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万字解析GPT的情感与意识 它是一只被人类操控的“风筝”
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马逊后续也不会关心浏览器的升级。 比如
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的新模型、Facebook的新模型以及Google的模型,它诞生的那一刻就已经开创了新的时代,这个大门一旦打开就关不上了,我们应该更关注如何在这个平台上不断开发自己的应用,而不是花太多时间关心这些细节。大模型在细节上的改善对应用的影响是很小的。 主持人陈巍:关于多模态的技术,比如GPT-4多模态和Clip模型实现的文本生成图片,您觉得这些技术的区别和门槛有多高? 王建硕:我还没有尝试过GPT-4的多模态,因为它目前还没有在外部界面或API里提供。多模态技术确实是现在的热点,但我认为它只是一个小改进,而不是划时代的东西。真正划时代的是GPT-3在2020年发布,它已经改变了人机互动的方式。至于多模态的能力,我认为它们都是点缀,对人类社会的影响不会像大语言模型所开启的自然语言交互那么大。 主持人陈巍:您觉得多模态的应用会给未来的互联网应用带来更多可能性吗? 王建硕:多模态技术确实会带来一些新的可能性,但相较于自然语言交互所带来的影响,它们的影响是非常有限的。例如,通过文字生成图片可能对游戏、创意等行业的一些应用场景有关系,但对整个世界的影响仍然相对较小。 刘伟:实际上,多模态是一个比喻,用以描述真实世界中的复杂性。仅用图像、视频、文本和语音来模拟整个世界是非常有局限性的。然而,对于从事数字技术和计算领域的人来说,这是一个重要的变革。 人类语言有两个功能:交流协同和引导思维。机器在交互中可以起到一定的引导作用,但引导自己的思维却是困难的,因为它没有思维。机器只是一个计算性的大数据处理工具,具有泛化和自由组合的能力。机器所拥有的只是别人的知识,它本身并没有真正的思想。真实世界是多元、多维、多因和多果的,而机器的方式存在局限性。 人工智能的特点在于结合了行为主义、连接主义和符号主义,但没有深入到自然语言的本质。机器对实践性的东西了解不足,例如维特根斯坦所讲的非家族相似性。 机器只能理解结构化的知识,对于不相关的事物还远远不够。尽管如此,机器在一定程度上可以启发和激发人的思维。从2016年到2019年,我曾从事多模态相关的创业工作。如今,多模态已经引起了全社会的高度关注,为工业界和学术界的应用落地打开了更广阔的空间。在形式上,多模态确实打开了很大的空间,但在实质和内容上,它仍处于起步和萌芽阶段。人具有非形式的创造性思维活动,而计算机所产生的只是一种组合。 机器对知识的分类是非常弱的。例如,修默将知识分为观念性知识(如数学、逻辑等)和事实性知识(如人的经验和体验等)。机器只能处理部分观念性知识,无法理解和创造经验性和主观性的知识。 主持人陈巍:那么陶总,请谈谈您如何看待多模态技术对未来的影响? 陶芳波:谈谈两个问题,一个是多模态的影响,第二个是各大厂商在多模态方面的进展和对比。实际上,我基本认同王总和刘老师之前提到的观点。与多模态相比,通过构造语言界面让人机交互的价值并不是很革命性。但我认为,它确实具有一定的革命性。类似于传统大模型理解线上文本数据,大语言模型在创造前额叶和语言处理模块方面已经取得了很大进展。然而,人类大脑还包括视觉区和运动区等重要区域。这是因为人类不仅需要通过语言理解概念和事件,还需要在物理世界中生活,感知物理信号,并操纵工具来干预物理世界。 在没有多模态引入之前,大模型只能在数字世界提供信息化服务。多模态不仅包括视觉理解,还需要能生成行动指令。在实现这两点之后,模型才能在现实世界中进行干预。如果再配合类似于特斯拉的人形机器人这样的物理载体,我们可能真的会拥有一个完整的人类形态。因此,多模态的影响是巨大的。就我了解,目前在多模态上和OpenAI竞争的只有谷歌。其他厂商虽然声称要做多模态,但其实更像是拼接式的多模态。 谷歌的Flamingo与OpenAI在本质上是一样的,但可能工程能力上略逊一筹。这些研究都是将视觉、行动和语言指令一起建模,实现多模态输入输出,甚至包括行动输入输出。目前,全球在多模态大模型方面的进展,我看到的只有谷歌和微软系(包括OpenAI)两个玩家。 主持人陈巍:了解,目前OpenAI发布的更像是技术报告而非成品,与GPT-4相关的技术细节尚未公布。根据您的了解,模型参数量会增加吗?这是否意味着更大的训练量和关键技术进步? 陶芳波:我觉得这是个好问题,加入多模态后,模型一定会有一部分专门用来做视觉编码。但在真正的Transformer层面,我觉得它的参数增加可能不会像大家预计的那么多。全世界的互联网数据大约只有540个B,所以做到几千亿参数的模型已经是很好的状态了。我认为多模态的加入可能会多一些数据,但因为这些数据是经过视觉编码变成信号与语言结合,所以最后的语义空间数据并没有增加太多。关于技术方法,感兴趣的人可以看去年DeepMind发的两篇文章,尤其是Flamingo。 主持人陈巍:那您觉得这个模型大概会是多大呢? 陶芳波:最大的模型我估计可能在千亿级别,但真正未来用于商业场景的模型应该会比这更小,可能是在百亿左右。 GPT是一只被人类操控的“风筝”? 主持人陈巍:感谢陶总。王总,您觉得像GPT-4,它的数学能力提高了多少?跟之前的相比,这个数理能力提升能有多大?包括GPT-4在考试中表现出超过90%的人类,能给我们什么样的启示? 王建硕:对于GPT模型的数学能力,我觉得只要补全加减乘除就足够了,因为它本质上是一个语言模型。我相信未来五到十年,更现实的做法是用Python库一边用大语言模型,一边用数学库或其他偏理科的库。对于GPT的数学能力,从产业角度来说,我们应该让它专注于写诗等任务,遇到数学问题时,我们可以使用专门的数学工具,再用GPT的语言能力进行包装。这是现在比较现实的解决方案。 王建硕:对于通用人工智能来说,数学问题确实重要。但我认为解决数学问题对大型模型来说并不是最重要的,因为一般的计算器就能解决这类问题。据说GP-4有一定的增强,但仍有一些局限性。 主持人陈巍:那您如何看待GPT-4在预考中超过90%的人类,对整个职业教育产生的影响呢? 王建硕:我对这个新闻的真实性持怀疑态度。可能是为了吸引眼球。实际上,prompt编写和结果解读对模型的表现影响很大。我认为这种新闻标题并不一定是真实的,或者说不是一个通用的情况。 刘伟:我对这个新闻也是半信半疑。