong></p><p><strong>「蒸馏」不等于「窃取」</strong></p><p>此次 DeepSeek 的大模型「蒸馏」争议,起源于 OpenAI 的最大投资方微软。</p><p>1 月 29 日,外媒报道,微软的安全研究人员发现,DeepSeek 相关人士可能使用 OpenAI 应用程序编程接口 (API),未经授权「窃取」了大量数据。微软已将这一活动通知了 OpenAI。</p><p>当日,OpenAI 向外媒透露,它发现了 DeepSeek 使用「蒸馏」技术相关的证据。所谓的「蒸馏」,指通过对更大、更强模型的学习,让小型模型能够在特定任务上以更低的成本取得类似效果。相当于「徒弟」学「师傅」。</p><p>针对这种指控,DeepSeek 并未做出回应。</p><p>谈到大模型的「蒸馏」,并不等于窃取,其实是行业的一种常见做法。无论是在中国还是美国,AI 实验室普遍会使用 OpenAI 等领先公司的输出数据进行训练。「这意味着它们(新模型)可以免费获得人类反馈优化的成果。我并不惊讶 DeepSeek 可能也在这样做。」加州大学伯克利分校人工智能博士生 Ritwik Gupta 表示。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8ea18cdc588369071ede8929fe14aadc\" alt=\"大模型的「蒸馏」过程 | 图片来源:CSDN\" title=\"大模型的「蒸馏」过程 | 图片来源:CSDN\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"448\"/><span>大模型的「蒸馏」过程 | 图片来源:CSDN</span></p><p>Ritwik Gupta 认为,真正核心的问题在于,「当用户利用数据来创建自己的模型并用于自身目的时,就会存在争议。」</p><p>OpenAI 的服务条款规定,用户不能「利用输出内容开发与 OpenAI 竞争的模型」。</p><p>「与 OpenAI 竞争的模型」,这个定义有一定的解释空间。例如 DeepSeek-R1 是一个开源模型,面向公众开放,而非自己商用,不一定符合这个定义。</p><p>唯一可以确定的是,OpenAI 正在加速封锁自己的出口、甚至谨慎释放自己的技术实力。可以说,它更极致地执行「闭源」。OpenAI 在声明中称,中国公司和其他公司一直在试图「蒸馏」美国领先 AI 公司的模型,OpenAI 将采取一系列反制措施来保护知识产权,包括在发布模型时审慎决定纳入哪些前沿能力。</p><p>这不只是公司意志,更是国家意志。OpenAI 称未来与美国政府密切合作至关重要,「这样才能更好地保护最强大的模型,防止对手和竞争对手获取美国技术。」</p><p>1 月 28 日,谷歌前首席执行官兼董事长 Eric Schmidt 联合撰写了一篇文章,文章名为《中国的开源人工智能会终结美国在该领域的霸权吗》。Schmidt 表示,DeepSeek 崛起之后,目前全球 AI 领域的权力格局似乎正在围绕两个关键轴转移:一是中美之间的竞争,二是封闭与开源模式的较量。</p><p><strong><em>02</em></strong></p><p><strong>闭源和开源的互补</strong></p><p>这是一个颇具戏剧性的时刻:中国科技公司从过去全球开源的受益者,逐渐变成了开源的反哺者、甚至引领者——从巨头阿里巴巴、初创公司 Minimax、再到此次爆火的 DeepSeek 等,均通过开源向全球开发者免费开放 AI 模型、反哺全球科技生态。</p><p>而大多数美国主要科技公司(除了 Meta 之外),仍坚持闭源,并更严格地保密其技术方法。</p><p><strong>海外网友甚至调侃 OpenAI 为「CloseAI」</strong>。</p><p>与此相对的是,DeepSeek 这样的科技公司,通过开源以及与 AMD、华为等厂商的紧密合作,成为了真正「Open」的 AI 公司。当全球无数开发者得以在本地设备上部署运行 R1 模型、并由此衍生出各种应用场景用法,DeepSeek 因此获得了全球开发者的支持、为现在的「爆红出圈」打下了基础。</p><p>这证明了开放,才是 AGI 时代最核心的竞争力之一。</p><p>即使 OpenAI 现在出来表示「DeepSeek 的研究成果我们更在之前也发现了」,但 DeepSeek 作为率先开源的厂商,仍然收获了全球各地用户与开发者最多的掌声:</p><p><strong>将自己走过的路公布出来,让其他人可以少走弯路,快速收敛到最优路径上,开源的意义就在于此</strong>。</p><p>更重要的是,开源被证明拥有不输于闭源的价值。</p><p>此前,由美国构建的闭源模型(如 OpenAI 的 o3 和 Anthropic 的 Claude 3 Opus)一直被视为行业标杆。而开源模型(尤其是中国的开源模型)通常被认为落后几个月。然而,DeepSeek 的 R1 和多模态模型 Janus Pro 彻底彻底改变了这一认知。</p><p>当开源模型能在性能上追平闭源对手,这可能会颠覆整个人工智能行业的生态。其低成本优势必将吸引更多开发者,最终可能在这场技术角逐中获胜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/891e5c4c1da31066149c070d1939653b\" alt=\"使用容器 App 等方式,已经可以实现完全在手机端侧运行 DeepSeek R1 模型 | 图片来源:X\" title=\"使用容器 App 等方式,已经可以实现完全在手机端侧运行 DeepSeek R1 模型 | 图片来源:X\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1456\"/><span>使用容器 App 等方式,已经可以实现完全在手机端侧运行 DeepSeek R1 模型 | 图片来源:X</span></p><p>海外社交媒体上频繁出现这样的「反思」:<strong>AGI 时代,依靠着开源与合作,中国同样有机会比美国更先到达 AI 领域的下一个节点</strong>。