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title: "#大模型 #市场 #音频"
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# #大模型 #市场 #音频

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富国基金 金秋映月，乘势而为 260917.mp3
1. 强调科技主题与非科技主题的投资机会，建议关注厄尔尼诺等主题性表现及高股息资产，预计政策面改善渐进，市场可能呈现脉冲式行情。
2. 对话深入探讨了中国人口负增长的现状及其对经济结构的影响，指出在人口长期负增长的背景下，红利类投资因其稳定的股息率而展现出较高的配置价值。
3. 通过A500和创业板指的行业结构对比，阐述了行业权重差异对组合表现的影响，指出投资者应关注产品底层资产的行业分布，以避免同涨同跌的现象，从而实现更有效的投资分散化。
4. 发言人1 答：对于投资新手，建议要在市场低谷时买入好种子（基金），并长期持有，不去频繁关注账户波动，而是在市场无人问津时买入，在市场涨势起来时适当远离。
5. 发言人1 答：非科技景气基本面改善的纵深可外推性不强，而科技牛市需要科技进步的新逻辑不断催化和明确，目前该过程尚未开始，预计十月份之后可能会出现一个核心窗口期。
6. 此外，建材板块明年可能受到较大影响，因为其后续需求会受到抑制，同时大宗消费整体表现不佳，需要密切关注消费好转的信号，即房价企稳和资产增长预期回升带来的消费回升。
7. 发言人1 答：通过对算力出货和电力需求数据的分析，发现未来几年电力供应可能成为限制AI发展的主要瓶颈，尤其是在美国，电力建设低预期较多，即使按照乐观预期统计，电力新增也滞后于算力需求，可能会引发AI发展与电力资源之间的矛盾，这一环节将对硬件出货产生重大影响。
8. 投资市场存在周期性，遵循“天道会拐弯儿，总会拐回来”的规律，建议投资者学会逆向思考，抓住机会，在不同市场环境下灵活调整投资策略，实现资产的合理配置与长期增值。

方正焦娟 大模型13讲：从多模态到全模态：大模型如何获得现实世界接口 260917.mp3
1. 消费级互联网平台正借助多模态技术显著提升货币化转化率，该技术在营销、广告及电商转化中展现出积极影响，预示着全模态技术在现实世界应用的广阔前景，尤其是与AR眼镜的结合，有望革新人机交互体验。
2. 全模态智能不仅包括文字、图片、音频、视频，还涵盖了传感器软件界面动作等，强调尊重每种模态的独特结构，实现可共同计算，特别指出情绪在决策中的重要影响。
3. 讨论了跨模态和全模态交互的区别，跨模态关注信息转化，而全模态强调统一认知与行动能力，能够实时连续保持状态，实现图像、声音、语言在同一情景中的共同作用，支持持续的交互与动态生成。
4. 讨论了AI眼镜如何通过音频处理和空间动作采集，使模型从描述性世界进入行动性智能，强调了取消现实向文字人工翻译的重要性，以及AI在多工具工作流、内容生成向生产参与转变中的应用价值，指出AI终端正从表达性内容向生产性内容转变，最终实现更智能的现实世界交互。
5. 发言人1：关键原因在于今年年底预期会出现全国性的技术大突破，如GPT6等模型可能接近或实现第二层、第三层、第四层等工程层面的重大突破。
6. 发言人1：多模态到全模态的转变意味着模型将不再依赖于语言或其他抽象表达，而是直接感知连续发生的现场图片、声音、视频、动作等多模态信息，并基于这些感知做出判断和决策，从而取消了人翻译或对齐中间环节，实现了从语言智能到现实智能的升华。
7. 发言人1：原生全模态相较于多模态更进一步，它不仅在同一模型中紧密协同多种模态，在同一个现场情境中实现感知和表达的连续性和实时性，而且强调原生输入和输出，确保结果符合预期或指令要求。
8. 发言人1：全模态技术突破后将带来多个方面的显著效果，包括但不限于取消现实世界与文字世界的人工翻译，AI开始进入完整的多工具工作流，内容生成走向生产参与，形成高速正反馈的数据飞轮，以及提升训练过程中的算力需求、降低延迟和提高安全性、可靠性等。

