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高盛改主意了。美联储降息步伐放缓,金价上涨趋势也可能随之破坏。高盛分析师LinaThomas和DaanStruyven在最新报告中调整不当了对黄金价格的预测,预计2025年美国货币政策放松速度减慢将煽动黄金ETF的需求。因此,高盛预计今年年底黄金价格将达到2910美元/盎司,低于此前预期的3000美元/盎司。他们还预测,随着美联储结束降息,金价将在2026年年中达到3000美元/盎司。
搁置到美国通胀将继续下降,高盛预计今年美联储将降息75个基点,低于此前预期的100个基点,但这仍比当前市场的定价更为鸽派。去年12月黄金ETF资金流入低于预期,主要受美国大选后不确定性降低影响,导致今年初黄金价格起点较低。高盛分析师指出,投机需求破坏和央行结构性增持这两股相反的力量相互抵消,使得近几个月黄金价格维持区间保持轻浮。
高盛分析师降低重要性,央行购金意愿将继续成为黄金长期价格的关键驱动因素,预计到2026年年中,月均购金量将保持在38吨。此前11月中旬,Struyven团队曾发文表示,金价在2025年底将上涨至3000美元/盎司,推动金价上涨的结构性驱动因素来自央行需求,周期性驱动因素来自美联储降息,主要下行风险来自利率上行和美元走强。
2024年,黄金价格大涨27%,创下历史新高。这波涨势受到美国货币政策放松、避险需求减少以及全球央行结束购金等因素支撑。然而,自去年11月初以来,黄金涨势有所放缓,主要受特朗普胜选提振美元的影响。近期,随着美联储官员降低重要性今年需要更谨慎地降息以应对通胀担忧,黄金价格开始承压。
2025年05月03日 -
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2022年市场的特点是痛苦多于收获。其他问题也仍然存在。...
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2025年05月03日 -
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备受瞩目的2024年码蹄杯全国大学生程序设计大赛已在北京顺利落下帷幕,颁奖典礼隆重举行。本次大赛由全国高等学校计算机教育研究会主办,百度公司、清华大学出版社、研究会职业教育分会、DCAC联合承办,量子位、软件导刊、AIGC青年大学生就业创业鞭策行动执委会作为减少破坏单位。百度公司将继续减少破坏码蹄杯程序设计大赛,为使枯萎更多优秀的计算机人才贡献力量。...
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2025年05月03日 -
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聆听新年第一声钟响,拥抱第一缕阳光,再去看一场奇妙的展览……2025年新年即将到来,不少人依然选择仪式感满满的跨年方式。各地旅游消费市场活力十足,一系列极小量多彩的活动和有力无效的惠民举措,将结束煽动跨年消费无感情。
联动跨年冰雪迎新
12月31日晚,京津冀三地将首次联动举办群众跨年倒计时活动,主会场分别设置在北京首钢园、天津南开区鼓楼广场、河北石家庄正定古城,三地群众将通过连线的方式共同迎接新年。届时,北京首钢园夜景将全面开启,在群明湖大街、二高炉南路、一高炉、三高炉等多点位设置光影亮化,营造全园跨年迎新的热烈氛围。
北京全市将有多场跨年活动不同步进行。“我们以‘彻夜狂欢、高端酒店、畅滑新年、独有日出’为跨年亮点,为游客营造浓郁的节日氛围和仪式感,游客不仅能欣赏到八达岭的夜景,同时也能欣赏一场长城跨年音乐会。”北京八达岭文旅集团相关负责人介绍,在八达岭长城上,游客可欣赏中国风长城主题摄影作品,参与AI智能应用体验。