</p><p>Eric Schmidt 在文章中呼吁,美国已经拥有世界上最好的闭源模型,为了保持竞争力,还必须支持一个充满活力的开源生态系统的发展。「开源和闭源竞争很可能会找到一种自然的平衡,为不同用户带来一系列不同的产品和价格点。」他说。</p><p>OpenAI(以及一众 AI 大厂)和 Deepseek(以及期待更多 AI 新锐)的理想状态,更应该是一幅太极图:闭源对开源、充裕对短缺、外扩对内修、大力对灵巧……看似相克,实则相生。</p><p>只有两者互补、而非对立,才有利于人类通向 AGI 之路。因为后者会带来对抗,而前者则能形成合力。</p><p><strong><em>03</em></strong></p><p><strong>开放,才是未来</strong></p><p>在对 DeepSeek 的赞誉之后,大洋彼岸的科技巨头与政府迅速转变态度,核心是在政策层面加速「封锁」。</p><p>1 月 29 日,在 DeepSeek「蒸馏」指控之后,白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特(Karoline Leavitt)表示,美国官员正在评估 DeepSeek 对美国国家安全的影响。</p><p>30 日,Anthropic 的 CEO Dario Amodei 直接发文呼吁美国政府加强对中国的芯片管制。<strong>他认为 DeepSeek 的成功并未降低美国芯片算力的价值,相反在通往 AGI 的道路上,未来仍需要数百万块芯片、数百亿美元(至少)</strong>。只有继续加剧出口管制,才能保证美国的技术单极「霸权」。</p><p>同日,外媒援引消息人士的话称,美国正在考虑对售华芯片实施额外限制的可能性。报道指出,限制措施将涉及英伟达公司的 H20 芯片——这正是 Dario 在文章中建议要限制的芯片,过去由于其训练效率较低,它被允许出口。据消息人士透露,关于限制措施的决定很可能不会很快做出。</p><p>DeepSeek 还面临着来自现实物理层面的挑战。据网络安全公司奇安信的专家证实,<strong>自 1 月 28 日起,该公司遭遇了来自美国 IP 地址的持续网络攻击,包括 DDoS 攻击和密码破解等多种形式</strong>。两天后,攻击暴增百倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/81fa8079c53892896bfd9cdfff5609e6\" alt=\"1 月 28 日,深度求索(DeepSeek)官网显示,其线上服务受到大规模恶意攻击 | 来源 DeepSeek\" title=\"1 月 28 日,深度求索(DeepSeek)官网显示,其线上服务受到大规模恶意攻击 | 来源 DeepSeek\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"915\"/><span>1 月 28 日,深度求索(DeepSeek)官网显示,其线上服务受到大规模恶意攻击 | 来源 DeepSeek</span></p><p>这些事件背后折射出的深层事实是:随着 DeepSeek 等中国科技公司的崛起,其极大地冲击了国外科技巨头,并动摇了美国长期以来的「科技霸权」。后者似乎想沿用过去的技术限制和封锁手段,维持其主导地位、阻止这一进程。</p><p>如果说过去主要封锁的是算力,现在则是同时封锁算力和模型。</p><p><strong>但历史可能会证明,试图通过技术封锁来维持优势的做法终将失效</strong>。就像过去对算力的限制一样,这种封锁不仅无法阻挡创新,反而催生出了 DeepSeek 这样的巨大创新。</p><p>或许在迈向 AGI 的征程中,开放,才是真正的核心竞争力。</p><p>更何况,开源模型不是 TikTok 那样依赖互联网的在线服务,它自带「跨越封锁」的属性:如今不仅是高性能主机的用户可以在端侧运行 DeepSeek R1,有开发者甚至研究出了使用本地 App,让蒸馏后 1.5B 大小的 DeepSeek R1 能够完全离线端侧运行在 iPhone 上。这意味着它很难被真正封锁。</p><p>「美国的竞争优势长期以来依赖于开放科学、以及产业、学术界和政府的协同合作。我们应该重新拥抱开放科学的可能性,让其再次成为推动美国 AI 发展的动力。」Eric Schmidt 称。</p><p>科技从业者的普遍观点是,硅谷科技公司应该追求科技「领导力」而非「霸权」。因为后者必然引发抵抗,产生离心力,难以长期维持。而前者能促进合作,凝聚向心力,推动人类科技进步。硅谷当前确实拥有科技「领导力」,但若一味追求「霸权」地位,反而可能失去这一核心优势,最终作茧自缚被更多具有创新思想的创业者反超。</p><p>开放,才是真正的未来,DeepSeek 就是最好的代表。</p></body></html>","source":"jkgy","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>对Deepseek从赞叹到压制,硅谷为何一周内变脸</title>\n<style 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并未做出回应。