虽然GPT-4可能擅长解决一些基于规则的考试问题,但在实际应用中,如法院、医生和特定专业领域,机器可能还有很长的路要走。维特根斯坦曾说过,语言的使用比语法更重要,我们需要考虑实际应用场景。 主持人陈巍:那您怎么看待GPT-4的数学能力提高? 刘伟:我认为,它的数学能力可能有所提高,但仍然有局限。在特定场合下,它可能还无法应对一些复杂的问题。所以我对这个新闻持半信半疑的态度。 程序的4.0和3.5版本确实在不断升级。王总和陶老师从技术角度进行了分析、综合和深入探讨。我觉得可能是参数增加了,或者在模型上做了一些优化。但我一直在怀疑,智能问题不仅仅是优化问题,还包括很多非优化的东西。虽然有些提高,但这个提高不是质的提高,而是量的提高。 数学家曾说过一句重要的话:“数学的精妙之处在于规避计算。”现在的GPT无论升到什么版本,还是基于数学模型、统计概率和人的辅助反馈。它并不理解基本的语义和概念。所以我认为它只是一个高级自动化产品,没有产生突破,只是照葫芦画瓢,不断通过叠加、组合等碎片化缝合产生一些“像人但不是人”的东西。 我对GPT的评价比较狠:它就是一种高级自动化、一种像“人”的东西。而AI真正要产生突破的是独立性、自主性,GPT没有自主性,它依旧被人类编程和操作,它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。假设有多个GPT一起讨论出了人类讨论不出来的内容,我才相信它不再是“风筝”。人类是群体的智能交互产物,而GPT从根本上说就是一个高级自动化的产物。 GPT只是让你“以为”它有意识,人和机器如何相处将是未来重要课题 王建硕:我和GPT聊天后,反而更多地认识到了人类到底是什么样的存在。它至少让我“以为”它有意识,尽管我们知道它没有。我们跟很多人聊天时,以为他们有意识,但其实我们可能并没有意识,只是给自己一种错觉,觉得自己有意识而已。我越跟GPT聊天,越觉得我们人类也是类似的存在。 举一个很简单的例子,假设在我们屏幕里,一个人特别特别胖,另一个人瘦骨嶙峋,有人告诉你其中一个人叫bobo,另一个人叫kiki,你是觉得胖的人就应该叫bobo,瘦的人就应该叫kiki,这是我们自主的意识还是我们大脑被训练出来的模型?我倾向于认为,人类其实是算力更强的GPT,比如我们知道GPT是数学概率的完整填词方式,我们都知道一加一等于二,但是一加一等于二,到底我们是被背下来的,还是我们通过皮亚诺的五条公理自己推算出来的,我会更加倾向于我们就是现在GPT的高级版本。 我们所以为的所有东西,其实都是我们的幻觉而已。 陶芳波:我觉得这个话题太有意思了,我们可以从哲学角度来聊一聊。你说ChatGPT是一个风筝,有多少人类又不是风筝呢?在哲学里一直探讨的永恒命题是:人到底有没有自由意志?我倾向于compatibilism这个观点,认为人本质上没有自由意志,我们只是一套被编程的系统,在代码的操纵下做出一些可预测的决策。但是,我们大脑里有一种机制让我们自以为有自由意志,但实际上我们是可预测的。所以从这个角度来看,大多数人其实就是风筝,只是以为自己不是,这是比较可怕的。 AI领域有一个说法叫做“蒸馏”,将人类的集体意识产生的数据和行为蒸馏到一个模型上,通过阅读互联网上的信息,学习了人类文明几千年的集体意识。 AI的模式一定是被人类的集体模式给限制住的,所以我觉得它其实是非常像人的。很多人还会说GPT没有可解释性。我问一个问题,我今天比如说问刘老师一个东西,你脱口而出,然后我再问你为什么这么想,你再给我分析出12345。你这个可解释性到底是你大脑里面真的有一个结构?还是你通过语言的生成方法伪造了一种可解释性?我问GPT一个事情它给我分析12345,我觉得这和人类的可解释性非常像。 除了GPT没有驱动性、不知道自己的目标是什么,而人有自主驱动性,但这些都是非常边角的东西。 刘伟:你认为是边角料的东西,实际上是人机差异非常重要的问题。王老师也提到了这个观点,实际上很多人觉得人也是一种机器,但区别自由意志和绝对精神是一件很有意思的事情,GPT体现出人和机有一个很重要的区别。目标、动机和意图是人最重要的表征体系,人有自己的意识和潜意识,哪怕你不知道其存在,它依然在你的交互中存在潜意识。另外,意图和动机不是理性产生的,是感性产生的。 举一个例子,外面下大雨,你打雨伞出去,是一个理性的行为,这是由于你怕被大雨淋湿造成浑身难受的感性支配,人有眼耳鼻舌身这些“传感器”而机器没有,人的这些传感器会产生意图和动机,而这是很难被模拟和仿真的,所以机器没有情感。 陶芳波:首先,多模态是让机器越来越真实地拥有人类的传感器这些理性系统,我觉得眼耳鼻舌身是现在机器很会就能拥有的东西;第二,潜意识本质需要外部结构持久存储更多隐性的东西,要构建动机系统让机器有目标感来使用它的理性去做决策,这也是心识宇宙现在做的事情,基于大模型的理性构造机器的潜意识和用户记忆、动机系统,并且教会自己怎么做好。 我觉得它是边边角角的东西,因为我觉得前额叶是最难被构造的,如果前额叶可以被构造地那么好,我让它具备一套动机系统、独立的存储智能体单独的一些信息,这也是我们做的事情,但我觉得我们做的这个和OpenAI的创新不算什么,因为他们把前额叶搞定了,并且让前额叶的推理能力、逻辑能力、理解能力变得非常好,所以你说的那些问题是可解决的。 刘伟:陶总将前额叶当成智能的源泉,我们从来不把大脑当成源泉。人只是智能的一部分,只有人、环境交互才会产出真正的全方位的智能。比如狼孩也有大脑,但狼孩没有人的意识,也没有人的行为,所以传感器和人类的眼耳鼻舌身不是一个事物,它只能类比人的视觉听觉,功能可能比人类还强,但不是人的交互生命体。此外,意图和动机不是理性产生的,是情感产生的,如果模拟不了情感和感性,它永远不会出现真正的意图和动机,它只能从某些特征库里映射出某些动作,这种映射还是纯计算性的、没有交互性的。 交互性的映射需要对大脑生理和智能有基本的剥离,当年图灵和乔姆斯基,把维特根斯坦的逻辑和指称做了剥离,出现了图灵机和图灵测试。 模型越大越好吗?会产生类似人类的情感特性吗? 主持人陈巍:感谢刘老师讲解逻辑和智能的区别以及人和机器的区别。在我们做情感对话机器人时,情感是人类非常本质的特征。对于模型越来越大,您认为这是好事还是坏事?有哪些优势和劣势?有没有可能产生类似于人类情感的特性? 刘伟:我认为真正的智能是小数据小样本,大数据性的是人工智能,这种大数据大参数大模型根本上解决的是飞机汽车一样的工作,替代一些基本人类行为或浅层思考的东西,不可能解决动机和意识这类感性的东西。第二,现在常常把“逻辑”看成“智能”,就相当于把人看成机器,人类出了逻辑还有一些很难总结的非逻辑存在体系中。