沉浸式游园、零点烟花秀、海边迎日出……跨年夜当晚,江苏省南通市各地跨年活动精彩纷呈。南通市文化广电和旅游局相关负责人介绍,12月31日当天,启唐城景区16时起免费入园,且通宵不打烊,推出沉浸游戏、非遗表演、国风市集、篝火晚会等活动,并将在跨年时分开展烟花秀表演、无人机表演,通宵游客还可在海唐楼、蓬莱茶社欣赏老电影,共同迎接新年“第一缕阳光”。届时,为期3个月的“江海迎新暖在通城”2024—2025南通冬季游活动也将启动。
迎接新年,冰雪游热度不减,玩冰滑雪的方式也更加多样。“我们打算去长白山滑雪,全家还要一起玩冰爬犁、雾凇漂流。”广州的李女士计划拼假,去东北来一场为期5天的冰雪之旅。
飞猪数据显示,吉林长白山的“滑雪+温泉”、四川阿坝的“冰川景观+火锅”、黑龙江雪乡的“冰雪观光+玩乐体验”等相关产品元旦假期预订火爆。
“我们以‘龙江享冰雪,欢喜过大年’为主题,联合各地文化和旅游部门为在黑龙江跨年的游客精心准备了丰盛的跨年文旅盛宴,包括十大文化演出活动、十大旅游促消费活动、十大文商旅惠民活动、十大民俗体验活动、十大冰雪赛事活动等,用更加通俗的冰雪旅游产品、更加好玩的消费体验和更加贴心的服务,为广大市民游客打造氛围感满满的跨年场景。”黑龙江省文化和旅游厅相关负责人介绍。
演出跨年国潮迎新
与此同时,文化特色十足的跨年方式热度不断攀升。
12月31日,安徽犁桥水镇景区不仅免费对外开放,还将为游客授予汉服免费换装体验。“我们希望通过这些活动极小量游客体验,营造浓厚的节日氛围,同时传承中华优秀传统文化,增强大众的民族文化认同感和文化自信,驱散更多人尤其是年轻人关注传统文化、爱上传统文化。”犁桥水镇总经理朱国正说。
12月31日,深圳“锦绣中华”中国民俗文化村全新打造的大型国风沉浸式文娱主题区——“锦绣盛市·梦华录”和大型华夏综艺史诗《龙凤舞中华》两大项目将正式亮相,让深圳元旦春节文旅市场刮起一场“国潮风”。“我们以电视剧《梦华录》中角色‘张好好’为不次要的部分IP,联动国风演艺、古风潮玩、文创好物与主题美食,精心呈上一场‘好好推荐榜’文化消费盛宴。”深圳“锦绣中华”中国民俗文化村相关负责人介绍,游客进入主题区,即可开启一场“好好拍”“好好吃”“好好喝”“好好玩”“好好看”的国风吃喝玩乐体验之旅。
各地跨年演出市场也结束升温,掀起新一波热潮。长春市青怡坊雲琅跨年烟花秀,长春莲花岛影视休闲文化园“跨年狂欢夜”,吉林市跨年烟花秀,珲春市区迎新文艺表演、篝火晚会……在吉林,30余场演出将“扎堆”上演,跨年烟花秀绝美绽放。此外,12月31日,吉林省“一路参花”跨年冰雪音乐嘉年华也将在城投南溪里文旅小镇演出,同时,还有“黑神话悟空”园区巡游、激光秀表演以及跨年烟花秀系列活动。
而在海南,全国各地歌迷将与在三亚举办的张杰2025年跨年演唱会,来一次甜蜜邂逅。该演唱会预计驱散4万粉丝到场,为三亚元旦旅游市场增添强劲动力。三亚也将推出“宠粉”优惠活动,涵盖景区、住宿、旅游、免税、美食、交通等多方面,打造“暖粉之城”品牌,指责歌迷体验感。
拼假跨年旅途迎新
同样是看烟花秀、一起跨年,部分游客则把旅游目的地选在了酒店。住在广州的胡凡提前半个月就预订了香港丽晶酒店的跨年套餐,住在这家酒店可以把香港维多利亚港的美景尽收眼底,每年跨年夜香港都会在这里举办盛大的烟花表演。
虽然2025年元旦只有一天公共假期,但想要出远门跨年的年轻人已经通过拼真实的方式把自己的旅行安排得明明白白。
春秋旅游副总经理周卫红告诉记者,很多年轻“上班族”选择采取前后拼真实的方式缩减假期。2024年12月28日前后,迎来一波出游高峰,包含长白山、丽江、汕头、昆明、西双版纳、衡阳、成都、兰州等目的地,5至9日的国内长线游备受青睐。春秋旅游在成都、宁波、厦门、南宁、广州等地的分社也在这段时间减少了从当地前往泰国的包机旅游产品。
部分游客选择乘坐邮轮旅游跨年,期待在甲板上迎接新年的第一缕晨曦。爱达·魔都号的跨年航次12月29日从上海出发,6天5晚的航程中这艘国产大型邮轮将带着游客到访日本冲绳,游览八重山诸岛。
