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"小小水蜜桃在线观看免费",热点栏目  周五(3月8日),A股市场全天震荡反弹,三大指数均收涨。两市量能有所收窄,全天成交额缩量1211亿元。总体上个股涨多跌少,全市场超3600只个股上涨。北向资金尾盘加速进场,全天净买入60亿元。港股方面,三大指数集体收红,重手聚焦港股互联网龙头的港股互联网ETF(513770)场内价格盘中最高涨近3%。  盘面上,受多重利好催化,A股上演AI科技盛宴,算力、CPO领涨。算力龙头涨停逼近前高,最新市值超4900亿元;PCB龙头涨停创历史新高,多只CPO概念股涨停!此外,存储芯片、6G等通信表现同样活跃。科技相关ETF纷纷反包大涨,其中,电子ETF(515260)场内涨近2%,科技ETF(515000)场内涨逾1.5%。  消息面上,工信部重磅发言,开展“人工智能+”行动,推动人工智能赋能新型工业化,适度超前建设5G、算力等信息设施,继续推动互联网规模化应用,让5G赋能千行百业;强化5G演进,支持5G-A发展;同时要加大6G的研发力度。AI科技股赛道景气度有望进一步提升!  值得一提的是,高股息又见大象起舞,尾盘触及涨停股价再创新高,红利投资之矛——标普红利ETF(562060)场内再创上市新高,日线录得七连阳!  展望后市,分析称,随着经济数据公布和一季报业绩披露临近,增量刺激政策的出台情况和经济基本面的修复预期均有望对市场产生重要影响,同时,资金对业绩的关注度也将有所提升,预计市场驱动逻辑将逐渐向基本面转向,建议投资者密切留意政策动向,注意挖掘其中结构性机会。  【ETF全知道热点收评】今日重点聊聊电子、港股互联网、化工等3个板块的交易和基本面情况。  一、涨涨涨!工业富联等3股涨停!英伟达市值狂飙+工业部表态催化,电子ETF(515260)劲涨1.91%!  隔夜,英伟达市值狂飙超2.3万亿美元,美股费城半导体指数大涨3.36%再刷历史新高,受此提振,今日A股开盘后,半导体表现亮眼,电子板块亮相涨幅榜前列;午间工信部发言“适度超前建设5G、算力等基础设施”,下午算力股异军突起,助力电子板块继续上攻。  代表电子板块行情的中证电子50指数成份股超9成上涨,工业富联、沪电股份、强势封板,涨超8%,涨超5%,、亦大幅跟涨。  行情火热之际,资金迅速抱团涌入电子板块,截至收盘,电子板块获主力资金净流入近百亿元,高居31个申万一级行业榜首。  热门ETF方面,电子ETF(515260)紧密跟踪标的中证电子50指数,伴随上午半导体、下午算力的两波上冲势头,场内价格盘中一度涨超2.3%,收涨1.91%,成交额超千万元。  消息面上,今日午间,工业部发言表示,准备试点开放互联网数据中心等增值电信服务,适度超前建设5G、算力等信息设施,继续推动互联网规模化应用,让5G赋能千行百业。今日收盘后,上海市印发方案提出,促进信息服务消费产品研发。鼓励企业围绕“5G+”“VR+”“AI+”“北斗+”等领域加大研发投入力度,打造人工智能大模型、元宇宙、区块链等融合示范应用场景。  外围消息,隔夜美股英伟达市值狂飙超2.3万亿美元,此前,英伟达发布的业绩报告显示,2023年四季度数据中心营收达到创纪录的184亿美元,同比增长409%。英伟达称,预计数据中心基础设施规模将在五年内翻番。  此外,世界最大的芯片制造商台积电亦在今日公告称,1-2月营收同比增长9.4%,并分析认为其业绩上涨的主要驱动因素是大模型发展带来的高端芯片需求上升。  银河证券表示,在全球人工智能和大模型快速发展的背景下,“人工智能+”行动或将成为AI赋能千行百业的重要一步。随着“十四五”数字经济发展规划筑基,“东数西算”工程开展,自主可控宏观战略方向指导,以及国家对智算中心及AI发展的重视,算力产业链行业层面的规模化、普及化和国产化将成为未来发展的主要方向,或可重点关注相关领域投资机会。  布局工具上,资料显示,电子ETF(515260)跟踪中证电子50指数,持仓A股50只电子龙头股,全面覆盖AI芯片、消费电子、汽车电子、5G、云计算等热门产业龙头公司,一键布局A股电子核心资产。看好消费电子和半导体发展机遇的投资者,或可重点关注电子ETF(515260)。  二、美联储放“鸽”+AI持续火热,科网龙头补涨需求强烈!港股互联网ETF(513770)放量涨逾2%!  今日港股三大指数集体收红,AI热度蔓延,带动科网方向整体强势,热门概念股美图公司涨逾13%,创新奇智、阜博集团、阅文集团、商汤、金山云等涨幅居前。  大型互联网巨头涨跌不一,小米涨逾2%,雷军表示正为小米汽车上市做最后冲刺准备,科技创新是核心发力点;快手涨逾1%,腾讯控股、美团则绿盘报收。  