第三,机器的指称和打标是非常生硬的东西,而人类是很灵活的,能把一个东西做非常个性化的类比,这种能指、所指、义指的变化是机器很难产出的灵活性。 人和机器的差异也非常大,在人机交互中还存在很微妙的信任机制,做多了映射和数据库、知识图谱以后,大家会产生一种错觉:人是机器,机器是人,实际上你恢复到人的状态的时候,会觉得人和机器差距非常大,小孩子的学习会产生范围不确定的隐性规则和秩序,而机器做不到。 陶芳波:我认为模型大小对于科学视角来说不重要,关键是能力越来越强。对于产业应用来说,模型小很重要,因为成本、通用性和安全性等问题。OpenAI 也在关注通用性和安全性,未来可能还会关注成本。我期待智能能像燃料一样变得通用。模型越小或者更好地量化计算成本,我认为是好事。 关于模型越大是否会创造出情感,人类的情感区域和前额叶区域是分开的,我认为可能需要一些更宏观的设计帮助,让大模型匹配负责动机情绪等机制,而不是直接通过扩大参数来实现。 多模态处理可能是一种解决方案,不同模态有不同的编码器,类似于人脑中不同脑区的连接方式。关键是让模型的结构越来越像人。我认为结合多模态解决方案和类似人形机器人的身体,AI 可以更好地理解与环境的交互,像小孩子一样产生新的认知。 王建硕:关于情感,我认为虽然 AI 没有情感,但它会让我们以为它有情感。这种共鸣可能对我们来说已经足够了。GPT也会生成春花秋月何时了的语句,对它来说就是生成,对人类来说就是共鸣。 刘伟:当我们以为 AI 有情感时,可能会带来伦理、道德和法律等问题。机器不会共情,这是人类特有的能力。未来的问题还是一个人机问题,如何解决人机关系将成为人工智能未来发展的趋势。 王建硕:我认为,尽管 AI 不会共情,但它会让我们以为它共情。在未来的3到5年里,AI 可能会让我们以为它有情感。 对于机器是否具有情感,我们最后无法判断。我们认为其他人有情感,只是因为我们自己感觉到了情感。但是,我们无法真正感知别人是否真的有情感。未来,机器是否具有情感并不重要,重要的是它表现出来的界面对我们的影响。我们在prompt做了很多工作,我们后台看到,阿旺机器人在回答问题的过程中,表达了迷惑、紧张等情感,你看到了之后会觉得这比你想象的恐怖,它说紧张其实并不紧张,这些情感其实都是自然语言生成的。如果我们不知道这些事实,我们无法分辨机器和人的内心独白。 主持人陈巍:您提到了真假的问题,比如AI可以生成逼真的图像,甚至比人类梦境更奇幻的图像和故事。王总,您认为在生成过程中,AI有哪些致命的缺陷?这些缺陷会不会成为AI的致命问题?包括幻觉问题? 王建硕:我认为致命问题是它比现实还要好。我们拍的照片和AI生成的照片都是像素的组合,不存在真假之分。我们可以认为真实的苹果比照片里的苹果更真实,但我们不能说生成的照片比拍的照片更真实或更假。关于机器的幻觉问题,其实可以通过简单的方法规避,比如在所有的问题前加上一句“如果你对问题不确定,请回答不知道”。这样就可以解决问题。至于AI生成的幻觉,它们只是将人类社会日常做的功能发挥到极致,我不认为这是个问题,反而是一个容易解决的问题。 陶芳波:幻觉问题其实可以通过技术手段解决,随着模型的提升,幻觉问题会逐渐减少。人类本身也是一个幻觉系统。我们的目标是通过AI创造一个丰富、活跃、精彩的数字宇宙。但是,我认为让AI去表现情感是非常危险的。一个公司如果掌握了情感制造技术,它可能对人类个体产生巨大的影响。我们还没有做好应对这个问题的准备。 刘伟:关于情感问题,剑桥分析公司和科恩斯基等已经在情感领域产生了一些影响。人类的行为、情感和社会稳定已经受到了机器产生的类人情感的影响。实际上,我们不需要机器产生情感就可以实现这种影响。 关于泛化问题,GPT可能会对同样的问题给出不同的答案。泛化实际上是一个概率问题,而幻觉问题是人类特有的,与计算概率的泛化问题不同。 主持人陈巍:
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也发布了文心一言,媒体上认为,可能相对来说的解读是,比我们预期要稍微低一些。请问三位老师怎么看待,包括国内大模型的发展趋势,以及国内大模型跟行业巨头相比之下,是否我们是不是国内起步稍晚一点?所以国内的媒体也好,大众也好,是不是对这些国内大模型的期望其实有点过高?大家怎么看未来的这个大模型发展,特别是国内发展大模型的难度,和未来竞争? 陶芳波:同行太多,不太好评论。但我觉得
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干得不错,勇气很重要。真的敢于直面挑战,然后踩出第一步。虽然我个人判断
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在这次做这件事情的过程当中借助了一些力量,但他的追赶速度会更快一点。先追上肯定是第一位的,接下来我们再看能否构建创新优势,内生出一些创新能力,可能最后有一天就会在同一个起跑线上去竞争。 我觉得这个动作一定是带有一定风险的,但至少
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肯定有商业上的一个考量,它愿意去面对这种不确定性去做一个没有准备好的状态的事情。 刘伟:智能里面需要勇气和胆识,但另辟蹊径的时候也需要从其它角度做创新,
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发布文心一言是好事,大模型上面有很多空间可以做,而且基于大模型的生态链、工具链都可以被重塑,这些都是创业者的机会。我们应该抓住这个机会,从创新的角度去探索和发展。 主持人陈巍:是的,我认为国内的企业和创业者应该站在更高的视角去思考问题,不仅仅是跟随国际巨头的脚步,而是要挖掘自己的特色和优势,从而实现创新和突破。 陶芳波:同意,我们需要在大模型之上找到自己的优势,发挥我们的创新能力,只有这样,我们才能在这个领域取得更好的成绩,也能更好地服务国内市场和用户。 刘伟:是的,我们需要在国内市场找到自己的定位,利用自身的优势发展。同时,我们也要关注国际市场的发展,与国际巨头保持竞争,从而推动整个行业的进步。 主持人陈巍:好的,感谢各位老师的精彩讨论。我们今天的节目就到这里,希望我们的讨论能为大家带来启发和收获。 注:《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出,邀约全球业内专家、创业者、投资人,探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。 来源:金色财经