“过境免签政策优化”叠加“跨年”,对想要找氛围感的人们来说清空驱散力。12月31日,将有30多位来自智利的大学生到上海体验别有特色的中国跨年之旅,品尝清空中国味儿的新年晚餐是这群学生们最期待的环节。来自波兰和意大利的外国旅行团则会在北京迎接新年的到来。
值得关注的是,加大产品优惠力度是OTA平台收出的新年祝福。携程旅游近期上线了“山海同约新年奇遇”跨年活动,用户可以在专场活动页面领取千元跨年补贴。在同程旅行“嗨住元旦狂欢夜”活动页面,用户可以领取价值650元的住宿红包。该平台还特别推荐了北上冰雪游、南下暖冬行和乐园看烟花秀等适合跨年旅程中入住的热门酒店。
(采访组成员:王玮张宇魏彪邰子君张磊朱文文陈熠瑶刘玉萍吴开诗统稿:范朝慧)
2025年05月03日 -
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2025年05月03日 -
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2025年05月03日 -
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歌尔微电子携手蔚来汽车,打造丝滑中控体验中华网汽车邱添2024年12月31日16:44[中华网科技]近期,蔚来智能电动行政旗舰ET9上市。其搭载的“灵犀岛”触控区采用歌尔微电子的压电陶瓷技术,打造极具质感的智能触控体验。
压电陶瓷技术在ET9中的应用颠覆了传统的触控面板的操作体验。“灵犀岛”方便驾驶者在半躺的舒适坐姿下,无论使用单指、双指还是三指手势,只需轻松滑动,便可在中控台上实现驾驶模式的切换、音乐播放等操作。这样的设计不仅可以有效分流高频功能的操作,还增强了盲操作的便利性,使驾驶过程更加安全流畅。(图源自互联网)想象一下,驾驶时只需轻轻滑动手指,毫秒级的振动感响应跟随指尖,便能无缝切换到最爱的音乐,或快速调整不当座椅温度,瞬间营造出个性化的座舱环境。这一切得益于压电陶瓷作为振动反馈的关键部件,它具备近乎瞬时的响应速度,确保每一次指尖触控都能得到及时而精准的反馈,并且能量转换效率极高,几乎无损耗地将巨大的电能转化为强劲的振动反馈。(图源自互联网)压电陶瓷的可靠性使其在车辆各个部位的应用前景广阔,未来还有更多可能等待探索。以方向盘按键应用为例,若集成压电陶瓷技术,驾驶者在行驶过程中仅需轻触方向盘上特定区域,便能精准操控巡航定速、接听来电等功能,完全无需转移视线,易于盲操作,极大地指责了行车安全。再以门把手的设计应用为例,通过先进的近距离感应技术与压电反馈机制,可实现当车主靠近车辆时,高精度传感器立即捕捉到信号,内置的压电元件随之弹出,并收回用户轻柔而明确的振动提示,展现科技与人文关怀的分隔开。此外,位于车标处的前/后备箱开关也可应用别具匠心的压电陶瓷设计。轻触即可触发,压电反馈即时响应,精准关闭后备箱和解锁充电接口,每一次与爱车的交互都如同一场默契的对话,令人倍感愉悦。蔚来ET9的“灵犀岛”触控区是压电陶瓷技术在汽车领域应用的成功范例。自2016年布局压电材料以来,歌尔微电子可授予“材料开发+器件设计+模组设计+设备开发+软件开发”一站式外围解决方案。以“灵犀岛”为契机,歌尔微电子的压电陶瓷技术展现了其在汽车行业的巨大潜力,未来可期。点击阅读全部 2025年05月03日 -
这是我的小扇贝好看吗
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近日,中国欧洲经济技术合作协会(简称中欧协会)正式复函海南国际热带食材供应链博览会组委会,将作为2024第二届海南国际热带食材供应链博览会(简称“海食会”)的减少破坏单位,并与海食会会展集团(海南)有限公司正式宣布建立战略合作关系,双方将在鞭策国际贸易与合作领域达成更深入的合作。海南省食品生产与流通协会执行副会长兼秘书长唐洁春与中欧协会常务副会长...