热门ETF方面,重手聚焦港股互联网龙头的港股互联网ETF(513770)高开高走,场内价格最高涨近3%,收涨2.2%,强势收复5日、10日线,全天成交额2.22亿元,环比放量。  聚焦海内外政策面、资金面等,今日港股科网股反弹行情或与以下利好因素有关。  1、美联储释放降息信号,海外流动性好转。  隔夜美联储主席鲍威尔最新发声,美联储距离获得开始降息所需的对通胀下降的信心“不远了”。其表示,今年降息将“取决于经济发展方向”,对通胀降至2%目标有一定信心。  此前CME利率期货市场预期5月前完成首次降息,2024年全年降息次数预期超过5次。市场风险偏好进一步提升,以科网股为代表的港股科技股对中国宏观经济景气指数及美债利率较为敏感,有望受益国内经济顺周期复苏及美债利率下行。  2、科技创新驱动,科网龙头补涨需求强烈。  近日AI等科技创新驱动纳指与北美科技股表现强劲,国内科网龙头亦动作频频,腾讯文档此前宣布启动AI公测、阿里云“通义舞王”上线,AIGC和ARVR赛道成长预期明确。科网龙头作为国内AI发展主体,在美股强劲表现带动下,有强烈的补涨需求。  3、行业政策暖风频吹,基本面预期向好。  《扩大内需战略规划纲要》强调文化、体育、互联网+社会服务、共享经济、新个体经济领域对于促进消费发展的重要性,结合重磅会议关于繁荣文化产业、网络强国、数字强国的表述,以及支持平台经济在引领发展、创造就业和国际竞争中发挥作用,政策暖风频吹,行业基本面有望逐步修复。  4、南向资金连续17日净买入。  今日南向资金再度净买入18.78亿港元,为连续17日净买入,期间合计净买入金额达532.99亿港元。港股当前估值依然处于低位,以港股互联网ETF(513770)标的指数中证港股通互联网指数为例,其最新市盈率PE为18.24倍,低于近10年来约98%的时间区间,安全边际和性价比凸显。  分析人士指出,投资者情绪回暖、内地经济改善、政策托底预期较强等因素或将成为港股企稳的核心催化剂。叠加海外流动性压力缓解,有望推动港股基本面持续修复。  开源证券表示,互联网行业基本面兑现稳健,存量竞争下格局稳定和壁垒较强的公司业绩确定性更强。  看好港股互联网板块估值修复行情的投资者或可关注港股互联网ETF(513770)。公开资料显示,港股互联网ETF(513770)跟踪中证港股通互联网指数(931637),权重股汇聚腾讯控股、美团、小米集团、快手等不同互联网细分赛道龙头公司,其中持仓腾讯控股、美团、小米集团、快手、京东健康权重超60%,前十大成份股权重近80%,重手聚焦互联网巨头企业。  三、政策利好频现,化工ETF(516020)震荡走势延续!资金持续回流化工板块  今日,化工板块延续震荡,反映板块整体走势的化工ETF(516020)全天窄幅波动,尾盘小幅拉升,截至收盘,场内价格涨0.17%。  成份股方面,大涨5.08%,权重股收涨4.35%,收涨4.25%。下跌方面,收跌2.52%,收跌2.02%,拖累板块走势。  资金面上,或由于2月份化工板块出现大涨,部分投资者进行获利了结,近段时间化工ETF(516020)出现阶段性资金流出。然而近几日,资金流出幅度日渐缩小,近两日资金更是再度转为流入,反映获利了结资金离场或已接近尾声,部分投资者开始进场布局。  此外,今日基础化工板块及石油石化板块均获主力资金净流入,净流入额分别达到10.02亿元及5.91亿元(Wind数据显示,截至2023年12月末,按照中信一级行业分类,基础化工板块及石油石化板块在细分化工指数中分别占比84.18%及13.29%)。  消息面上,《政府工作报告》的相关内容或对化工产业构成利好。报告提及发展新质生产力,此外,还提及推动传统产业高端化、智能化、绿色化转型;以及加快前沿新兴氢能、新材料、创新药等产业发展,积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎。加强重点行业统筹布局和投资引导,防止产能过剩和低水平重复建设。  表示,新质生产力核心在于“新质”,其路径在于以新生产要素与新技术革命为基础对劳动力和劳动资料等进行组合优化,从而带动传统产业升级和培育新的产业引擎,最终构建现代化产业体系、实现高质量发展。在这一蓝图指引下,投资策略方面,上游基建空间进一步打开,其中包括能源、新型材料设备在内的部分领域最具确定性。  从估值层面来看,截至昨日收盘,细分化工指数市盈率为20.96倍,位于近10年42.35%分位点的相对低位,中长期配置性价比突出。  表示,2024年1月社融数据开门红,私人部门实际融资需求的回升,货币的活化程度迅速提升,居民净储蓄的释放出现加速。2024年化工需求或值得期待。内需方面,经济会议定调2024年“以进促稳、先立后破”的总体发展基调。