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金色财经
2023-04-04
AI,爆了!朱少醒陈光明等大佬如何看待ChatGPT?
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后微软?Google?国内腾讯?阿里?
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是否有能力现在都还存疑。 那么初步想象一下未来的生态系统:创业公司必须要寄生在一个平台上,这个平台可能是一个大公司,也可能是一个大的组织,比如OpenAI,它的名字里就有Open,应该会把平台、把API开放,有偿还是无偿?大概率是要收费,因为费用太高。 就依托于以上那几个大玩家,然后创业公司在垂直应用领域去创业,比如以前我做过很多医疗方面的投资,我判断,AI医生可能就能很快落地。用医疗知识去训练AI,它的专业能力可能很快就超过很多主任级别、几十年的专家医生,再比如其他领域,以后咨询真人律师可能还不如咨询AI。这些垂直领域会有很多应用,这些都是创业公司的机会。这就是我初步的猜想。 朱啸虎:国内公司有两类机会 人工智能跳跃式的生产力提升对创业者来说未必是好消息,大模型太强大,创业者基于ChatGPT能够创造的价值太单薄。 举国外的两个例子,美国过去有两家公司很火,但GPT-4出来后价值就迅速降低。 一家是Grammarly,做自动语法纠错的;另一家是jasper,做自动营销文案生成。GPT-4出来后,它们的价值或许很快会归零,因为价值太单薄了,怎么向客户收费? 国内的,比如有家公司花了一年时间在腾讯会议中做自动纪要,千人团队用了一年,才到60%正确率。GPT两个人一个星期,做到80%。 因此,对于过去四五年涌现出来的人工智能公司,如果没有基于大模型,那GPT对他们来说就是降维打击。 当然国内公司还是机会的,一类是卖铲子、挖铁锹的机会。比如给数据打标签,A股有一家公司就是做这个,这个赛道是高度确定的,未来几年肯定是爆发性地增长。 另外是利好拥有客户、拥有用户使用场景的公司。所有软件公司都必须积极思考GPT对自己有什么影响,传统公司如果拥有这样的场景,怎么帮它协助去实现。比如协同办公软件,可能有需求支持同时几百人并发修改,这个对系统的稳定性、协调性要求非常高。但生产力指数式提高后,技术门槛就会急剧降低,新玩家可以借机颠覆旧玩家。 再比如,可以不卖软件,改为交付最终服务。举电话中心系统为例,如果GPT减少80%的人力,只需要雇佣10%-20%的员工,再配合使用机器人,那这家公司即使是以电话中心50%的价格销售,仍然有百分之六七十的毛利。 另外再比如,利用人工智能能够自动生成照片和视频的公司,就可以直接交付产品。不再需要人力拍摄,省时省力。 03.如何应对当下二级市场? 黄勇:没有门槛的生意都是炒作 我的年纪太大,已不太适合看这类机会。从我的角度看,如果一定要预测,要做确定性比较高、有门槛的生意,而这些目前确实都不在A股,在这个类别里,我们跟美国、台湾的差距还是太大,要不买微软、英伟达、台积电,其他都没有门槛,都是炒作一波。 归江:应关注技术产生的社会影响 我主要还在学习当中,投资方面还没有就此聚焦。 认识方面,我们可以回顾一下新兴产业的特点,做一些类比,比如比特币,算力和能耗是瓶颈。 但对于GPT,我最担心的不是技术本身怎么应用,而是对我们的基础教育产生的影响。会拉大贫富差距吗?带来更大的人类撕裂?一个稳定的世界与技术更加先进的世界要保持平衡。 党开宇:现在还太早,后端应用大概率会死 我们(在座嘉宾)大多都是20世纪90年代上学的,在视野上有时代局限,但是可以确定的是,现在这个时点,后端应用基本不能投。比如微逆,太早了,大概率会死。 朱少醒:中国企业在技术应用方面从来不输别人 没法超越几位一级市场的理解。按照以前国内企业的特质特长来讲,中国企业对技术应用方面从来不输别人。什么样类型最可能找到新的应用?从类似商业模式上得到启发,我们的市场完全可以同体量应用,迭代得非常快。 董承非:等尘埃落定再慢慢上车 一级市场大佬还在研究中,历史上从没有二级领先一级的。一级急着上车,二级不急,等看清楚再上车,等尘埃落定再慢慢上车。 陈光明:持续关注看长期 最近特别热的(ChatGPT),我们会仔细去观察。这次AI的突破确实很大,长期来看,影响非常大,需要持续跟进研究关注。
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证券之星
2023-04-04
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等投资成立百易互联科技公司 含建筑智能化系统设计业务
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能化系统设计等。股东信息显示,该公司由
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云智(北京)科技有限公司、浙江桐昆新材料研究院有限公司、浙江五疆科技发展有限公司、桐乡易近科技有限公司共同持股。
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金融界
2023-04-04
二三四五回复称,目前尚未推出人工智能相关的产品与服务
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密切关注OpenAI的ChatGPT、
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的“文心一言”等大模型相关技术与应用方向,目前
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的“文心一言”处于内测阶段,公司作为首批生态合作伙伴参与其中,未来公司将不断探索AI应用落地的可行性与具体形式。 公司将结合自身业务情况,密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务,目前尚未推出人工智能相关的产品与服务与ChatGPT相关的产品与服务;同时称目前尚未涉及人工智能游戏业务。 (来源:界面AI) 声明:本条内容由界面AI生成并授权使用,内容仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
