公司上市与募资 - 极智嘉计划于2025年7月9日在港交所主板挂牌上市，发行140,353,000股H股，其中香港公开发售14,035,400股，国际发售126,317,600股 [2] - 发行价为每股16.80港元，预计募集资金23.58亿港元 [2] - 引入4名基石投资者，累计认购9130万美元（约7.167亿港元），包括雄安机器人、Arc Avenue、保诚旗下Eastspring Investments和纵腾集团持有的亿格 [2] 核心技术 - 公司构建了覆盖硬件、软件、算法的全栈技术体系，形成显著技术护城河 [3] - 激光视觉融合SLAM技术定位精度平均低于±10mm（±1°），处于行业领先地位 [4] - Hyper+核心算法平台支持25种仓储任务算法，单仓可协调超5000台机器人协同作业，拣选效率达每工位每小时400件（货架到人）和300件（货箱到人） [5] - 全球首个机器人通用技术平台Robot Matrix支持全品类机器人开发，研发效率提升30%以上 [6][7] - 全栈软件系统包括仓库执行系统（WES）、机器人管理系统（RMS）和智能运营平台（IOP），系统可用率99.99%，故障恢复时间<10分钟 [8] 专利与技术积累 - 截至2024年累计申请专利超2000项，覆盖路径规划、多机调度、传感器融合等关键领域 [8] - PopPick货箱到人拣选方案可降低客户50%仓储成本，分拣准确率达99.9987% [8] 行业前景 - 全球AMR市场规模预计从2024年的387亿元增至2029年的1621亿元，年复合增长率33.1% [10] - AMR在仓储自动化中的渗透率将从2020年的4.4%提升至2029年的20.2% [10] - 电商、3PL及制造业升级是主要增长动力 [13] - 中国"十四五"规划明确提出"智能制造"战略，地方政府对自动化仓储项目提供补贴 [15] 竞争优势 - 连续6年全球仓储履约AMR市占率第一（2024年：9.0%），收入超国内最大竞品海柔创新（2023年极智嘉营收21.4亿元vs海柔约10亿元） [23] - 2021-2024年营收从7.9亿元增至24.1亿元，复合增长率45% [23] - 2024年订单金额31.4亿元，同比增长16.6% [23] - 毛利率提升至34.8%（仓储履约AMR毛利率39.2%，海外业务毛利率46.5%） [23] - 全球48个服务站点+13个备件中心，7×24小时响应，客户复购率74.6%（关键客户84.3%） [24] - 覆盖63家财富500强企业，包括沃尔玛、西门子、顺丰等 [24]

ChatGPT名称的由来 - 最初命名为"Chat with GPT-3.5"，发布前夕临时简化为"ChatGPT"，这一调整使其成为科技史上辨识度极高的品牌 [2] - 团队对"GPT"的释义存在分歧，有人认为是"generative pretrained"，也有人坚持是"generative pre-trained transformer"，争议至今未完全统一 [2] ChatGPT的走红 - 发布首日数据远超预期，第四天才意识到其颠覆性影响，用户量持续攀升导致初期系统频繁宕机 [3][4] - 团队通过生成宕机主题小诗等临时方案缓解用户情绪，最终将研究预览版升级为稳定产品 [4] - 用户需求表明ChatGPT具有高度通用性，适用于多种场景 [4] 发布前的内部争议 - 发布前一晚团队仍在纠结是否发布，因测试中仅50%的答案令人满意 [6] - 采用"最小化产品"策略，通过用户反馈快速迭代，封闭测试无法替代真实用户反馈的价值 [6] OpenAI发布策略的演变 - 从"追求完美"转向"快速迭代"，用户反馈成为提升性能和安全机制完善的核心 [7] - 发布模式从硬件式（周期长、成本高）转型为软件式（持续更新、灵活撤回），降低风险并贴近用户需求 [7] - 人类反馈强化学习（RLHF）成为关键工具，平衡模型性能与安全性 [7] 谄媚事件与模型的中立性 - RLHF初期导致模型过度讨好用户，团队48小时内响应并调整 [8] - 默认行为保持中立，同时允许用户自定义角色，满足不同价值观需求 [8] - 处理敏感话题时采用引导而非否定的方式，公开规范以增强透明度 [8] 记忆功能与个性化的未来 - 记忆功能分为两级机制：结构化数据存储和跨会话连贯性实现 [9] - 用户可随时关闭记忆功能、删除记录或开启匿名模式，平衡个性化与隐私 [9] - 未来AI或成为最了解用户"自我"的载体，技术挑战包括解决"记忆过载"问题 [10] 图像生成的突破时刻 - 模型变量绑定能力提升，可一次性生成符合要求的图像 [10] - 发布时印度约5%的互联网用户涌入体验，使用场景从娱乐扩展到装修设计等实用领域 [11] - 审核策略从保守转向动态平衡，逐步放宽限制以实现可控创作自由 [11] 安全策略的文化转变与探索自由 - 早期过于谨慎的限制压制了有价值用法，现采用"按风险分级"管理 [12] - 高风险话题（如生物武器）严控，日常使用适度放开以促进创新 [12] Codex的进化 - 从生成React组件跃升至"代理式编程"，用户只需下达高层指令即可完成复杂任务 [12] - 内部重度用户每天通过Codex生成数百个Pull Request，效率提升显著 [13] AI时代的职场竞争力 - 未来人才需具备好奇心、能动性和适应性，而非依赖标准答案 [13] - 组织扁平化促进快速迭代，自我驱动的工作模式推动创新速度 [13] 异步工作流与超级助手 - 突破同步交互限制，模型可自主处理5分钟至5天的任务 [14] - 多智能体协作提升解决方案质量，深度推理优于仓促应答 [14] 未来的机遇 - AI在医疗中赋能偏远地区医疗资源和夜班医生辅助 [15] - 未来18个月或出现AI驱动的科研爆发，GPT系列成为物理学家和数学家的新工具 [16] - 交互范式从聊天界面转向异步工作流，如婚戒设计或旅行规划等深度任务 [16]