央行重启PSL,预计将支持“三大工程”,其在稳增长的同时补充流动。  外需方面,美联储加息基本结束,同时降息提上日程。同时,考虑到当前化工品价格、价差多处于历史中低位,当前处于估值底部的、能耗、技术水平优异的头部化工企业值得关注,同时应关注在先进制造方面与强链、补链相关的新材料标的。  如何把握化工板块反弹机遇?借道化工ETF(516020)布局效率或更高。公开资料显示,化工ETF(516020)跟踪,全面覆盖化工各个细分领域。其中近5成仓位集中于大市值龙头股,包括、、、华鲁恒升、、荣盛石化等,分享强者恒强投资机遇;其余5成仓位兼顾布局磷肥及磷化工、氟化工、氮肥、煤化工、钛白粉等细分领域龙头股,全面把握化工板块投资机会。  图片、数据来源:沪深交易所、华宝基金、Wind等,截至2024.3.8。  风险提示:电子ETF被动跟踪中证电子50指数,该指数基日为2008.12.31,发布于2009.07.22;科技ETF被动跟踪中证科技龙头指数,该指数基日为2012.6.29,发布于2019.3.20;标普红利ETF被动跟踪标普中国A股红利机会指数(CSPSADRP),该指数基日为2004.6.18,发布日期为2008.9.11;化工ETF被动跟踪中证细分化工产业主题指数,该指数基日为2004.12.31,发布日期为2012.4.11;港股互联网ETF被动跟踪中证港股通互联网指数,该指数基日为2016.12.30,发布于2021.1.11。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整,其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举,不作为任何个股推荐,不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息(包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等)均只作为参考,投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另,本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议,本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件,了解基金的风险收益特征,选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估,电子ETF、科技ETF、标普红利ETF、化工ETF风险等级均为R3-中风险,适宜平衡型(C3)及以上的投资者,港股互联网ETF风险等级均为R4-中高风险,适宜积极型(C4)及以上的投资者,适当性匹配意见请以销售机构为准。销售机构(包括基金管理人直销机构和其他销售机构)根据相关法律法规对以上基金进行风险评价,投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见,各销售机构关于适当性的意见不必然一致,且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况,结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册,并不表明其对本基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

"小小水蜜桃在线观看免费",AI再度带给人们一次震撼,不过,去年的主角是ChatGPT,今年则换成了Sora。它们均出自OpenAI(美国开放人工智--**--OpenAI首个AI文生视频模型“Sora”。图/IC  AI再度带给人们一次震撼,不过,去年的主角是ChatGPT,今年则换成了Sora。  它们均出自OpenAI(美国开放人工智能研究中心),又都拥有足以“以假乱真”的先进技术。不同的是,去年AI学会人类语言,而今年则掌握了人类看到的画面。  2023年被称为“人工智能元年”,在大语言模型ChatGPT的助推之下,2023年掀起了生成式人工智能的热潮,活跃的开源环境和多模态模型一同推动了人工智能研究的进步。“如果说2023年是人们意识到人工智能的一年,那么2024年将是人工智能整合的一年。”美国西北大学计算机科学教授克里斯蒂安·哈蒙德(KristianHammond)对新京报记者指出,人们将想办法把这些新奇的玩具运用到生活中。   Sora“懂物理”?  2月16日早上,王祚的手机里收到了一条公众号推送,文章标题直白且不加掩饰——“现实,不存在了。”  