谈到大模型的「蒸馏」,并不等于窃取,其实是行业的一种常见做法。无论是在中国还是美国,AI 实验室普遍会使用 OpenAI 等领先公司的输出数据进行训练。「这意味着它们(新模型)可以免费获得人类反馈优化的成果。我并不惊讶 DeepSeek 可能也在这样做。」加州大学伯克利分校人工智能博士生 Ritwik Gupta 表示。大模型的「蒸馏」过程 | 图片来源:CSDNRitwik Gupta 认为,真正核心的问题在于,「当用户利用数据来创建自己的模型并用于自身目的时,就会存在争议。」OpenAI 的服务条款规定,用户不能「利用输出内容开发与 OpenAI 竞争的模型」。「与 OpenAI 竞争的模型」,这个定义有一定的解释空间。例如 DeepSeek-R1 是一个开源模型,面向公众开放,而非自己商用,不一定符合这个定义。唯一可以确定的是,OpenAI 正在加速封锁自己的出口、甚至谨慎释放自己的技术实力。可以说,它更极致地执行「闭源」。OpenAI 在声明中称,中国公司和其他公司一直在试图「蒸馏」美国领先 AI 公司的模型,OpenAI 将采取一系列反制措施来保护知识产权,包括在发布模型时审慎决定纳入哪些前沿能力。这不只是公司意志,更是国家意志。OpenAI 称未来与美国政府密切合作至关重要,「这样才能更好地保护最强大的模型,防止对手和竞争对手获取美国技术。」1 月 28 日,谷歌前首席执行官兼董事长 Eric Schmidt 联合撰写了一篇文章,文章名为《中国的开源人工智能会终结美国在该领域的霸权吗》。Schmidt 表示,DeepSeek 崛起之后,目前全球 AI 领域的权力格局似乎正在围绕两个关键轴转移:一是中美之间的竞争,二是封闭与开源模式的较量。02闭源和开源的互补这是一个颇具戏剧性的时刻:中国科技公司从过去全球开源的受益者,逐渐变成了开源的反哺者、甚至引领者——从巨头阿里巴巴、初创公司 Minimax、再到此次爆火的 DeepSeek 等,均通过开源向全球开发者免费开放 AI 模型、反哺全球科技生态。而大多数美国主要科技公司(除了 Meta 之外),仍坚持闭源,并更严格地保密其技术方法。海外网友甚至调侃 OpenAI 为「CloseAI」。与此相对的是,DeepSeek 这样的科技公司,通过开源以及与 AMD、华为等厂商的紧密合作,成为了真正「Open」的 AI 公司。当全球无数开发者得以在本地设备上部署运行 R1 模型、并由此衍生出各种应用场景用法,DeepSeek 因此获得了全球开发者的支持、为现在的「爆红出圈」打下了基础。这证明了开放,才是 AGI 时代最核心的竞争力之一。即使 OpenAI 现在出来表示「DeepSeek 的研究成果我们更在之前也发现了」,但 DeepSeek 作为率先开源的厂商,仍然收获了全球各地用户与开发者最多的掌声:将自己走过的路公布出来,让其他人可以少走弯路,快速收敛到最优路径上,开源的意义就在于此。更重要的是,开源被证明拥有不输于闭源的价值。此前,由美国构建的闭源模型(如 OpenAI 的 o3 和 Anthropic 的 Claude 3 Opus)一直被视为行业标杆。而开源模型(尤其是中国的开源模型)通常被认为落后几个月。然而,DeepSeek 的 R1 和多模态模型 Janus Pro 彻底彻底改变了这一认知。当开源模型能在性能上追平闭源对手,这可能会颠覆整个人工智能行业的生态。其低成本优势必将吸引更多开发者,最终可能在这场技术角逐中获胜。使用容器 App 等方式,已经可以实现完全在手机端侧运行 DeepSeek R1 模型 | 图片来源:X海外社交媒体上频繁出现这样的「反思」:AGI 时代,依靠着开源与合作,中国同样有机会比美国更先到达 AI 领域的下一个节点。Eric Schmidt 在文章中呼吁,美国已经拥有世界上最好的闭源模型,为了保持竞争力,还必须支持一个充满活力的开源生态系统的发展。「开源和闭源竞争很可能会找到一种自然的平衡,为不同用户带来一系列不同的产品和价格点。」他说。OpenAI(以及一众 AI 大厂)和 Deepseek(以及期待更多 AI 新锐)的理想状态,更应该是一幅太极图:闭源对开源、充裕对短缺、外扩对内修、大力对灵巧……看似相克,实则相生。只有两者互补、而非对立,才有利于人类通向 AGI 之路。因为后者会带来对抗,而前者则能形成合力。03开放,才是未来在对 DeepSeek 的赞誉之后,大洋彼岸的科技巨头与政府迅速转变态度,核心是在政策层面加速「封锁」。1 月 29 日,在 DeepSeek「蒸馏」指控之后,白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特(Karoline Leavitt)表示,美国官员正在评估 DeepSeek 对美国国家安全的影响。30 日,Anthropic 的 CEO Dario Amodei 直接发文呼吁美国政府加强对中国的芯片管制。他认为 DeepSeek 的成功并未降低美国芯片算力的价值,相反在通往 AGI 的道路上,未来仍需要数百万块芯片、数百亿美元(至少)。只有继续加剧出口管制,才能保证美国的技术单极「霸权」。同日,外媒援引消息人士的话称,美国正在考虑对售华芯片实施额外限制的可能性。报道指出,限制措施将涉及英伟达公司的 H20 芯片——这正是 Dario 在文章中建议要限制的芯片,过去由于其训练效率较低,它被允许出口。据消息人士透露,关于限制措施的决定很可能不会很快做出。DeepSeek 还面临着来自现实物理层面的挑战。据网络安全公司奇安信的专家证实,自 1 月 28 日起,该公司遭遇了来自美国 IP 地址的持续网络攻击,包括 DDoS 攻击和密码破解等多种形式。两天后,攻击暴增百倍。