方正焦娟 大模型13讲：从多模态到全模态：大模型如何获得现实世界接口 260917_原文.docx
1. 举个例子，比如说我我我昨天还是前天看到有个设计师，他他好像是用我可不比还是用什么，然后就是给他输出就给他输出的指令，就属于说让他去操作他的一款另外的软件，就是一个专门做设计的。
2. 但是那那显然所以因为我昨天用第二讲的这个PPT过了一遍，确实GPT6它更接近于第二层、第三层、第四层，就是一些工程，还有一些这种其他层面，是不是凡事也不是普通，就是中间234层的这样的一些突破，这是这个地方。
3. 因为它能够识别所有的这样的一些模态，说实话就是识别一个人他真实的一个意图，而不是通过文字、图片、音频视频这4种主要的模态，所以这是一个大的03角的这样一个作用。
4. 请关注公众号思维基要社，更多纪要请加V西安20210130决定了大模型或者是这个AI数字世界是一定要囊括现实世界的。
5. 比如说我们经常说的调动一些情绪，打动我们人心，感动的不得了，这些其实都是你说不清楚，但是它就影响了你的这种情绪的波动。
6. 但是原生全模态的话其实还是需要一些系统，比如说动作模型和控制系统，所以这个的话就是举一个例子，多模态就是我能睡的更多多模态就是我在现实世界当中核心是连续连续工作，然后全方位的这个完整闭环，连续感知、联合判断、行动与环境反馈。
7. 其实统一向量空间我听说这个模态可能不止，可能举个例子，比如说有21个，所以这20举个例子，比如说这21个不同的模态建立可比较可组合的这种空间，那这个就是极为强大了，这个可能是最关键的那个地方。
8. 这个地方多说一句，因为我刚才说不是之前说过，就属于说在这种技术的突破的过程当中，他因为传导到这些产业，会涌现出来一些产业的这种刚性需求，导致出现了一些生态位，就是相当于说很重要的一些这种生态位的出现了。

富国基金 金秋映月，乘势而为 260917_导读.docx
1. 强调科技主题与非科技主题的投资机会，建议关注厄尔尼诺等主题性表现及高股息资产，预计政策面改善渐进，市场可能呈现脉冲式行情。
2. 对话深入探讨了中国人口负增长的现状及其对经济结构的影响，指出在人口长期负增长的背景下，红利类投资因其稳定的股息率而展现出较高的配置价值。
3. 通过A500和创业板指的行业结构对比，阐述了行业权重差异对组合表现的影响，指出投资者应关注产品底层资产的行业分布，以避免同涨同跌的现象，从而实现更有效的投资分散化。
4. 发言人1 答：对于投资新手，建议要在市场低谷时买入好种子（基金），并长期持有，不去频繁关注账户波动，而是在市场无人问津时买入，在市场涨势起来时适当远离。
5. 发言人1 答：非科技景气基本面改善的纵深可外推性不强，而科技牛市需要科技进步的新逻辑不断催化和明确，目前该过程尚未开始，预计十月份之后可能会出现一个核心窗口期。
6. 此外，建材板块明年可能受到较大影响，因为其后续需求会受到抑制，同时大宗消费整体表现不佳，需要密切关注消费好转的信号，即房价企稳和资产增长预期回升带来的消费回升。
7. 发言人1 答：通过对算力出货和电力需求数据的分析，发现未来几年电力供应可能成为限制AI发展的主要瓶颈，尤其是在美国，电力建设低预期较多，即使按照乐观预期统计，电力新增也滞后于算力需求，可能会引发AI发展与电力资源之间的矛盾，这一环节将对硬件出货产生重大影响。
8. 投资市场存在周期性，遵循“天道会拐弯儿，总会拐回来”的规律，建议投资者学会逆向思考，抓住机会，在不同市场环境下灵活调整投资策略，实现资产的合理配置与长期增值。