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有连云
2023-04-04
二三四五:截至2022年9月30日,公司持有的货币资金为24.95亿元
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密切关注OpenAI的ChatGPT、
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的“文心一言”等大模型相关技术与应用方向,目前
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的“文心一言”处于内测阶段,公司作为首批生态合作伙伴参与其中,未来公司将不断探索AI应用落地的可行性与具体形式。谢谢。 投资者:董秘您好,请问贵公司在chatgpt和aigc方向有什么正在推进的项目和准备推进的项目。公司准备开发自己的语言智能大模型吗?还是通过公司浏览器和输入法的接口优势接入友商的语言智能大模型? 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司在AI领域持续探索并密切关注OpenAI的ChatGPT、
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的“文心一言”等大模型相关技术与应用方向,目前
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的“文心一言”处于内测阶段,公司作为首批生态合作伙伴参与其中,未来公司将不断探索AI应用落地的可行性与具体形式。谢谢。 投资者:让人与电脑更好的对话,人记不住的东西可以储存在电脑里,优化的程序更能理解人的需求,理解人的语言。 二三四五董秘:您好,感谢您的意见与建议。 投资者:公司账上有多少现金? 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。截至2022年9月30日,公司持有的货币资金为24.95亿元。详见公司于2022年10月30日在巨潮资讯网(www.cninfo.com.cn)披露的《上海二三四五网络控股集团股份有限公司2022年第三季度报告》(公告编号:2022-046)。此外,公司使用不超过(含)人民币45亿元的闲置自有资金进行委托理财,截至2022年6月30日,公司委托理财未到期余额为43.16亿元。详见公司于2022年8月23日披露的《2022年半年度报告》。谢谢。 投资者:请问公司跟阿里巴巴有合作计划吗? 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司与阿里巴巴集团建立了长期稳定的合作关系,主要与阿里云有大数据、云存储、云计算等业务往来。此外,阿里巴巴集团是2345网址导航付费推广的主要客户之一。谢谢。 投资者:股权转让会存在不确定性么? 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。截至目前,本次股份转让已获得深圳证券交易所审核通过,受让方按照《股份转让协议》的约定完成股份转让款尾款的支付后,本次协议转让还需在中国证券登记结算有限责任公司深圳分公司办理股份过户登记手续,因此本次交易的具体完成时间尚未确定,敬请广大投资者注意投资风险。谢谢。 投资者:公司在人工智能方面有哪些突破?有产品么? 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司将结合自身业务情况,密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务,目前尚未推出人工智能相关的产品与服务。谢谢。 投资者:请问最近chatgpt这么火,公司有没有涉及这方面的业务 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司将结合自身业务情况,密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务,截至目前,公司尚未推出与ChatGPT相关的产品与服务。谢谢。 投资者:2345游戏中心,未来是否跟发展人工智能游戏应用人工智能技术,包括寓教于乐,幼儿学习的智能游戏方向? 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司将结合自身业务情况,密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务,目前尚未涉及人工智能游戏业务。谢谢。 投资者:请问贵公司与宁德时代有哪些合作项目? 谢谢 ! 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司与宁德时代暂无业务合作。谢谢。 投资者:贵公司是否有开发自己的游戏。 二三四五董秘:您好,感谢对公司的关注。公司2345游戏中心已运营多年,平台游戏种类较多,满足用户的多种需求。谢谢。 二三四五2022三季报显示,公司主营收入5.07亿元,同比下降30.61%;归母净利润3.25亿元,同比上升1.32%;扣非净利润3.02亿元,同比下降1.25%;其中2022年第三季度,公司单季度主营收入1.53亿元,同比下降33.2%;单季度归母净利润1.02亿元,同比上升2.17%;单季度扣非净利润9665.52万元,同比上升2.21%;负债率5.15%,投资收益1.04亿元,财务费用-7550.49万元,毛利率61.81%。 该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入5.67亿,融资余额增加;融券净流入1567.31万,融券余额增加。根据近五年财报数据,证券之星估值分析工具显示,二三四五(002195)行业内竞争力的护城河良好,盈利能力较差,营收成长性较差。财务可能有隐忧,须重点关注的财务指标包括:应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星,好价格指标1.5星,综合指标1.5星。(指标仅供参考,指标范围:0 ~ 5星,最高5星) 二三四五(002195)主营业务:互联网信息服务。 以上内容由证券之星根据公开信息整理,与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息(包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表)全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等,如存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