1 月 28 日,深度求索(DeepSeek)官网显示,其线上服务受到大规模恶意攻击 | 来源 DeepSeek这些事件背后折射出的深层事实是:随着 DeepSeek 等中国科技公司的崛起,其极大地冲击了国外科技巨头,并动摇了美国长期以来的「科技霸权」。后者似乎想沿用过去的技术限制和封锁手段,维持其主导地位、阻止这一进程。如果说过去主要封锁的是算力,现在则是同时封锁算力和模型。但历史可能会证明,试图通过技术封锁来维持优势的做法终将失效。就像过去对算力的限制一样,这种封锁不仅无法阻挡创新,反而催生出了 DeepSeek 这样的巨大创新。或许在迈向 AGI 的征程中,开放,才是真正的核心竞争力。更何况,开源模型不是 TikTok 那样依赖互联网的在线服务,它自带「跨越封锁」的属性:如今不仅是高性能主机的用户可以在端侧运行 DeepSeek R1,有开发者甚至研究出了使用本地 App,让蒸馏后 1.5B 大小的 DeepSeek R1 能够完全离线端侧运行在 iPhone 上。这意味着它很难被真正封锁。「美国的竞争优势长期以来依赖于开放科学、以及产业、学术界和政府的协同合作。我们应该重新拥抱开放科学的可能性,让其再次成为推动美国 AI 发展的动力。」Eric Schmidt 称。科技从业者的普遍观点是,硅谷科技公司应该追求科技「领导力」而非「霸权」。因为后者必然引发抵抗,产生离心力,难以长期维持。而前者能促进合作,凝聚向心力,推动人类科技进步。硅谷当前确实拥有科技「领导力」,但若一味追求「霸权」地位,反而可能失去这一核心优势,最终作茧自缚被更多具有创新思想的创业者反超。开放,才是真正的未来,DeepSeek 就是最好的代表。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":584,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":396705724932472,"gmtCreate":1737874632124,"gmtModify":1737874634121,"author":{"id":"3446168463848078","authorId":"3446168463848078","name":"HunterRen","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0099241414c64838c83b7961ef31bdac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3446168463848078","authorIdStr":"3446168463848078"},"themes":[],"htmlText":"核电股要暴跌了","listText":"核电股要暴跌了","text":"核电股要暴跌了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":4,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/396705724932472","repostId":"1161961252","repostType":2,"repost":{"id":"1161961252","kind":"news","pubTimestamp":1737873715,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/1161961252?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-26 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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":770,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"4094469894184560","authorId":"4094469894184560","name":"敲门行动","avatar":"https://static.tigerbbs.com/916d51f7aaa86d4417ae127e40d84aa1","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"4094469894184560","authorIdStr":"4094469894184560"},"content":"为什么暴跌","text":"为什么暴跌","html":"为什么暴跌"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":392999420416456,"gmtCreate":1736990643195,"gmtModify":1736990644676,"author":{"id":"3446168463848078","authorId":"3446168463848078","name":"HunterRen","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0099241414c64838c83b7961ef31bdac","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3446168463848078","authorIdStr":"3446168463848078"},"themes":[],"htmlText":"**痘印","listText":"**痘印","text":"**痘印","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/392999420416456","repostId":"1146646339","repostType":2,"repost":{"id":"1146646339","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":1736990097,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/1146646339?