富国基金 金秋映月，乘势而为 260917_原文.docx
1. 所以我们说的牛市重建，放到这个26到27的时间维度上，就是26年我们可能在剩余时间当中始终都会保持偏谨慎的状态，要有机会可能也得十月底之后，临近年底甚至跨年的时间段，我们说那波行情可能是明显挣钱的，要不然在这之前我相信挣钱的大概率应该是少数。
2. 请关注公众号思维纪要社，更多纪要请加V西安20210130，因为我发现在5到6月份行情演绎的过程当中，很多投资者对于它行情的影响权重来源认知是明显有偏移。
3. 这一类股票在26年的四季度，大家集中评估27年能买什么的阶段，能不能涨，就这样的一个投赞点，我说如果大家的心态是平和的，整个的思维方式是中性的，符合历史规律和框架，尊重这件事的话，那么这一类投资案件可以找。
4. 而且作为一个结论，我说很有可能在在我的评估当中，就是很有可能他是26年剩余时间当中最好的一波进攻性机会了，防御的我们先不管，因为今天等会儿斌总这边会专门来跟大家聊高股息资产防御类资产的后续展望。
5. 所以在这样的一个环境下的话，其实红利类的投资其实后面的重要性其实是不断去提升的那科技类的投资其实它更多的是来自于一次或者几次的科技的变革，带来一次性的一个大幅的一个变化或者是增长。
6. 比如说像沪深三百，大家说的市值最大的300家公司，如果今天大家买的是300ETF，实际上管理人其实决定不了这个300指数里面每一只股票到底应该买多少比例，我们都是严格按照指数当中的权重来进行投资的那右边那幅图就是目前A股市场上大家的认知度最强的一些宽基指数，包括像沪深300、中证500、中证1000，以及过去两三年年开始陆续出现在大家的视野当中的中证A500指数。
7. 实际上是这一页想跟大家分享的，就是指数其实帮助我们解决了很多问题，我不知道台下的这一个投资者还有多少人，就是你们实际上可能还没有接触这些品种，可能更多的时候你喜欢去挑一些股票，比如说像今年，可能很大的一个热点，我就举一个例子，比如说是在半导体上面，那有些投资者会选择简单的挑几只半导体的股票来买。
8. 他的除了增长性之外，可能他的这个盈利能力也不行，就是收入有在增长，但是可能利润没有什么大的增长，或者现金流实际上没有改善。

方正焦娟 大模型13讲：从多模态到全模态：大模型如何获得现实世界接口 260917_导读.docx
1. 消费级互联网平台正借助多模态技术显著提升货币化转化率，该技术在营销、广告及电商转化中展现出积极影响，预示着全模态技术在现实世界应用的广阔前景，尤其是与AR眼镜的结合，有望革新人机交互体验。
2. 全模态智能不仅包括文字、图片、音频、视频，还涵盖了传感器软件界面动作等，强调尊重每种模态的独特结构，实现可共同计算，特别指出情绪在决策中的重要影响。
3. 讨论了跨模态和全模态交互的区别，跨模态关注信息转化，而全模态强调统一认知与行动能力，能够实时连续保持状态，实现图像、声音、语言在同一情景中的共同作用，支持持续的交互与动态生成。
4. 讨论了AI眼镜如何通过音频处理和空间动作采集，使模型从描述性世界进入行动性智能，强调了取消现实向文字人工翻译的重要性，以及AI在多工具工作流、内容生成向生产参与转变中的应用价值，指出AI终端正从表达性内容向生产性内容转变，最终实现更智能的现实世界交互。
5. 发言人1：关键原因在于今年年底预期会出现全国性的技术大突破，如GPT6等模型可能接近或实现第二层、第三层、第四层等工程层面的重大突破。
6. 发言人1：多模态到全模态的转变意味着模型将不再依赖于语言或其他抽象表达，而是直接感知连续发生的现场图片、声音、视频、动作等多模态信息，并基于这些感知做出判断和决策，从而取消了人翻译或对齐中间环节，实现了从语言智能到现实智能的升华。
7. 发言人1：原生全模态相较于多模态更进一步，它不仅在同一模型中紧密协同多种模态，在同一个现场情境中实现感知和表达的连续性和实时性，而且强调原生输入和输出，确保结果符合预期或指令要求。
8. 发言人1：全模态技术突破后将带来多个方面的显著效果，包括但不限于取消现实世界与文字世界的人工翻译，AI开始进入完整的多工具工作流，内容生成走向生产参与，形成高速正反馈的数据飞轮，以及提升训练过程中的算力需求、降低延迟和提高安全性、可靠性等。