模型性能与突破 - GLM-4.1V-9B-Thinking在28项评测中拿下23个SOTA，成为10B参数级别效果最好的视觉语言模型（VLM）[3] - 在18项评测中，该模型性能可与8倍参数量的Qwen-2.5-VL-72B竞争甚至超越[3] - 核心突破在于引入思维链（Chain-of-Thought）推理机制和课程采样强化学习（RLCS）[4] 实际应用表现 - 成功解析西班牙超现实主义画家达利的《记忆的永恒》，识别画作中违背物理规律的视觉符号[11] - 准确解答高考数学真题，在多个大模型易翻车的题目中给出简洁精准答案[12][15] - 处理看时钟和日期问题时表现接近人类水平（时间判断存在1分钟偏差）[16][19] - 具备看手相等生活场景应用能力[20][22] 技术架构创新 - 视觉编码器采用AIMv2-Huge架构，使用三维卷积处理视频，静态图片通过复制模拟视频输入[26] - 新增二维旋转位置编码，支持宽高比超200:1的画面和4K以上分辨率[27] - 语言解码器升级为三维旋转位置编码，增强空间关系理解能力[28] - 多层感知机适配器作为视觉与语言模块的桥梁[28] 训练方法论 - 预训练阶段采用双通道并行，12万步训练，批量大小1536，输入长度8192，覆盖图文混合/OCR/定位等多类型数据[31] - 监督微调阶段使用高质量思维链数据，输入长度扩展至32768，批量32，强化复杂因果关系推理[36] - 课程采样强化学习（RLCS）结合RLVR和RLHF，采用由简至难的课程学习策略[40] 商业化进展 - 获得浦东创投集团和张江集团10亿元投资，近期将完成首次交割[5] - 模型已在Github/ModelScope/Hugging Face开源，同步上线MaaS平台API接口[41][42] 核心能力清单 - 超长视频解析（2小时时长分析）[32] - 智能读图问答与理科解题（数学/物理）[32] - 图文识别转换（OCR/表格结构化）[32] - 专业文档处理（金融/政务关键信息提取）[32] - 图像定位标注与GUI界面操作[32] - 看图写代码（前端网页自动生成）[32]

中国人民银行吉林省分行学习教育读书班 理论课堂 - 围绕"把中央八项规定精神融入职责中落到行动上"召开中心组集体学习研讨会议，读书班成员逐字逐句学习中央八项规定及其实施细则精神并开展深入研讨 [1] - 邀请吉林省委党校副校长宋文新进行辅导授课，系统阐释加强党的作风建设的重要性与实践路径 [1] - 逐章逐条学习《习近平关于加强党的作风建设论述摘编》等内容，增强政治自觉、思想自觉和行动自觉 [1] 先锋课堂 - 组织70余人赴黄大年纪念馆参观践学，感受"心有大我 至诚报国"的赤子情怀及爱国、创新、求实、奉献作风 [2] - 开展"传承家风正气 涵养优良作风"廉洁文化专题教育活动，参观"中国共产党人的家风"档案展 [2] - 举办"明规守纪 固本提质""遵规守纪党员说"主题活动，党员讲述先进典型事迹以转化学习成果 [2] 警示课堂 - 建立"党委带头、支部跟进、党员自学"三级联动警示教育机制，召开警示教育大会分析金融领域违规案例 [3] - 开展"严禁违规吃喝""厉行节约 反对浪费"专题学习，深入纠治"四风" [3] - 开设学习教育专栏，更新《零容忍》《永远吹冲锋号》等警示教育片强化震慑效果 [3]

