沈娜娜苏清歌团圆火锅:十大机构看后市：大涨之后必有波动保持多头思维

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"沈娜娜苏清歌团圆火锅",　　炒股就看，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！　　来源：华金证券　　历史上A股大幅放量后直接下跌的概率较低，主要受政策和外部事件、基本面的影响。复盘1992年以来A股大幅放量大涨后的走势，可以看到：（1）大幅放量后A股表现不一：12次中有6次震荡下跌后上涨，5次震荡上涨后下跌，仅1次直接下跌。（2）政策和外部事件、基本面是影响A股放量大涨后走势的主要因素。一是政策和外部事件是核心影响因素：首先，放量后直接下跌的2007年，主要受大小非减持及海外次贷危机蔓延的影响；其次，放量后震荡上涨再下跌的1993、1994、1996、2013年均是受政策持续收紧的影响；最后，放量后震荡下跌再上涨的1995、2019、2020年均是受货币宽松、稳增长政策落地等政策驱动。二是基本面强弱也对后续市场走势有影响：基本面偏弱则震荡后可能走弱，反之则可能走强。　　当前政策依然积极、基本面修复有待验证下A股可能维持震荡走势，中长期牛市行情未完。比照历史复盘，当前A股放量后可能走震荡后再上涨的走势：（1）短期内政策依然积极、外部风险有限。一是政策上，首先，经济政策方面，财政发力等政策大概率出台和落实；其次，资本市场政策方面，央行互换便利工具已经落地实施、取消对高频交易的手续费减收等政策继续出台，政策方向依然积极。二是外部风险上，短期内有限：首先，中美关系短期有改善迹象；其次，美联储短期降息预期下降、伊以冲突等均未对全球资本市场产生明显影响。（2）基本面继续处于修复趋势中，但强度和持续性仍有待验证。一是地产销售仍偏弱，消费继续处于低位修复趋势中；二是工业企业利润增速和全A盈利增速仍处于回升周期中。（3）政策发力导致信用回升从而提升A股估值的中长期逻辑未变，中长期牛市行情未完。　　短期震荡，结构性行情延续。（1）分子端：经济和盈利修复趋势不变。一是经济延续修复趋势：高频数据显示基建项目开工持续推进，同时地产周销售同比增速有所回升。二是企业盈利回升趋势不变。（2）流动性：维持宽松。一是美联储11月降息预期下降，但国内货币宽松基调不变。二是融资已大幅回流，后续流入幅度可能下降，但仍维持较高流入水平；外资流入和新发基金均可能持续改善。（3）风险偏好：情绪有所降温，但政策积极仍对风险偏好有支撑。一是外部风险有一定扰动；二是减持等对市场情绪有一定降温；三是政策进一步出台继续支撑风险偏好。　　结构性行情下成长占优，短期关注科技成长、核心资产和部分低估值国企。（1）短期科技和部分核心资产依然可能占优。一是历史经验上，大幅放量后周期、消费、科技相对占优；二是当前放量后科技、消费等部分核心资产可能占优。（2）建筑、周期等行业的中部分低估值国企短期也可能有配置机会。一是历史上上涨进入中期阶段后，景气或盈利偏好的行业相对占优；二是当前建筑、周期中的低估值国企受益于三季报和政策可能有配置机会。（3）短期建议继续逢低布局：一是政策和产业趋势向上的电子、通信、计算机、传媒；二是受益于基本面可能低位改善和外资流入的核心资产（电新、医药、消费）；三是建筑、周期中的低估值国企。　　风险提示：历史经验未来不一定适用、政策超预期变化、经济修复不及预期。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"沈娜娜苏清歌团圆火锅",转自：AI寒武纪大语言模型真的可以推理吗？LLM都是“参数匹配大师”？苹果研究员质疑LLM推理能力，称其“不堪一击”！苹果的研究员MehrdadFarajtabar等人最近发表了一篇论文，对大型语言模型（LLM）的推理能力提出了尖锐的质疑，--**--　　转自：AI　　　　大语言模型真的可以推理吗？LLM都是“参数匹配大师”？苹果研究员质疑LLM推理能力，称其“不堪一击”！　　苹果的研究员MehrdadFarajtabar等人最近发表了一篇论文，对大型语言模型（LLM）的推理能力提出了尖锐的质疑，他认为，LLM的“推理”能力，其实只是复杂的模式匹配，不堪一击！　　论文作者研究了包括Llama、Phi、Gemma、Mistral等开源模型，以及GPT-4o和o1系列等闭源模型。