## 音频总结

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1. 强调科技主题与非科技主题的投资机会，建议关注厄尔尼诺等主题性表现及高股息资产，预计政策面改善渐进，市场可能呈现脉冲式行情。
2. 对话深入探讨了中国人口负增长的现状及其对经济结构的影响，指出在人口长期负增长的背景下，红利类投资因其稳定的股息率而展现出较高的配置价值。
3. 通过A500和创业板指的行业结构对比，阐述了行业权重差异对组合表现的影响，指出投资者应关注产品底层资产的行业分布，以避免同涨同跌的现象，从而实现更有效的投资分散化。
4. 发言人1 答：对于投资新手，建议要在市场低谷时买入好种子（基金），并长期持有，不去频繁关注账户波动，而是在市场无人问津时买入，在市场涨势起来时适当远离。
5. 发言人1 答：非科技景气基本面改善的纵深可外推性不强，而科技牛市需要科技进步的新逻辑不断催化和明确，目前该过程尚未开始，预计十月份之后可能会出现一个核心窗口期。
6. 此外，建材板块明年可能受到较大影响，因为其后续需求会受到抑制，同时大宗消费整体表现不佳，需要密切关注消费好转的信号，即房价企稳和资产增长预期回升带来的消费回升。
7. 发言人1 答：通过对算力出货和电力需求数据的分析，发现未来几年电力供应可能成为限制AI发展的主要瓶颈，尤其是在美国，电力建设低预期较多，即使按照乐观预期统计，电力新增也滞后于算力需求，可能会引发AI发展与电力资源之间的矛盾，这一环节将对硬件出货产生重大影响。
8. 投资市场存在周期性，遵循“天道会拐弯儿，总会拐回来”的规律，建议投资者学会逆向思考，抓住机会，在不同市场环境下灵活调整投资策略，实现资产的合理配置与长期增值。

方正焦娟 大模型13讲：从多模态到全模态：大模型如何获得现实世界接口 260917.mp3
1. 消费级互联网平台正借助多模态技术显著提升货币化转化率，该技术在营销、广告及电商转化中展现出积极影响，预示着全模态技术在现实世界应用的广阔前景，尤其是与AR眼镜的结合，有望革新人机交互体验。
2. 全模态智能不仅包括文字、图片、音频、视频，还涵盖了传感器软件界面动作等，强调尊重每种模态的独特结构，实现可共同计算，特别指出情绪在决策中的重要影响。
3. 讨论了跨模态和全模态交互的区别，跨模态关注信息转化，而全模态强调统一认知与行动能力，能够实时连续保持状态，实现图像、声音、语言在同一情景中的共同作用，支持持续的交互与动态生成。
4. 讨论了AI眼镜如何通过音频处理和空间动作采集，使模型从描述性世界进入行动性智能，强调了取消现实向文字人工翻译的重要性，以及AI在多工具工作流、内容生成向生产参与转变中的应用价值，指出AI终端正从表达性内容向生产性内容转变，最终实现更智能的现实世界交互。
5. 发言人1：关键原因在于今年年底预期会出现全国性的技术大突破，如GPT6等模型可能接近或实现第二层、第三层、第四层等工程层面的重大突破。
6. 发言人1：多模态到全模态的转变意味着模型将不再依赖于语言或其他抽象表达，而是直接感知连续发生的现场图片、声音、视频、动作等多模态信息，并基于这些感知做出判断和决策，从而取消了人翻译或对齐中间环节，实现了从语言智能到现实智能的升华。
7. 发言人1：原生全模态相较于多模态更进一步，它不仅在同一模型中紧密协同多种模态，在同一个现场情境中实现感知和表达的连续性和实时性，而且强调原生输入和输出，确保结果符合预期或指令要求。
8. 发言人1：全模态技术突破后将带来多个方面的显著效果，包括但不限于取消现实世界与文字世界的人工翻译，AI开始进入完整的多工具工作流，内容生成走向生产参与，形成高速正反馈的数据飞轮，以及提升训练过程中的算力需求、降低延迟和提高安全性、可靠性等。

