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中国今年GDP目标将现！彭博社：两会政策重大偏差可能性不大避开“火箭筒式”刺激措施

中国两会将揭示GDP目标，彭博社撰文认为，政策出现重大偏差可能性不大，当局将避开火箭筒式的刺激措施。

圈内人03-04 13:43

瑞银：预计2024年增长目标设定在“5%左右”

地产市场下行仍未企稳，维持对2024年中国GDP增速将放缓至4.6%的基准预测，主要拖累来自于疫情后经济复苏的基数效应消退、以及房地产市场下行持续。尽管政府财政支持更为显性，预计基建投资仍将小幅放缓，出口将随着科技周期触底回升而有所改善。

金融界03-04 10:32

路透：中国两会将祭出更多刺激措施但这些人恐大失所望

预计中国全国人大将在周二开始的年度会议上公布温和的刺激计划，以稳定经济增长，但可能会让那些呼吁拿出大胆政策的详细路线图，以解决中国严重的结构性失衡的人失望。

忆芳03-03 11:28

中国消费“理性”导致最大餐饮集团面临困境详解股价狂跌背后的逻辑

据CNBC报道，百胜中国首席执行官Joey Wat表示，随着生活成本上涨，消费者的消费预算受到影响，他们变得更加“理性”。

佳华16803-02 00:30

浪潮信息涨停，中科曙光续涨3%！2月PMI最新数据微升，连续4个月扩张！800ETF(515800)再度放量走高，持续溢价，昨日资金火速增仓1.3亿元！

007年以来，中证800指数的基本面与中国GDP增长趋同，是真正有效代表中国市场、也是与中国经济一同成长的指数。 800ETF(515800)，场外联接(A类：012596；C类：012597)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-01 10:53

美媒：中国经济看起来一团糟但一些行业正悄然表现良好

业还无法取代房地产。由于房地产市场占中国GDP的四分之一，占家庭财富的三分之二以上，因此它对中国经济的整体拖累要远远大于目前表现良好的市场。相比之下，“新三大”产业及其相关的上游产业在2023年对中国GDP的贡献率为11%。因此，“新兴产业快速增长的积极影响不太可能弥补差距，至少在未来两年内是这样，”牛津经济研究院的Loo在她的报告中写道，她将中国的新增长引擎与房地产行业进行了比较。 “我们认为这是一个真正的转变——从历史上依赖杠杆的增长模式转变为更像今天东亚其他经济体的增长模式，”Lin说，他以台湾和韩国为例，这两者都经历了类似的从低端制造业经济向高端制造业经济的“痛苦”转变。

忆芳03-01 08:05

路透：中国企业加大招聘力度，但在薪酬方面却收紧

中国招聘季拉开帷幕，虽然有更多职位空缺，但由于毕业生争夺工作，工资仍然低迷。随着经济增长和通货紧缩担忧加剧，两会将于3月5日召开，经济学家呼吁采取更多措施促进消费。

Anna Sui03-01 07:57

有别以往“低调”中国两会下周登场！前瞻：总理李强将发表首份工作报告 “经济增长目标“成全球焦点｜每日财经大小事

中国一年一度“两会”的全国政协、全国人大会议，预定3月4至5日举行，经济情势为外界最为关注的焦点。经济目标数据与积极的财政政策传达中国当局政策动向，以及官方如何阐述新词“高质量发展”与“新质生产力”，成为进一步观测的讯号。

芷莹02-29 18:51

《繁花》背后真实的沪深股市风云！出动国家队加码救市 A股会走牛市吗？｜每日财经大小事

自2021年起，沪深300指数从已经连续走低三年，而投资人的信心问题在2023年上半年尤其明显。直至7月，政治局会议提出要活跃资本市场、提振投资者信心。随后一系列“活跃举措”出台，但过市场依旧持续下行。过去30年间，虽说A股总体向上，但实际波动十分剧烈。历史数据证明，密集推出“救市”措施并不意味着后续市场大涨。