需要指出的是，在OpenAI发布GSM8K的三年里，模型的性能有了显著提升，从GPT-3（175B）的35%提升到了现在30亿参数模型的85%以上，更大的模型甚至超过了95%。但Farajtabar认为，这并不能证明LLM的推理能力真的提高了　　为了测试LLM的数学推理能力的极限，Farajtabar和他的团队开发了一个名为 GSM-Symbolic 的新工具，它可以根据GSM8K测试集创建符号模板，从而能够生成大量实例并设计可控实验。他们生成了50个独特的GSM-Symbolic集合，这些集合本质上就像GSM8K示例，但具有不同的值和名称　　GSM8K是“GradeSchoolMath8K”的缩写，是一个用来评估数学问题解决能力的数据集。这个数据集主要包含小学级别的数学题目（大约8，000道题目），通常用于训练和测试机器学习模型，特别是在自然语言处理领域的模型如何处理和解决数学问题　　实验结果，令人大跌眼镜：　　1．当前GSM8K的准确率并不可靠！ 不同模型在GSM8K上的表现差异巨大，例如Llama8B的得分在70%到80%之间，Phi-3的得分在75%到90%之间，等等。对于大多数模型，在GSM-Symbolic上的平均性能低于在GSM8K上的平均性能　　2．所谓的LLM推理能力不堪一击！ LLM对专有名词和数字的更改非常敏感，这说明它们并没有真正理解数学概念。就像一个小学生，如果我们只是更改了数学测试题中的人名，他的分数就会下降10%吗？显然不会　　3．随着问题难度的增加（M1→Symbolic→P1→P2）。引入了GSM-Symbolic的三个新变体来研究模型行为：删除一个分句（GSM-M1）、增加一个分句（GSM-P1）或增加两个分句（GSM-P2），模型的性能下降，方差上升， 这意味着模型的可靠性越来越差　　4．引入GSM-NoOp后，模型性能断崖式下跌！ GSM-NoOp是在GSM-Symbolic的基础上，添加了一个看似相关但不影响整体推理的子句。所有模型，包括o1模型，都表现出了显著的性能下降。这说明，即使是强大的o1模型，也无法真正理解数学问题的逻辑结构　　5．即使是OpenAI的o1系列模型，也无法完全避免这些问题。 o1-preview虽然有所改进，但仍然会犯一些低级错误，例如无法理解“现在”和“去年”的区别，这可能是因为训练数据中包含了“通货膨胀”的模式，模型只是简单地模仿了这种模式　　Farajtabar认为，LLM的这些表现，更好地解释是复杂的模式匹配，而不是真正的逻辑推理。 即使我们增加数据、参数和计算量，或者使用更好的训练数据，也只是得到了“更好的模式匹配器”，而不是“更好的推理器”　　DennyZhou（谷歌DeepMind的LLM推理团队负责人）也参与了讨论，他指出：“这项工作的一个关键发现是：向GSM8k问题添加不相关的上下文会导致LLM无法解决这些问题，正如我们在ICML2023年的论文‘大型语言模型很容易被不相关的上下文分散注意力’中所证明的那样。提示构建的差异在我看来仍然很有趣。”　　YuandongTian（MetaAI的研究科学家总监）也表达了他的观点：“核心问题是：1??凭借我们的领域知识，我们可以构建权重，使LLM在特定问题中进行良好的推理；2??然而，梯度下降可能无法学习到这样的权重；3??我们仍然依赖梯度下降，因为它为许多领域带来了魔力——如果它在其他领域变得愚蠢，我们也无能为力。”　　结论总的来说，这篇论文研究结果没有在包括Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型，以及最近的OpenAIGPT-4o和o1系列等领先闭源模型在内的语言模型中，找到任何形式推理的证据。他们的行为可以用复杂的模式匹配来更好地解释——如此脆弱，以至于更改名称都会使结果改变约10%！我们可以扩展数据、参数和计算量——或者为Phi-4、Llama-4、GPT-5使用更好的训练数据。但这可能只会产生“更好的模式匹配器”，而不是“更好的推理器”海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：贝天蓝

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