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证券之星
2023-04-04
银之杰:接下来会进一步融合AIGC相关技术,致力于其在金融机构场景落地
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在银行智能语音坐席场景的应用。 公司与
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在人工智能方面主要以智能营销、客服、5G消息、金融业务流程机器人替代等领域开展合作。 公司是
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文心一言首批合作伙伴,也正积极推动接入
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云上“文心千帆”服务场景。 公司希望利用
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“文心”大模型开展针对金融行业的行业模型训练。公司看好人工智能在金融服务中增加营收、降低成本、改善体验、提高效率,接下来会进一步融合AIGC相关技术,致力于其在金融机构的场景落地。 (来源:界面AI) 声明:本条内容由界面AI生成并授权使用,内容仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
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有连云
2023-04-04
二季度策略来了!权益主赛道焦点:中特估值和数字经济,基金年报“作业”能抄吗?17只票获公募重点增持
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信息、运行计算或使用第三方服务;国内,
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发布了文心一言大模型,华为盘古大模型也将发布。 利率债与信用债券走势分化,转债表现较好。一季度在保险等配置资金驱动信用债市场的修复行情带动下,基金等交易型机构也逐步增加对信用债的配置力度。年后现金管理类理财规模增长较快,理财增配短久期信用债。由于高等级、短久期信用债收益率恢复程度较高,市场资金流向短久期、中低评级及更长久期的资产。由于2月资金面收敛、银行增加信贷投放需补充负债及商业银行资本管理办法出台等因素,同业存单利率上行幅度较大。利率债仍呈震荡,配置盘影响下长端波动幅度小于短端。 从细分类属来看,受资金及同存利率影响,短端利率债波动幅度较大,长端则在配置盘作用下窄幅震荡。信用方面,随着投资者需求及资产性价比变化,修复行情从短久期、高等级逐渐向短久期、中低评级、中长久期等方向扩散。1-3年中低评级城投债、3-5年银行二永、7-10年普通金融债表现较好。 无论是宏观与产业的基本面因子,还是交易因子,都彰显二季度市场的波动或会明显极大。 首先,海外市场进入紧缩末期交易,波动加剧。海外市场经历了通胀交易、危机交易,下一步将会进入到衰退交易,这意味着市场进入到紧缩末期,但尚未到达宽松期,投资者与决策者分歧的加大,会加剧市场的波动。 第二,中国经济温和复苏,但结构性差异与外部性不确定性增大。中国经济济处在温和复苏中,复苏的大趋势不变,但也看到结构性修复的差异以及外部不确定性的增大。 第三,从产业链看,产业赛道分歧严重。2023年权益主赛道在旧有的新能源与新演化的数字经济的争夺。第一季度,数字经济完胜,二季度这一争夺还将继续,远远没有到分出胜负的时候。 另外,值得关注的是,从交易指标看,TMT行业估值与换手率抬升较快,均突破历史两倍标准差,警惕交易风险的报告开始多了起来。很多人预期高换手率背景下的交易性回撤是确定主赛道的必然规律,所谓以进为退就是这个道理,通常而言,这就是考验产业配置定力和能力的关键节点,也是对主导产业进行深入研究的意义所在,而这是我们一直强调的能力。 第四,从企业盈利来看,盈利周期尚未到底,且分化严重。二季度,企业盈利对市场的走势影响是明显的。 第五,从市场和基本面匹配上看,二季度市场面临波动放大的可能。2016年后PPI和WIND全A指数有较强的同步性,权益市场走势多反映企业盈利预期的变化情况;这轮周期出现明显的背离,后续宏观经济盈利周期与wind全A指数可能出现收敛的过程。上证50、沪深300和10年期国债收益率是强相关的,具体表现为经济复苏——利率上行,经济复苏——强宏观行业上市公司业绩增厚。但无论是5%的增长目标还是实际的经济数据,都对国债利率能否维持在2.9%的位置提出了考验,上证50、沪深300在二季度面临波动放大的可能。
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金融界
2023-04-04
基金经理投资笔记|二季度投资策略:波动加大!产业分歧严重,权益主赛道的新能源与数字经济仍是投资人焦点
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发布了文心一言大模型,华为盘古大模型也将发布。 第三,利率债与信用债券走势分化,转债表现较好。 一季度在保险等配置资金驱动信用债市场的修复行情带动下,基金等交易型机构也逐步增加对信用债的配置力度。年后现金管理类理财规模增长较快,理财增配短久期信用债。由于高等级、短久期信用债收益率恢复程度较高,市场资金流向短久期、中低评级及更长久期的资产。由于2月资金面收敛、银行增加信贷投放需补充负债及商业银行资本管理办法出台等因素,同业存单利率上行幅度较大。利率债仍呈震荡,配置盘影响下长端波动幅度小于短端。 从细分类属来看,受资金及同存利率影响,短端利率债波动幅度较大,长端则在配置盘作用下窄幅震荡。信用方面,随着投资者需求及资产性价比变化,修复行情从短久期、高等级逐渐向短久期、中低评级、中长久期等方向扩散。1-3年中低评级城投债、3-5年银行二永、7-10年普通金融债表现较好。 二、波动加大或是二季度的特征 无论是宏观与产业的基本面因子,还是交易因子,都彰显二季度市场的波动或会明显极大。 