这句看似从科幻小说《三体》中借鉴来的标题吸引了王祚,出于好奇,他打开了这篇推文。文章中讲述的是OpenAI推出的视频生成模型Sora,它使用Transformer架构,可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景,生成多种风格、不同画幅、最长60秒的高清视频。  OpenAI官网首页上,一个身着皮衣、打扮时髦的女郎,走在东京夜晚的街头。画面或许不足为奇,一旁的提示词则格外醒目:这段视频由AI生成。  继推出大语言模型ChatGPT后,OpenAI又进军了视频生成领域,虽然发布的视频只是预览版本,但其视觉效果已然令人咋舌。王祚是一名数字媒体艺术专业的硕士研究生,Sora的出现很快在王祚的同学和老师间引发了讨论,从视觉效果到背后技术,以及人工智能可能对数字媒体专业产生的影响。  还在研发中的Sora也并非完美。王祚称,虽然OpenAI发布的是具有代表性、较为完美的样片,但他也看到了其他博主在获得Sora使用权限后生成的一些视频,其中个别逻辑有明显差错,例如做出吹蜡烛动作后,火苗并没有随之熄灭,玻璃杯接触地板后也没有应声摔碎。  Sora之前,文生视频领域的创业公司主要包括Pika、Runway等。如果将生成“东京女郎”的提示词同样输入Pika文生视频模型和Runway旗下的Gen-2video文生视频模型,就能发现Sora对它们的“降维打击”——不仅生成视频的质量更好,而且前两个大模型生成的视频只有数秒钟,Sora则可以做到1分钟。  差距不仅如此。此前AI生成的视频都是单镜头“一镜到底”,一旦镜头切换,角色可能就会发生变化。同时,其人物形象稳定性同样存在问题,随着时间的推移,容易发生变化,这也是旧有AI视频技术的缺陷。  Sora修复了这一问题。OpenAI一则描述“太空人在盐漠里的电影预告片”中,Sora创造性地出现了多个镜头的切分,而不同角度的镜头,视频主角“太空人”可以看出是同一人。  为何Sora能够在视频生成的质量上明显领先同业产品?简单来说,Sora融合了文生文视频的Transformer架构以及文生图的DALL·E系统,将二者结合后,“通过让模型能够预见多帧内容,团队成功克服了确保视频中的主体即便暂时消失也能保持一致性的难题。”  而更为通俗的说法是,Sora可能通过学习“理解了物理世界”。  英伟达高级科学家范麟熙认为,Sora是一个数据驱动的物理引擎,“它是对许多世界的模拟,无论是真实的,还是虚构的。该模拟器通过去噪和梯度学习方式,学习了复杂的渲染、直观的物理、长期推理和语义理解。”  OpenAI介绍,Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型,精确主题以及背景细节的复杂场景,它不仅了解用户在文本提示中的要求,还能理解所述内容在物理世界中的存在方式,“相信这一能力将是实现通用人工智能的重要里程碑。”  不过,也有不少业界人士并不认同Sora“懂物理”。Meta首席科学家杨立昆表示,仅根据文字提示生成逼真的视频,并不代表模型理解了物理世界。  OpenAI也承认尚不完美,称目前的模型仍存在弱点,Sora生成视频中可能包含不合逻辑的图像,混淆左右等空间细节,难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例,但随着算力的增加,视频生成功能会变得更加完善。  虽然观点各异,但绝大多数人认可一点:仅就展现出的生成视频的效果来看,Sora确实带来了如同去年ChatGPT一样的冲击,让文生视频大模型技术发展前进了一大步。  自带讲故事天赋,视频产业或生变  虽然Sora生成的视频令外界印象深刻,但在项目研究人员眼中,它最令人吃惊的是那些并没有被训练过的能力。《连线》杂志指出,Sora不仅可以大量制作满足文本提示要求的视频,它还有一定讲故事的天赋。  “Sora通过镜头的角度和转换镜头的时机创造了一种叙事推力。”Sora项目研究人员比尔·皮布尔斯说道,实际上视频中出现了多个镜头变化,这些并非拼接到一起,而是由模型一次性生成,“我们没有告诉它要这么做,它只是自动做到了。”  Sora出现后,很多人的第一反应是,视频相关产业将可能遭受巨大冲击。Sora发布当天,顶流网红“野兽先生”在OpenAI首席执行官山姆·奥特曼社交账号下留言:“求求你了山姆,不要让我没有工作。”  特斯拉CEO马斯克则在社交平台上发布短评“GG世界”。(GG是网络游戏的用语之一,原指游戏结束时玩家互相致意,后引申为“游戏结束”)。  Sora的惊艳表现频频出圈。在Sora生成的一个“毛茸茸小怪物”视频中,小怪物的毛发纹理极其自然。