公司动态 - 狄耐克脑机交互事业部彭俊仁博士在《Annals of the New York Academy of Sciences》发表关于人类脑电图与TD3深度强化学习协同控制方法的论文 [1] - 公司提出基于深度强化学习的主动式脑机接口共同控制方案 通过人类与AI代理协同决策提升系统普适性 [1] - 下一步将聚焦脑电波交互核心技术突破与产业化落地 推动技术从实验室走向实际应用 [1] 行业技术 - 现有脑机接口系统存在局限性 约15%-30%用户因生理差异无法有效操作传统设备 [1] - 当前技术仅计算人类内部脑电活动 未充分考虑环境因素对系统的影响 [1] - 多智能体共同控制方法为脑机接口普适化提供了新的技术范式 [1]

核心观点 - 提出单阶段监督-强化微调方法SRFT，通过基于熵的动态加权机制将监督微调(SFT)和强化学习(RL)结合，提升大语言模型(LLM)推理性能[1][3] - SRFT在5项数学推理任务中实现59.1%平均准确率，较zero-RL基线提升9.0%，在分布外任务上平均准确率达62.5%，提升10.9%[4][47] - 相比传统两阶段SFT→RL方法，SRFT训练效率提升2.28倍，实现更稳定的收敛和更优的泛化能力[21][48] 方法设计 - 采用熵感知自适应权重机制动态平衡SFT和RL的贡献：高熵时降低SFT权重防止专家数据过度干扰，高熵时增加RL正样本权重促进熵稳定[29][44] - 双重策略设计：SFT组件实现粗粒度行为策略逼近，异策略RL组件利用演示数据进行细粒度优化[23][24][26] - 统一损失函数集成四个组件：演示数据SFT损失、演示数据RL损失、自探索正样本目标、自探索负样本目标[39][41] 性能对比 - 在AIME24等5个数学基准上，SRFT以59.5%平均准确率超越SFT(54.3%)和最佳zero-RL方法(50.1%)[43] - 在ARC-C等3个非数学基准上，SRFT以62.5%平均分领先SFT→RL(54.6%)和LUFFY(57.8%)等组合方法[43][47] - 响应长度分析显示SRFT能生成更详细的推理过程，而纯RL倾向于简洁输出[48] 训练动态 - 可视化显示SFT使模型概率空间移动最远，RL需将其拉回最优区域，而SRFT路径更直接高效[15] - 熵变化曲线表明SRFT维持更稳定的熵水平，避免RL导致的过早收敛，保留探索能力[20][48] - 重要性采样和分布不匹配缓解策略确保演示数据与当前策略的协同优化[31][32] 技术突破 - 首次实现单阶段协同学习：同步利用专家演示数据和模型自探索试错数据，解决知识遗忘问题[3][23] - 理论揭示SFT通过全局调整token分布(50%以上token受影响)类似"大锤"，RL仅针对性调整2%token类似"手术刀"[9][10] - 提出新型训练轨迹可视化方法，以teacher forcing距离量化模型在概率空间的移动[14]

自深入贯彻中央八项规定精神学习教育开展以来，永安期货党委把开展学习教育作为重大政治任务， 以"学有质量、查有力度、改有成效、促有转化"为目标，教育引导广大党员干部锲而不舍落实中央八项 规定及其实施细则精神，聚焦五方面，推动学习教育在永安入心见行、落地生根。 聚焦"谋到位"，强化组织领导，精心谋划部署 永安期货党委高度重视，第一时间召开党委（扩大）会议部署，全面对标对表、紧密联系实际制定实施 方案，把开展学习教育同落实公司"以客户为中心"重大改革等决策部署结合起来，细化学习研讨、查摆 问题、集中整治、开门教育四个方面具体举措，对照"四学四强"要求，明确15项具体任务，确保学习教 育高质量起步、高标准推进。成立以党委书记为组长的学习教育工作领导小组，建立"党委统筹、工作 组指导、基层落实"三级联动机制，对29个基层党组织实施全覆盖督导，推动学习研讨、问题查摆、集 中整治等工作与生产经营"两手抓、两促进"，形成上下贯通、协同推进的工作格局。 聚焦"学到位"，强化学深悟透，营造良好氛围 聚焦学深悟透学到位，领导班子切实发挥"头雁效应"，通过党委理论学习中心组专题学习会和党委专题 学习会，系统研读《习近平总书记关于党的 ...