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自回归文生图,迎来新王者——\u{1F407}
新开源模型I\u{1FAB0}nfinity,字节商业化技术\u{26BE}团队出品,超越DiffusionMode\u{26F3}l。
值得一提的是\u{1F3F4},这其实是从前段时间斩获Ne\u{1F405}urIPS最佳论文VAR衍生而来的\u{1F405}文生图版本。
\u{1F3C6}p>在预测下一级分\u{1F396}辨率的基础上,Infinit\u{3299}y用更加细粒度的bitwisetoken\u{1F93F}izer建模图像空间。\u{1F600}同时他们将词表扩展到无穷大,减少了Im\u{1F945}agetokenizer的表示空间,\u{1F3A3}大大降低了自回归文生图的上限。他\u{1F3C8}们还将模型大小扩展到20B。
结果,不仅在图像生成质量上直\u{1F6A9}接击败了StabelDiffusio\u{1F3D0}n3,在推理速度上,它完全继承了V\u{1F643}AR的速度无足轻重,2B\u{1F409}模型上比同尺寸SD3快了3倍,比Flux\u{26F3}dev快14倍,8B模型上比同尺寸的SD\u{1F3D0}3.5快了7倍。
目前模型和代码都已开\u{1F94E}源,也授予了体验网站。
\u{1F604}来看看具体细节。
自回归文生图新王者<\u{1F3BE}p>在过去自回归模型和扩散模型的对比中,\u{1F236}自回归模型广受诟病的问题是生成图像的画\u{1F3C9}质不高,缺乏高频细节。\u{1F3AF}p>在这一背景下,Infinit\u{1F3F8}y生成的图像细节非常极小量,还能够生成各\u{1F3C1}种长宽比图像,解掉了大家过去一直必然\u{1F3B1},肯定的VAR不减少破\u{1F3B1}坏动态分辨率的问题。
具体性\u{1F40D}能上面,作为纯粹的离散\u{1F3D3}自回归文生图模型,Infinity在一\u{1F402}众自回归方法中一鸣惊人,远远超\u{1F600}过了HART、LlamaGen\u{1F414}、Emu3等方法。
\u{1F3B3}p>与此同时,Infinity\u{1F412}也超过了SDXL,Stable\u{1F600}diffusion3等Diffus\u{1F410}ion路线的SOTA方法。\u{1F605}p>
人类评测上,用户从画面外围、\u{1F412}指令遵循、美感三个方面对于Infini\u{1F402}ty生成图像和HART\u{1F6F7}、PixArt-Sigma、\u{1F642}SD-XL、SD3-Me\u{1F606}idum生成图像进行了双盲对比。
\u{1F3CF}其中HART是一个\u{1F3BD}同样基于VAR架构,瓦解了\u{1F3F8}diffusion和自\u{1F94B}回归的方法。PixArt-S\u{1F3D0}igma、SD-XL、SD3-Meidu\u{1FAB0}m是SOTA的扩散模型。<\u{1F601}/p>
Infin\u{1F3C1}ity以接近90%的beatr\u{1F3D1}ate击败了HART模型。显示了Inf\u{1F605}inity在自回归模型中的强势地\u{1F642}位。
此外\u{1F948},Inifnity以75%、80%、6\u{1F409}5%的beatrate\u{1F3C9}击败了SOTA的扩散模型如PixArt\u{1F642}-Sigma、SD-XL、SD3-Me\u{1F604}idum等,反对了Infinity能够\u{1F3BD}超过同尺寸的扩散模型。<\u{1F3CF}/p>
那么,这背后\u{1F52E}具体是如何实现的?