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2. 对话深入探讨了中国人口负增长的现状及其对经济结构的影响，指出在人口长期负增长的背景下，红利类投资因其稳定的股息率而展现出较高的配置价值。
3. 通过A500和创业板指的行业结构对比，阐述了行业权重差异对组合表现的影响，指出投资者应关注产品底层资产的行业分布，以避免同涨同跌的现象，从而实现更有效的投资分散化。
4. 发言人1 答：对于投资新手，建议要在市场低谷时买入好种子（基金），并长期持有，不去频繁关注账户波动，而是在市场无人问津时买入，在市场涨势起来时适当远离。
5. 发言人1 答：非科技景气基本面改善的纵深可外推性不强，而科技牛市需要科技进步的新逻辑不断催化和明确，目前该过程尚未开始，预计十月份之后可能会出现一个核心窗口期。
6. 此外，建材板块明年可能受到较大影响，因为其后续需求会受到抑制，同时大宗消费整体表现不佳，需要密切关注消费好转的信号，即房价企稳和资产增长预期回升带来的消费回升。
7. 发言人1 答：通过对算力出货和电力需求数据的分析，发现未来几年电力供应可能成为限制AI发展的主要瓶颈，尤其是在美国，电力建设低预期较多，即使按照乐观预期统计，电力新增也滞后于算力需求，可能会引发AI发展与电力资源之间的矛盾，这一环节将对硬件出货产生重大影响。
8. 投资市场存在周期性，遵循“天道会拐弯儿，总会拐回来”的规律，建议投资者学会逆向思考，抓住机会，在不同市场环境下灵活调整投资策略，实现资产的合理配置与长期增值。

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2. 全模态智能不仅包括文字、图片、音频、视频，还涵盖了传感器软件界面动作等，强调尊重每种模态的独特结构，实现可共同计算，特别指出情绪在决策中的重要影响。
3. 讨论了跨模态和全模态交互的区别，跨模态关注信息转化，而全模态强调统一认知与行动能力，能够实时连续保持状态，实现图像、声音、语言在同一情景中的共同作用，支持持续的交互与动态生成。
4. 讨论了AI眼镜如何通过音频处理和空间动作采集，使模型从描述性世界进入行动性智能，强调了取消现实向文字人工翻译的重要性，以及AI在多工具工作流、内容生成向生产参与转变中的应用价值，指出AI终端正从表达性内容向生产性内容转变，最终实现更智能的现实世界交互。
5. 发言人1：关键原因在于今年年底预期会出现全国性的技术大突破，如GPT6等模型可能接近或实现第二层、第三层、第四层等工程层面的重大突破。
6. 发言人1：多模态到全模态的转变意味着模型将不再依赖于语言或其他抽象表达，而是直接感知连续发生的现场图片、声音、视频、动作等多模态信息，并基于这些感知做出判断和决策，从而取消了人翻译或对齐中间环节，实现了从语言智能到现实智能的升华。
7. 发言人1：原生全模态相较于多模态更进一步，它不仅在同一模型中紧密协同多种模态，在同一个现场情境中实现感知和表达的连续性和实时性，而且强调原生输入和输出，确保结果符合预期或指令要求。
8. 发言人1：全模态技术突破后将带来多个方面的显著效果，包括但不限于取消现实世界与文字世界的人工翻译，AI开始进入完整的多工具工作流，内容生成走向生产参与，形成高速正反馈的数据飞轮，以及提升训练过程中的算力需求、降低延迟和提高安全性、可靠性等。