而此前,移动中的毛发纹理效果往往会耗费动画公司极大精力,如皮克斯的《怪兽公司》,技术团队为毛发纹理耗费了几个月的时间,而Sora仅依靠AI就生成出来,这显然是对电影特效工业的一次“弯道超车”。  360公司董事长周鸿祎表示,一旦AI能够接上摄像头,观看并理解世界上所有的电影,它对世界的理解能力将远远超过仅仅通过文字学习所能达到的水平。在这种情况下,实现通用人工智能不再是遥不可及的梦想。周鸿祎甚至预测,这一天可能在两到三年内就会到来,而不是十年或二十年。  美国旧金山早期投资人ZakKukoff预测,5年内,一个不到5人的团队将可能用文生视频模型制作出一部票房收入超过5000万美元的电影。  DCCI互联网研究院院长刘兴亮告诉新京报记者,Sora模型的发布标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元,“通过简短的文本提示或一张静态图片,Sora能够生成持续一分钟左右的1080P高清视频,涵盖多个角色、不同类型的动作和背景细节等,几乎达到了电影级别的逼真场景。这种能力不仅为内容创作者提供了前所未有的工具,使他们能够以更低的成本和更快的速度将创意变为现实,而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃,预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”  Sora的出现也让行业内为之一振。“Sora的推出标志着人工智能行业向前迈出了一大步。”麦格里银行美国人工智能和软件研究主管弗雷德·哈弗迈耶说道。  新京报记者采访多位影视行业从业者了解到,影视圈对于Sora的到来并非都持悲观态度。一位从业者表示,Sora目前只能生成局部细节的视频,无法在宏观上把控整体内容,对于影视从业者而言,这类AI可以成为很好的工具,而不一定会取代人。  人工智能起源(20世纪50年代)  1950年:克劳德·香农提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”  1950年:艾伦·图灵提出“图灵测试”,机器产生智能这一想法开始进入人们视野  1956年:达特茅斯会议将人工智能定义为计算机科学的研究领域,标志人工智能学科诞生  1957年:弗兰克·罗森布拉特发明“感知机”的神经网络模型,奠定神经网络基础  人工智能第一次浪潮(20世纪60年代)  1966年:约瑟夫·维森鲍姆发表论文,研究人类与机器之间自然语言通信的可能性  1968年:爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统DENRAL,并初步定义知识库,孕育第二次人工智能浪潮  人工智能第二次浪潮(20世纪70年代末、80年代)  1979年:名为BKG9.8的计算机程序在蒙特卡洛世界西洋双陆棋锦标赛中夺冠  1982年:大卫·马尔提出视觉计算理论,以及首个较为完善的视觉系统框架  1988年:朱迪亚·珀尔提出概率方法和贝叶斯网络,为后来的因果推断奠定基础  人工智能平稳发展期(20世纪90年代左右)  1997年:IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,基于概率推论的新思路在AI领域得到广泛应用  2001年:约翰·拉夫尔提首次提出条件性随机场模型,用于文本的分割和标注,在许多自然语言处理任务中表现出色  2003年:戴维·布雷、吴恩达、迈克尔·乔丹提出一种非监督机器学习技术LDA,可用来识别大规模文档集成或语料库中潜藏的主题信息  人工智能第三次浪潮(2006年后)  2006年:杰弗里·辛顿等人提出深度学习,这是机器学习最重要的一个分支  2011年:IBM的沃森人工智能系统在智力竞赛《危险边缘》中战胜人类,获得冠军  2014年:伊恩·古德费洛等人提出生成式对抗网络的非监督学习方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习  2016年:谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石  2022年:ChatGPT问世,通过深度学习和大规模数据训练,ChatGPT能理解复杂的人类语言,并生成具有连贯性和创造性的回应,人工智能在自然语言处理领域取得一大里程碑,开启人工智能新纪元  新京报记者罗亦丹栾若曦刘婧瑜韦英姿编辑王进雨校对杨许丽点击进入专题:

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作者:毕静慧



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