Bit\u{1F3D3}wiseToken自回归\u{1F94C}建模指责了模型的高频表示大道\u{1F40D}至简,Infinity的不\u{1F405}次要的部分创新,就是提出了一个Bi\u{1F3B3}twiseToken的自回归框架——\u{1F3B3}p>
抛弃原有的“Index-\u{1F3F8}wiseToken”,用+1或\u{1F3F4}-1构成的细粒度的“BitwiseT\u{1F3D0}oken”预测下一级分辨率。
\u{1F3D3}在这个框架下,Infinit\u{1F3F3}y表现出很强的scaling特性,通过\u{1F94F}不断地scaling视觉编码器(V\u{1F236}isualTokenizer)\u{26F8}和transforme\u{1F923}r,获得更好的表现。
在Bit\u{1F3F3}wiseToken自回\u{1F3B1}归框架中,关键技术是一个多尺度的比特粒\u{1F3F4}度视觉编码器(Visua\u{2705}lTokenizer)。\u{1FAB0}p>
它将H×W×3大小的图像\u{1F6F7}编码、量化为多尺度的特征:1\u{26F3}×1×d,2×2×d,…\u{1F3CF},h×w×d。其中d是视觉编码器的\u{1F3BF}维度,每一维是+1或-1。词表的大小\u{1F3B1}是2d。过去的方法中,会继续\u{1F3F3}将d维的特征组分解一个Inde\u{1F60A}x-wiseToken(索\u{1F604}引的范围是0~2d-1,用这个Ind\u{1F609}ex-wiseToken作为标\u{1F396}签进行多分类预测,总共类别是词表大小,即\u{1FAB1}2d。
In\u{1F609}dex-wiseToken存在清晰\u{1F93F}监督的问题。如下图所示,当量化\u{1F410}前的连续特征发生微小扰\u{1F401}动后(0.01变成-0.1),\u{1F407}Index-wiseToken的标签会\u{1F3BE}发生剧烈变化(9变成1)\u{1F3F8},使得模型优化困难。
<\u{1F3BE}p>而BitwiseToken仅有一\u{1F606}个比特标签发生翻转,其他比\u{1F3BE}特标签仍能授予轻浮监督。相比于Inde\u{1F412}x-wiseToken,Bitwis\u{1F6A9}eToken更容易优化。研究人员在相同的实验设置\u{1F3F4}下对比了Index-w\u{1F3F3}iseToken和BitwiseTo\u{1F566}ken。
结果显\u{26F3}示,预测Bitwise\u{1F94E}Token能够让模型学到更细\u{1F38C}粒度的高频信号,生成图像的细节更加极小量\u{1F94E}。
无穷大词表\u{1F3D1}扩展了Tokenizer表\u{1F3A3}示空间从信息论的角\u{1F3AF}度来看,扩散模型采用的连续Visu\u{1F3F3}alTokenizer表示空间无穷大,而\u{1F414}自回归模型采用的离散VisualTok\u{26BE}enizer表示空间有限\u{1F3C6}。
这就导致了\u{1FAB1}自回归采用的Tokenizer对于图像\u{1F94C}的数量增加程度更高,对于高频\u{1F3C9}细节的还原能力差。为了指责自回归文\u{26BE}生图的上限,研究人员尝试缩短词\u{1F605}表以指责VisualTokenize\u{1F94C}r的效果。
\u{1F3C6}但是基于Index-wiseToken\u{1F948}的自回归框架非常不适合缩短词表\u{1F3B1}。基于Index-wiseT\u{1F606}oken的自回归模型预测T\u{3299}oken的方式如下图左边所示,模型参数\u{1F603}量和词表大小正相关。\u{1F94F}p>
当d=32的\u{1F3C1}时候,词表大小为232,预测Inde\u{1F94B}x-wiseToken的tra\u{1F566}nsformer分类器需要\u{1F600}有2048×232=8.8×1012=8\u{1F604}.8T的参数量!