芷莹02-27 17:57

Sora涌现：2024年会是AI+Web3革命年吗

划，将筹集7万亿美元（相当于2023年中国GDP的40%）来彻底改革当前的全球半导体产业，旨在打造一个半导体帝国。我之前对算力的思考仅限于国家封锁和企业垄断；一家公司想要主宰全球半导体行业的想法确实很疯狂。因此，去中心化计算能力的重要性是不言而喻的。区块链的特性确实可以解决当前计算能力极度垄断的问题，以及与获取专用 GPU 相关的昂贵成本的问题。从AI需求的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两个方向。专注于训练的项目还很少，因为去中心化网络需要集成神经网络设计，对硬件要求极高，是一个门槛较高、实施难度较大的方向。相比之下，推理相对简单，因为去中心化网络设计没有那么复杂，对硬件和带宽的要求也较低，是更主流的方向。中心化算力市场想象空间广阔，常常与“万亿级”关键词联系在一起，也是AI时代最容易炒作的话题。然而，纵观最近出现的众多项目，大多数似乎都是利用趋势的考虑不周的尝试。他们经常高举去中心化的旗帜，但却避免讨论去中心化网络的低效率。另外，设计同质化程度很高，很多项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致失败，很难在传统AI竞赛中占据一席之地。算法与模型协同系统机器学习算法是那些可以从数据中学习模式和规则，并根据它们做出预测或决策的算法。算法是技术密集型的，因为其设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练人工智能模型的核心，定义了如何将数据转化为有用的见解或决策。常见的生成式 AI 算法包括生成对抗网络 (GAN)、变分自编码器 (VAE) 和 Transformers，每种算法都是针对特定领域（例如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或目的而设计的，然后用于训练专门的 AI模型。那么，这么多的算法和模型，各有千秋，是否有可能将它们整合成一个通用的模型呢？Bittensor是最近备受关注的一个项目，它通过激励不同的AI模型和算法相互协作和学习，从而创建更高效、更有能力的AI模型，从而引领了这个方向。其他专注于这个方向的项目包括Commune AI（代码协作），但算法和模型对于AI公司来说是严格保密的，不容易共享。因此，AI协作生态系统的叙述新颖而有趣。协作生态系统利用区块链的优势来整合孤立的AI算法的劣势，但是否能够创造相应的价值还有待观察。毕竟，拥有自主算法和模型的领先AI公司，拥有强大的更新、迭代和集成能力。例如，OpenAI 在不到两年的时间内从早期的文本生成模型发展到多领域生成模型。像 Bittensor 这样的项目可能需要在其模型和算法目标领域探索新路径。去中心化大数据从简单的角度来看，利用隐私数据来喂养AI和注释数据是与区块链技术非常吻合的方向，主要考虑的是如何防止垃圾数据和恶意行为。此外，数据存储可以使 FIL 和 AR 等 DePIN项目受益。从更复杂的角度来看，使用区块链数据进行机器学习来解决区块链数据的可访问性是另一个有趣的方向（Giza 的探索之一）。理论上，区块链数据是随时可访问的，反映了整个区块链的状态。然而，对于区块链生态系统之外的人来说，访问这些大量数据并不简单。存储整个区块链需要丰富的专业知识和大量的专业硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了多种解决方案。例如，RPC 提供商通过 API 提供节点访问，索引服务使通过 SQL 和 GraphQL 进行数据检索成为可能，在解决该问题方面发挥了至关重要的作用。然而，这些方法都有其局限性。RPC服务不适合需要大量数据查询的高密度用例，往往无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了一种更加结构化的数据检索方式，但 Web3 协议的复杂性使得构造高效查询变得极其困难，有时需要数百甚至数千行复杂代码。这种复杂性对于一般数据从业者和那些对 Web3 细节了解有限的人来说是一个重大障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于访问和利用的方法来获取和利用区块链数据，这可以促进该领域更广泛的应用和创新。因此，将ZKML（零知识证明机器学习，减轻链上机器学习的负担）与高质量的区块链数据相结合，可能会创建解决区块链数据可访问性的数据集。AI可以显着降低区块链数据的访问障碍。随着时间的推移，开发人员、研究人员和机器学习爱好者可以访问更多高质量、相关的数据集，以构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自2023年ChatGPT3爆发以来，AI对Dapp的赋能已经成为一个非常普遍的方向。广泛适用的生成式人工智能可以通过API集成，从而简化和智能化数据平台、交易机器人、区块链百科全书和其他应用程序。另一方面，它还可以充当聊天机器人（如 Myshell）或 AI 伴侣（Sleepless AI），甚至可以使用生成式 AI 在区块链游戏中创建 NPC。但由于技术门槛较低，大多数只是集成API后的调整，与项目本身的集成并不完善，因此很少被提及。但随着Sora的到来，我个人认为AI对GameFi（包括元宇宙）和创意平台的赋能将是未来的重点。鉴于Web3领域自下而上的性质，它不太可能生产出可以与传统游戏或创意公司竞争的产品。然而，Sora的出现可能会打破这一僵局（也许只需两到三年）。从Sora的演示来看，它有与短剧公司竞争的潜力。Web3活跃的社区文化还可以催生出大量有趣的想法，当唯一的限制就是想象力时，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结论随着生成式人工智能工具的不断发展，未来我们将见证更多突破性的“iPhone时刻”。尽管人们对AI与Web3的整合持怀疑态度，但我相信目前的方向基本上是正确的，只需要解决三个主要痛点：必要性、效率和契合度。虽然这两者的融合还处于探索阶段，但并不妨碍这条路径成为下一次牛市的主流。对新事物保持足够的好奇心和开放的态度是我们的基本心态。从历史上看，从马车到汽车的转变是瞬间解决的，正如铭文和过去的 NFT 所显示的那样。持有太多偏见只会导致错失机会。来源：金色财经

金色财经02-23 19:29

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