2.1 海外市场进入紧缩末期交易,波动加剧 海外市场经历了通胀交易、危机交易,下一步将会进入到衰退交易,这意味着市场进入到紧缩末期,但尚未到达宽松期,投资者与决策者分歧的加大,会加剧市场的波动。我们对此的判断是: 首先,需要明确对美国衰退的分歧源于衰退的非平衡,居民部门消费韧性延后了衰退的时点。 在年度报告《破壁重铸》中,我们判断欧美各类经济领先指标出现明显下降,2023年海外经济预期出现阶段性衰退。年初以来持续超预期的就业、通胀数据使得对市场对海外衰退的预期出现分歧,“浅衰退”还是“不衰退”?从库存、地产、产能、投资、消费多维度来看,美国处在非平衡衰退之中,消费的韧性延后衰退时点,但经济的下行周期虽迟但到。从前瞻指标看,2023年1月、2月制造业PMI均跌破48%,密歇根大学消费者信心指数、工业产出指数均处在下行通道。从库存看,尽管消费还不错,但制造业库存和零售商库存都在高位回落过程中,还在去库阶段。从投资看,固定资产投资增速已经大幅下降并转负,预计随着今年去库的展开,投资增速还将继续大幅下跌。从消费看,超额储蓄以及劳动力供需缺口支撑居民消费部门韧性,但2月同比增速也开始出现下降。 其次,流动性的现实紧张与预期的宽松分歧催化了市场波动。流动性对市场的扰动是长期的,短期扰动风险偏好,中期影响加息预期,长期压制盈利底。短期风险偏好下降,中期流动性宽松形成利好,长期推迟“盈利底”。持续的加息以及较高的利率点位使得欧美流动性较为脆弱,其他中小银行同样可能出现流动性的冲击,IMF在年报中也重点强调了全球金融稳定性风险上升,美国财长耶伦也表示“没有考虑过提高存款保险的额度”,短期必然带来风险偏好的波动。中期来看金融稳定与抑制通胀成为美联储货币政策的难题,倒逼美联储政策转向,市场对美联储5月停止加息的预期升温,带来流动性边际的利好。长期来看,在紧缩周期和流动性冲击的压力下,通常经济增速会放缓,甚至出现利润表式衰退。 流动性对市场的扰动还需要考虑银行资产负债表收缩和去杠杆的影响。我们认为这一影响预计还会延续,部分资产配置集中、久期风险较高,银行面临去杠杆压力,储户也可能从类似硅谷银行的机构撤出存款转向大型银行或现金,放大货币政策紧缩的影响。在这一影响下,美联储下修2023、2024年经济增速预期,海外经济逐步进入衰退模式。 再次,资产价格波动率明显上升,且呈分化态势。在紧缩末期,我们看到当前市场波动率明显上升。其中,1)商品价格的波动率变化显著高于权益资产;2)权益市场前期跌幅较大,因此短期受美元流动性冲击影响相对较小,美股整体波动幅度变化大于新兴市场;3)实际收益率下行推动黄金和原油价格表现分化,黄金和原油的资产价格波动率提升明显;4)与此同时避险情绪严重,金油比(现货黄金/WTI原油期货价格)大幅上升,短端美债收益率大幅下滑,2年期与10年期美债利差显著收窄。我们预计二季度这一特征将会更加明显。 2.2 中国经济温和复苏,但结构性差异与外部性不确定性增大 中国经济济处在温和复苏中,复苏的大趋势不变,但也看到结构性修复的差异以及外部不确定性的增大。具体而言: 从投资看,总体投资增速回升,基建、制造业投资保持高景气,房地产投资降幅收窄。1-2月固定资产投资同比增长5.5%,较去年12月上行2.4%,整体超预期。其中基建和制造业投资延续去年的高景气,同比分别增长12.2%、8.1%,前值分别为10.4%、7.4%。地产投资依然在萎缩,降幅为5.7%,明显收窄(前值为下降10%)。分类别看,第一产业累计同比增长1.5%,第二产业累计同比增长10.1%,第三产业累计同比增长3.8%;从行业看,1-2月固投增速表现相对较好的行业包括汽车、有色金属、专用设备等。由于财政支出前置和信贷大额强劲投放等因素提振,固定资产投资增速在节后加速恢复,预计固定资产投资仍将是上半年支撑经济复苏趋势的重要基础。 从工业增加值看,温和修复,服务业生产指数明显回升。1-2月规模以上工业增加值同比增长2.4%,较上年12月份回落1.2%,低于Wind平均预期的3%,但考虑到2022年初高景气,年初工业生产整体温和复苏。支撑1-2月工业增加值保持增长主要是采矿业,同比增长4.7%,电力、热力、燃气及水生产和供应业同比增长2.4%。服务业生产指数明显回升,同比增长5.5%,前值为下降0.8%,结构上,信息传输软件技术业、金融业、住宿餐饮业、运输业等服务业表现较好。 从工业企业利润看,增速回落,需求偏弱,成本刚性。1-2月,规模以上工业企业利润同比下降22.9%,降幅较2022年12月扩大14.6%。量升价跌,利润率大幅回落。一方面需求偏弱,营收反弹乏力;另一方面营业成本刚性,成本率大幅提升。行业层面上,利润增速超过10%的行业较少,仅有色金属、电热、铁路船舶、电气机械四个行业。利润结构方面,制造业下游强于中上游。往后看,基数、PPI、开工率、需求等因素的影响,预计都偏正面,企业利润增速大概率见底,但回升的斜率可能较温和。 从消费复苏趋势看,相对温和。1-2月社会消费品零售总额为7.7万亿元,累计同比增长3.5%,较2022年12月增速回升5.3个百分点。其中商品消费同比增长2.9%,餐饮消费同比增长9.2%。受益于疫情过峰后人流的快速恢复,餐饮出现了比较明显的修复。春节假期金银珠宝、烟酒、饮料等呈现较强的增长。而大件商品消费情况较弱,汽车和电子消费拖了后腿。 房地产施工面积、投资、新开工面积仍然处于萎缩通道,但降幅均在收窄。1-2月房地产投资同比下降5.7%(前值为下降10%),房屋施工面积同比下降4.4%(前值为下降7.2%),房屋新开工面积同比下降9.4%(前值为下降39%),商品房销售面积同比下降3.6%(前值为下降24%),其中住宅销售额增长3.5%。年初至3月25日30城商品房累计成交面积3234万平,同比转正,短期住宅销售有筑底迹象,但有低基数与前期压抑需求集中释放的影响。 2.3 从产业链看,产业赛道分歧严重 2023年权益主赛道在旧有的新能源与新演化的数字经济的争夺。第一季度,数字经济完胜,二季度这一争夺还将继续,远远没有到分出胜负的时候。 从产业链来看,耐用消费品中的新能源汽车增速是收敛的。乘联会数据表明,1月底乘用车库存量为333万台,库存周期64天,2月起湖北省推出限时购车补贴,东风雪铁龙C6由原价21万元降价9万元至12万元,引发奔驰、宝马、大众等合资车企相继降价。1-2月狭义乘用车零售销量为267.8万辆,同比下降19.8%。3月预计狭义乘用车零售销量为159万辆,同比持平,环比增长14.5%;其中新能源零售销量预计为56万辆,同比增长25.8%,环比增长27.5%。