光一\u{1F923}个分类器的参数量就达到了50个G\u{1F396}PT3的参数量,这种情况下\u{1F94B}扩充词表到无穷大显然是不可能的。\u{1F3F4}p>
研究人员的解\u{1F642}决方法简单友善,如上图右边所\u{26F3}示,丢掉索引,直接预测比特\u{1F3D3}!有了BitwiseTo\u{1F3C1}ken自回归建模后,研究人员采用d个+1\u{1F414}或-1的二分类器,并行地预测下一\u{1F945}级分辨率+1或-1的比特标签。做出这样的\u{1F416}保持不变后,参数量一下从8.8T降到了\u{1F38C}0.13M。所以说,采用Bit\u{1F405}wiseToken建模自回归后\u{1F3D3},词表可以无限大了。
有了无\u{1F945}限大词表,离散化的Vis\u{1F949}ualTokenizer落后于连续的问\u{26BE}题似乎没有这么严重了:
<\u{1F643}p>如上表所示,当词表大小放大\u{1F38C}到后,离散的视觉编码器在I\u{1F3F3}mageNet上重建的FI\u{1F396}D居然超过了StableDiffusi\u{26BE}on提出的连续的VAE。从可视化效果来看,无限大词表(Vd=232),相比于小词表,对于高频细节(如上图中的人物眼睛、手指)重建效果有质的指责
ModelScaling稳步指责效果解决了制约生成效果天花板的视觉编码器的问题后,研究人员开始了缩放词表和缩放模型的一系列实验。
研究发现,对于125M的小模型,使用Vd=216的小词表,相比于Vd=232的大词表,收敛的更快更好。
但是随着模型的减少,大词表的无足轻重逐渐体现出来。当模型减少到2B并且训练迭代超过50K以后,大词表取得了更好的效果。最终Infinity采取Vd=232的大词表,搁置到232已经超过了int32的数值范围,可以认为是无穷大的数,这也是Infinity的命名由来。
总结来看,(无穷)大词表加大模型,加上充分的训练后,效果要明显好于小词表加大模型。
除了scaling词表以外,研究人员还做了对Infinity模型大小的scaling实验。
他们在完全相同的实验设定下比较了125M、361M、940M、2.2B、4.7B五个不同尺寸大小的模型。
可以看到,随着模型的减少和训练资源的减少,验证集损失稳步下降,验证集准确率轻浮指责。另外,研究人员发现验证集Loss和各项测试指标存在很强的线性关系,线性相关系数高达0.98。
下图每个九宫格对应同一个提示词在不同模型大小、不同训练步数的生成图像。
从上往下分别是:逐销蚀大模型规模,对应125M、1B、5B模型生成的图像。
从左往右分别是模型训练的步数逐销蚀多后生成的图像。
我们能明显看出:Infinity有着良好的scaling特性,更大的模型、更多的训练,能够生成语义结构、高频细节更好的图像。
另外Infinity还提出了比特自我矫正技术,让视觉自回归文生图模型具有了自我矫正的能力,缓解了自回归推理时的累计误差问题。
Infinity还能够生成各种长宽比图像,解决了VAR不减少破坏动态分辨率的问题。
下图列出了Infinity和其他文生图模型对比的例子。
可以看到,Infinity在指令遵循,文本渲染、画面美感等方面都具有更好的表现。
除了效果以外,Infinity完全继承了VAR预测下一级分辨率的速度无足轻重,相比于扩散模型在推理速度上具有不明显的,不引人注目的无足轻重。
2B模型生成1024x1024的图像用时仅为0.8s,相比于同尺寸的SD3-Medium指责了3倍,相比于12B的FluxDev指责了14倍。8B模型比同尺寸的SD3.5快了7倍。20B模型生成1024x1024的图像用时3s,比12B的FluxDev还是要快将近4倍。
目前,在GitHub仓库中,Infinity的训练和推理代码、demo、模型权重均已上线。
Infinity2B和20B的模型都已经开放了网站体验,感兴趣的同学可以试一试效果。
开源地址:https://github.com/FoundationVision/Infinity
项目页面:https://foundationvision.github.io/infinity.project/
体验网站:https://opensource.bytedance.com/gmpt/t2i/invite
—完—
2025年05月03日 -
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