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1. 举个例子，比如说我我我昨天还是前天看到有个设计师，他他好像是用我可不比还是用什么，然后就是给他输出就给他输出的指令，就属于说让他去操作他的一款另外的软件，就是一个专门做设计的。
2. 但是那那显然所以因为我昨天用第二讲的这个PPT过了一遍，确实GPT6它更接近于第二层、第三层、第四层，就是一些工程，还有一些这种其他层面，是不是凡事也不是普通，就是中间234层的这样的一些突破，这是这个地方。
3. 因为它能够识别所有的这样的一些模态，说实话就是识别一个人他真实的一个意图，而不是通过文字、图片、音频视频这4种主要的模态，所以这是一个大的03角的这样一个作用。
4. 请关注公众号思维基要社，更多纪要请加V西安20210130决定了大模型或者是这个AI数字世界是一定要囊括现实世界的。
5. 比如说我们经常说的调动一些情绪，打动我们人心，感动的不得了，这些其实都是你说不清楚，但是它就影响了你的这种情绪的波动。
6. 但是原生全模态的话其实还是需要一些系统，比如说动作模型和控制系统，所以这个的话就是举一个例子，多模态就是我能睡的更多多模态就是我在现实世界当中核心是连续连续工作，然后全方位的这个完整闭环，连续感知、联合判断、行动与环境反馈。
7. 其实统一向量空间我听说这个模态可能不止，可能举个例子，比如说有21个，所以这20举个例子，比如说这21个不同的模态建立可比较可组合的这种空间，那这个就是极为强大了，这个可能是最关键的那个地方。
8. 这个地方多说一句，因为我刚才说不是之前说过，就属于说在这种技术的突破的过程当中，他因为传导到这些产业，会涌现出来一些产业的这种刚性需求，导致出现了一些生态位，就是相当于说很重要的一些这种生态位的出现了。

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2. 对话深入探讨了中国人口负增长的现状及其对经济结构的影响，指出在人口长期负增长的背景下，红利类投资因其稳定的股息率而展现出较高的配置价值。
3. 通过A500和创业板指的行业结构对比，阐述了行业权重差异对组合表现的影响，指出投资者应关注产品底层资产的行业分布，以避免同涨同跌的现象，从而实现更有效的投资分散化。
4. 发言人1 答：对于投资新手，建议要在市场低谷时买入好种子（基金），并长期持有，不去频繁关注账户波动，而是在市场无人问津时买入，在市场涨势起来时适当远离。
5. 发言人1 答：非科技景气基本面改善的纵深可外推性不强，而科技牛市需要科技进步的新逻辑不断催化和明确，目前该过程尚未开始，预计十月份之后可能会出现一个核心窗口期。
6. 此外，建材板块明年可能受到较大影响，因为其后续需求会受到抑制，同时大宗消费整体表现不佳，需要密切关注消费好转的信号，即房价企稳和资产增长预期回升带来的消费回升。
7. 发言人1 答：通过对算力出货和电力需求数据的分析，发现未来几年电力供应可能成为限制AI发展的主要瓶颈，尤其是在美国，电力建设低预期较多，即使按照乐观预期统计，电力新增也滞后于算力需求，可能会引发AI发展与电力资源之间的矛盾，这一环节将对硬件出货产生重大影响。
8. 投资市场存在周期性，遵循“天道会拐弯儿，总会拐回来”的规律，建议投资者学会逆向思考，抓住机会，在不同市场环境下灵活调整投资策略，实现资产的合理配置与长期增值。