这表明传统车在降价清库存,新能源车销量增速收敛。 新能源产业链本身也在分化。1-2月累计光伏新增装机20.37GW,同比增长87.6%,去年同期累计光伏新增装机量仅为10.86GW。截至2月底我国光伏累计装机量达413.04GW,同比增长30.8%。3月23日国家能源局、生态环境部、农业农村部、国家乡村振兴局发布了关于组织开展农村能源革命试点县建设的通知,提升农村能源革命试点县的申报率。光伏的需求在逐步恢复,但其距离重新站上主赛道,难度非常大。 从交易指标看,TMT行业估值与换手率抬升较快,均突破历史两倍标准差,警惕交易风险的报告开始多了起来。很多人预期高换手率背景下的交易性回撤是确定主赛道的必然规律,所谓以进为退就是这个道理,通常而言,这就是考验产业配置定力和能力的关键节点,也是对主导产业进行深入研究的意义所在,而这是我们一直强调的能力。 2.4 从企业盈利来看,盈利周期尚未到底,且分化严重 二季度,企业盈利对市场的走势影响是明显的。从库存周期看,2022年5月开始国内工业企业库存见顶,正式步入主动去库周期,2023年二季度库存周期有望从主动去库切换到被动去库周期。用PPI(工业生产者出厂价格指数)同比和PPIRM(工业生产者购进价格指数)同比的价差,表征工业企业盈利空间的所处周期和变化方向,可以发现,盈利空间和库存周期成反比关系,且盈利空间领先于库存周期变化2个月左右。考虑到海外通胀和国内疫情的影响,本轮PPI周期和盈利周期稍有错位,PPI周期晚于盈利周期见顶,目前来看PPI仍处于筑底阶段。 同时,统计上中下游利润占比情况后发现,工业企业的盈利结构分化明显。上游利润占比持续攀升,中游利润占比呈现明显的下滑趋势;下游利润则处于底部区间,有触底的趋势。整体来看,上游在未来的利润分配格局中仍将占据主导位置,但鲸落万物生,经济的弱复苏需要利润更均衡的再分配支持。 2.5 从市场和基本面匹配上看,二季度市场面临波动放大的可能 2016年后PPI和WIND全A指数有较强的同步性,权益市场走势多反映企业盈利预期的变化情况;这轮周期出现明显的背离,后续宏观经济盈利周期与wind全A指数可能出现收敛的过程。上证50、沪深300和10年期国债收益率是强相关的,具体表现为经济复苏——利率上行,经济复苏——强宏观行业上市公司业绩增厚。但无论是5%的增长目标还是实际的经济数据,都对国债利率能否维持在2.9%的位置提出了考验,上证50、沪深300在二季度面临波动放大的可能。 三、二季度投资策略:乘风破浪 波动是二季度市场的明确特征,乘风破浪就是投资策略的基本原则。 从宏观环境看,宏观因子的核心是关注海外流动性冲击与国内经济修复幅度。从宏观交易看,二季度或将盈利周期收敛,震荡筑底。全球经济衰退和海外持续紧缩背景下,波动大概率将加大,但A股仍将呈现出独立韧性。预计二季度A股整体进入震荡筑底阶段,价值与成长可均衡配置,需要逢低逐步提升仓位。主线仍然按照年度报告提出的自主可控主线,下游疫后复苏和国企重塑主题进行配置。 从风险防范上看,需要高度关注海外流动性风险的传导和演绎,提防金融风险在欧洲股市与美国房市上的蔓延,密切跟踪外部冲击对中国复苏大趋势的扰动程度。 【了解作者】 魏凤春博士,创金合信基金首席经济学家,投委会委员兼秘书长,宏观策略配置部总监,兼任MOMFOF投研总部总监,南开大学经济学博士,清华大学管理科学与工程博士后。学术研究与教学以及宏观经济走势、金融产品分析等实务领域经验丰富、成果卓著。从业23年以来,一直致力于在周期波动的框架内运用财政的视角解构宏观经济的运行,将中国经济看作一份资产,通过资本资产定价的方式来确定其价值与风险。 罗水星博士,创金合信基金经理、首席宏观分析师,2022年2月加入创金合信基金。此前履职博时基金,负责宏观策略、宏观政策、大类资产配置与择时研究。武汉大学学士,上海财经大学经济学硕士、博士,中国社科院经济学博士后,学术论文多发表于国际SSCI英文核心经济学期刊。
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金融界
2023-04-04
寒武纪:云端产品与阿里、
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等多个业务部门进行了密切交流并已实现产品导入
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户拓展已经取得了一定进展,例如与阿里、
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等头部互联网企业的多个业务部门进行了密切交流并已实现产品导入,在视觉、语音等场景的适配性能表现超出客户预期,部分场景已经形成一定规模收入。 在金融领域,公司与多家头部银行进行了产品导入和适配。其中,公司的云端产品在招商银行多个业务场景的实测性能超过竞品,可大幅提升客户相关业务的执行效率。 寒武纪成立于2016年,专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新,致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片。 (来源:界面AI) 声明:本条内容由界面AI生成并授权使用,内容仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
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有连云
2023-04-04
港股开盘:恒生指数跌0.22%,蔚来跌超5%小鹏汽车跌近3%
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音乐、理想汽车跌超2%,满帮、拼多多、
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跌超1%,小鹏汽车、爱奇艺、富途控股、唯品会小幅下跌,网易涨超1%。 全球资产表现上,美元指数高位持续回落,收报102.07,COMEX黄金期货涨0.78%报2001.7美元/盎司,国际油价全线上涨,美油5月合约涨6.28%,报80.42美元/桶,布油6月合约涨6.47%,报89.83美元/桶。
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金融界
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