存量资金的角度来看失去了平衡，市场的成长虽然不完全来自于资金的推动，资金的规模，当然没有资金肯定是不行的，我们的存量资金规模在不断减少。中国沪深两地的加权指数的市盈率比标普500要低不少，我们不能说这个市场还有什么泡沫，肯定是它的存量资金有很大的问题。 [详细]
投资者信心主要来自三个方面：一是市场的成长性。让未来有成长性的上市公司通过市场化机制凸显出来。他表示，注册制改革所代表的股市的市场化改革是有边界的。从资产、利润、现金流各项指标看，如果都是负值的企业不应当上市。企业成长周期的前端风险应当由天使、PE、VC去承担，而不应通过IPO由公众投资者承担，风险不应泛化，IPO上市的企业必须要具备可持续经营能力。 [详细]
首先，政策的连续性和稳定性对于长期投资和创新没有直接影响。其次，完善健全的法律制度能够更好地保护投资者和个人，从而提升企业研发的投入和创新效率。同时，对个人的保护也能够更好地激励企业的创新，尤其是资本密集型的行业。 最后，开放发达的资本市场能够更好地支持创新，特别是股权投资对于创新是更好的。资本市场越发达的国家，其创新数量、质量、原创性、通用性更好。因此，我们需要大力发展直接投资，包括天使投资、风险投资、二级资本市场的直接投资，并且需要开放资本市场，以促进创新的发展。 总之，政策的连续性和稳定性、完善健全的法律制度、开放发达的资本市场是提振信心、激励民营经济和创新的关键。 [详细]
所谓“独立性悖论”，就是独立董事负有监督控股股东、实际控制人、董事和高级管理人员的职责，这一职责要求独立董事必须独立于被监督者，但独立董事的选任和薪酬实质上是由被监督者掌控的，在这种情况下独立董事实际上很难独立于被监督者履行监督职责。这也正是一些人士主张取消独立董事制度的主要理由。 [详细]
现在也有一种说法，说高质量的语料到2026年就被学习完毕了，所以现在提到具身智能。未来大模型不仅仅要跟互联网的世界去学习，也要跟现实的世界去学习，甚至很多数据是实时产生的，新鲜的，跟现实的场景能够实时交互的。接下来非常重要的其实还会回到终端，这也是我很想提出的观点，大家在关注软件、数据、模型，从根本上来讲下一个阶段模型会不会又走回到终端上，现在也在提模型的轻量化，甚至我们看到高通也在推出全新的芯片，在终端的算力和实时的机器视觉上有大的提升。 [详细]
周鸿祎强调大模型发展要以人为本，坚持AI普惠的原则，不是为了裁员，而是为人赋能。周鸿祎建议把大模型包装成数字人的形式，以降低门槛。周鸿祎认为大模型的进化刚刚开始，企业级市场具有无限可能性。他介绍了360发布的企业级AI大模型解决方案，已经有落地的服务了。他希望大模型能够赋能投资，构建行业垂直大模型，帮助大家做投资决策，提高日常运营效率。 [详细]
大模型出现后，我们发现主流厂商基本都存在“提示注入攻击”等新型安全问题，因此，我们一直主张只有躬身入局，自己做大模型，才能更好地研究大模型安全，为产业赋能。 [详细]
语音识别已经超过了专业速记员水平，而且在多语种领域，我们国家都处于全球领先水平。机器翻译超过了99%的大学六级考生，已经通过了外文局和人社部共同设立的CATTI国家翻译师资格考试的技术认证。 [详细]
大模型技术具有强理解能力。在人工智能领域，自然语言理解一直被视为皇冠上的明珠。然而，现在看来，自然语言理解的难度已经被大模型技术攻克。大模型技术可以理解各种形式的信息，包括长文、短文、问题、指令、代码、提示、图片、视频、声音、表格等等。 [详细]
参数是带来智能涌现的充分条件，但不是必要条件。是不是在真实的场景中越大的参数越好呢？这涉及到场景和数据本身的结合。从阿里本身的研究来讲，开源的中小模型基本上参数是以60亿参数和70亿参数为主的。模型体系中并不一定是参数越大模型越好。 [详细]
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