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#### 总结

1. 所以我们说的牛市重建，放到这个26到27的时间维度上，就是26年我们可能在剩余时间当中始终都会保持偏谨慎的状态，要有机会可能也得十月底之后，临近年底甚至跨年的时间段，我们说那波行情可能是明显挣钱的，要不然在这之前我相信挣钱的大概率应该是少数。
2. 请关注公众号思维纪要社，更多纪要请加V西安20210130，因为我发现在5到6月份行情演绎的过程当中，很多投资者对于它行情的影响权重来源认知是明显有偏移。
3. 这一类股票在26年的四季度，大家集中评估27年能买什么的阶段，能不能涨，就这样的一个投赞点，我说如果大家的心态是平和的，整个的思维方式是中性的，符合历史规律和框架，尊重这件事的话，那么这一类投资案件可以找。
4. 而且作为一个结论，我说很有可能在在我的评估当中，就是很有可能他是26年剩余时间当中最好的一波进攻性机会了，防御的我们先不管，因为今天等会儿斌总这边会专门来跟大家聊高股息资产防御类资产的后续展望。
5. 所以在这样的一个环境下的话，其实红利类的投资其实后面的重要性其实是不断去提升的那科技类的投资其实它更多的是来自于一次或者几次的科技的变革，带来一次性的一个大幅的一个变化或者是增长。
6. 比如说像沪深三百，大家说的市值最大的300家公司，如果今天大家买的是300ETF，实际上管理人其实决定不了这个300指数里面每一只股票到底应该买多少比例，我们都是严格按照指数当中的权重来进行投资的那右边那幅图就是目前A股市场上大家的认知度最强的一些宽基指数，包括像沪深300、中证500、中证1000，以及过去两三年年开始陆续出现在大家的视野当中的中证A500指数。
7. 实际上是这一页想跟大家分享的，就是指数其实帮助我们解决了很多问题，我不知道台下的这一个投资者还有多少人，就是你们实际上可能还没有接触这些品种，可能更多的时候你喜欢去挑一些股票，比如说像今年，可能很大的一个热点，我就举一个例子，比如说是在半导体上面，那有些投资者会选择简单的挑几只半导体的股票来买。
8. 他的除了增长性之外，可能他的这个盈利能力也不行，就是收入有在增长，但是可能利润没有什么大的增长，或者现金流实际上没有改善。

#### 预览

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#### 总结

1. 消费级互联网平台正借助多模态技术显著提升货币化转化率，该技术在营销、广告及电商转化中展现出积极影响，预示着全模态技术在现实世界应用的广阔前景，尤其是与AR眼镜的结合，有望革新人机交互体验。
2. 全模态智能不仅包括文字、图片、音频、视频，还涵盖了传感器软件界面动作等，强调尊重每种模态的独特结构，实现可共同计算，特别指出情绪在决策中的重要影响。
3. 讨论了跨模态和全模态交互的区别，跨模态关注信息转化，而全模态强调统一认知与行动能力，能够实时连续保持状态，实现图像、声音、语言在同一情景中的共同作用，支持持续的交互与动态生成。
4. 讨论了AI眼镜如何通过音频处理和空间动作采集，使模型从描述性世界进入行动性智能，强调了取消现实向文字人工翻译的重要性，以及AI在多工具工作流、内容生成向生产参与转变中的应用价值，指出AI终端正从表达性内容向生产性内容转变，最终实现更智能的现实世界交互。
5. 发言人1：关键原因在于今年年底预期会出现全国性的技术大突破，如GPT6等模型可能接近或实现第二层、第三层、第四层等工程层面的重大突破。
6. 发言人1：多模态到全模态的转变意味着模型将不再依赖于语言或其他抽象表达，而是直接感知连续发生的现场图片、声音、视频、动作等多模态信息，并基于这些感知做出判断和决策，从而取消了人翻译或对齐中间环节，实现了从语言智能到现实智能的升华。
7. 发言人1：原生全模态相较于多模态更进一步，它不仅在同一模型中紧密协同多种模态，在同一个现场情境中实现感知和表达的连续性和实时性，而且强调原生输入和输出，确保结果符合预期或指令要求。
8. 发言人1：全模态技术突破后将带来多个方面的显著效果，包括但不限于取消现实世界与文字世界的人工翻译，AI开始进入完整的多工具工作流，内容生成走向生产参与，形成高速正反馈的数据飞轮，以及提升训练过程中的算力需求、降低延迟和提高安全性、可靠性等。

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