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-16 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18:20","market":"sh","language":"zh","title":"快手、新东方获纳入恒指成分股,新世界发展遭剔除","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1132765035","media":"老虎资讯综合","summary":"本周五(11月22日)港股盘后,恒指公司发布公告,将 $快手-W(01024)$ 和 $新东方-S(09901)$ 纳入香港恒生指数成分股,$新世界发展(00017)$公司将被剔除恒生指数,成份股数目将由82只增加至83只。此外,恒指公司将 $美的集团(00300)$ 纳入恒生科技指数,剔除 $微博-SW(09898)$ 。","content":"<html><head></head><body><p>本周五(11月22日)港股盘后,恒指公司发布公告,将 <a href=\"https://laohu8.com/S/01024\">快手-W</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/09901\">新东方-S</a> 纳入香港恒生指数成分股,<a href=\"https://laohu8.com/S/00017\">新世界发展</a>公司将被剔除恒生指数,成份股数目将由82只增加至83只。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8453822d689fd54a2e832b804c6d38c7\" title=\"\" tg-width=\"916\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外,恒指公司将 <a href=\"https://laohu8.com/S/00300\">美的集团</a> 纳入恒生科技指数,剔除 <a href=\"https://laohu8.com/S/09898\">微博-SW</a> 。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d938ccaa723a256a0dd2b49e4b6a4070\" title=\"\" tg-width=\"658\" 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18:20</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>本周五(11月22日)港股盘后,恒指公司发布公告,将 <a href=\"https://laohu8.com/S/01024\">快手-W</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/09901\">新东方-S</a> 纳入香港恒生指数成分股,<a href=\"https://laohu8.com/S/00017\">新世界发展</a>公司将被剔除恒生指数,成份股数目将由82只增加至83只。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8453822d689fd54a2e832b804c6d38c7\" title=\"\" tg-width=\"916\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外,恒指公司将 <a href=\"https://laohu8.com/S/00300\">美的集团</a> 纳入恒生科技指数,剔除 <a href=\"https://laohu8.com/S/09898\">微博-SW</a> 。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d938ccaa723a256a0dd2b49e4b6a4070\" title=\"\" tg-width=\"658\" tg-height=\"323\"/></p><p> <a href=\"https://laohu8.com/S/02328\">中国财险</a> 将被纳入恒生中国企业指数成份股, <a href=\"https://laohu8.com/S/00960\">龙湖集团</a> 成份股数目维持 50 只。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b2ec20a4f72267545b755056db94a4d7\" alt=\"\" title=\"\" 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