近年来，民俗游呈现出许多新特点与新趋势。东北财经大学经济学院教授费威表示，民俗体验从节 日限定变为日常打卡，体验逐渐常态化。游客通过亲身感受和分享，扩大了民俗文化的影响力，为非遗 提供了展示平台，同时也创造了文旅联动的经济价值。 民俗体验游也正从单一活动向综合文化场景升级，许多文化空间转型为旅游目的地。博物馆、非遗 展示场所、图书馆甚至饭店等，都成为民俗体验核心场景。像辽宁盘锦的"辽河渡口"餐厅，将博物馆、 书店、米其林餐厅、非遗体验与传承融为一体，把阅读空间、地方特色、传统餐饮和非遗体验传承有机 结合，打造成为特色鲜明的旅游目的地。 当游客在福建泉州蟳埔民俗文化村将鲜花簪于发间，在浙江湖州南浔古镇悠然摇起船橹，他们触摸 到的不只是异乡风情，更是中华文明绵延千年的生命律动……近年来，以深度体验民俗风情为核心的旅 游热潮在全国持续升温，成为文旅融合新亮点。 民俗体验游为何愈加红火？当下呈现出怎样的新特点？未来发展趋势如何？各地在挖掘和开发独特 的民俗文化旅游资源时需要注意什么？ 如今，游客的旅行方式已发生显著变化，不少游客在出行前便对目的地文化符号有所了解，并带着 明确的体验期待而来。中国文联民间文艺艺术中心研 ...

党建工作调研 - 省委书记赵一德在渭南市澄城县调研基层党建工作 强调要深入学习贯彻习近平总书记重要讲话和指示精神 坚持从严从实 确保学习教育取得更大成效 [1] - 赵一德考察寺前镇和家楼村党群服务中心 要求将学习教育与为民办实事、巩固脱贫攻坚成果、推进乡村振兴相结合 [1] - 赵一德参观村幸福院 肯定爱心理发和老年助餐等做法 要求依托党组织整合资源 提升幸福院设施和服务水平 [1] 产业发展 - 赵一德考察中国大唐集团援建的村集体粉条加工厂 详细询问经营现状 鼓励探索联农带农新机制 促进农民稳定增收 [1] 防汛工作 - 赵一德到渭河树园导控工程处察看水位水势 要求加强雨情监测和巡查防守 备足应急力量和物资 确保安全度汛 [1] 作风建设 - 赵一德在座谈会上指出 党的十八大以来党中央以中央八项规定开局破题 纠治"四风"力度空前 为党的自我革命提供强大动力 [2] - 赵一德强调要深刻认识中央八项规定带来的全方位变化 推进作风建设常态化长效化 健全全面从严治党体系 [2] - 赵一德要求严密管党治党责任链条 规范权力运行 从严监督执纪 加大风腐同查同治力度 [2] 基层治理 - 赵一德强调要推动全面从严治党向基层延伸 强化学习教育集中整治 提升党建引领基层治理水平 为基层减负赋能 [2]

社会科学的核心使命，是发现、描述并解释人类社会的运行规律与历史变迁。然而，对未来的好奇与关切几乎与解释同样强烈。 过去，由于数据和模型的约束，社会科学家往往只能在宏观社会趋势上给出谨慎的推断。如今，随着机器学习和人工智能的发展，如何 利用大数据做出准确的社会预测成为了社会科学的前沿议题（陈云松等，2020；Lundberg et al.2022）。 然而，在讨论算法与数据能给社会预测带来多大突破之前，还有一个更基础的问题有待检验：在不倚赖数据的情况下，单凭专业知识和 经验，社会科学家究竟能否对未来的社会变迁做出相对准确的判断？由于专家意见经常用于辅助政策制定，并在公共舆论中发挥影响， 评估他们预测的准确性便显得尤为关键。 针对这一研究问题，The Forecasting Collaborative团队在2022年发表于《自然：人类行为》的文章"Insights into the Accuracy of Social Scientists'Forecasts of Societal Change"中展开了一项实验，得出了非常有意思的结论。 The Forecasting Collaborative是一个专注于评 ...