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第10期桜蕾戦予選 贴吧
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桜蕾戦最終5回戦終了! 上位14名と推薦2名がベスト16へ駒を進めます。 推薦が決まりましたら、またポストさせて頂きます。 #第10期桜蕾戦予選#
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这是一个你只要上传一张图,就可以直接生成3D模型的网站 每期一个强大的网站 第10期 今天要讲的是 Hitem 3D 你只需要把图片扔进去,选择V1.5的模型和分辨率,它就能在几分钟内生成一个可旋转可导出的3D模型。 还可以直接添加纹理,自动上色,出来的模型完全可以直接拿来用。 不管是用来3D打印成手办,还是当游戏建模,都无可挑剔。左下角还能选择多种格式直接下载。 如果你再多传几张视图,你还能得到更加精细的模型。 以往需要建模师三五天才能搞定的模型,现在小白都能几分钟解决。 而且即将推出更强大的2.0模型,效果堪称质的飞跃,就很好用。
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长鑫科技IPO预测市场上线了Predict @predictdotfun 发下帮主下注思路 长鑫科技(CXMT)IPO当日收盘市值排名预测。选项从排名第1到第10以后。 先说结论:用排除法,押不可能发生的事情的NO,是这类市场最稳的玩法。 先算一笔账: 长鑫募资295亿,发行比例按10-15%算,对应总市值大概2000-3000亿。科创板新股首日涨100-200%很常见,那就是4000-6000亿的区间。 再看A股当前市值排名: • Top 1 茅台 2.2万亿 • Top 2 工行 2万亿 • Top 3 中移动 1.8万亿 • Top 5 中石油 1.1万亿 长鑫首日要排进前5,市值得破万亿。按最乐观的估算(首日涨300%),也就8000-9000亿,还是够不着。 所以排名1-5的NO,确定性接近100%。 具体操作: • 排名第1的NO → 花79¢赚21¢,长鑫不可能首日超过茅台 • 排名第2的NO → 同理,不可能超过工行 • 往下到前五,都可以押注NO 正好币安钱包新手保护第三期也在,首次预测亏损兜底5U,前15000人。建议可以拿这个市场练手。 传送门🚪:
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三星电子实现全球首个“900层 V-NAND”,1000层时代进入倒计时 三星电子已成为全球首家成功实现 900 层级 V-NAND 技术原型的公司,向“1000 层 NAND”时代又迈进一步。在与竞争对手围绕堆叠层数的竞争日益激烈之际,这一成果被认为是三星一次性取得了决定性的技术领先优势。 据半导体行业 25 日消息,三星近期通过“Cell Multi Bonding(CMB,单元多重键合)”技术,将两片 450 层单元晶圆接合为一体,成功实现了集成式 900 层级 V-NAND 系统。 NAND 闪存用于存储数据,是 AI 服务器、智能手机以及数据中心存储设备 SSD 的核心组件。它的原理类似于在公寓楼中不断向上增加楼层:堆叠层数越高,就越能在有限的芯片面积内塞入更大容量,从而存储更多数据,并最大化电力效率。因此,在需要高容量、高效率零部件的 AI 服务器和端侧 AI 市场中,NAND 被视为争夺主导权的关键技术。 在当前量产市场中,SK 海力士凭借 321 层 4D NAND 掌握最高堆叠层数。不过,三星在准备今年量产第 10 代 V-NAND(V10,400 层以上)的同时,也已在研发阶段一举跃升至 900 层级,使其在下一代 NAND 市场中占据有利位置。 对于这项研究成果,三星表示已经“验证了正常的单元工作特性”,强调这不仅仅是理论上的堆叠,而是证明了实际可运行的技术能力。 自 2013 年全球首次实现 3D V-NAND 商业化以来,三星持续推动工艺演进,以突破堆叠极限。过去,三星采用的是“一次性单堆叠”方式,即一次性钻出并堆叠微细孔洞;但随着层数不断提高,晶圆翘曲、对准误差等物理极限开始显现。 在实现 900 层器件的过程中,三星通过采用先进的上部吸盘设计,解决了最大障碍——晶圆翘曲问题。键合过程中产生的对位误差,则通过其专有的“新型 overlay 校正”技术克服。同时,新引入的位线(BL)和字线(WL)结构也带来了显著改善,在降低功耗的同时缩小了芯片面积。 从全球来看,以长江存储(YMTC)为代表的中国企业,正在 300 层级 NAND 量产门槛附近追赶韩国厂商。在政府支持和设备国产化推动下,中国企业正同时推进产能扩张和技术升级。 如果长江存储年内成功量产 300 层以上 NAND,价格竞争可能进一步加剧,并对韩国企业的盈利能力造成压力。因此,三星此次 900 层成果被高度评价为一项中长期战略举措,意在构筑技术壁垒。 一位行业人士表示:“900 层 NAND 技术并不是简单地把 300 层乘以三,而是会改变堆叠工艺范式的技术。”他还补充称:“这向全球客户传递了一个信号:三星仍然是技术领导者,同时也会在一定程度上限制中国企业的产能和价格攻势。”
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加仓谷歌超百亿美元! 阿贝尔执掌伯克希尔首季美股动作:清仓16只,时隔6年重入航空股 兄弟们,伯克希尔Q1的13F报告出来了。 这次不一样——这是阿贝尔真正意义上独立掌舵的第一个完整季度。 巴菲特退居幕后了,那个在奥马哈小镇指点江山几十年的老头,终于把方向盘交给了接班人。 我第一时间去翻了这份报告,越看越有意思。 阿贝尔这手笔,说是"萧规曹随"吧,又明显带着自己的烙印;说是大刀阔斧吧,核心仓位又稳如泰山。 今天就跟大家聊聊,这位新掌门到底在盘算什么。 01)先看最炸裂的——谷歌。 阿贝尔一季度狂买谷歌A类和C类股票,合计加仓超过115亿美元。 谷歌在伯克希尔持仓中的排名直接从第10位蹿升到第7位,持仓市值从40亿干到了166亿。 这是什么概念? 相当于把整个仓位翻了四倍还多。 兄弟们,这不是小打小闹,这是真金白银的百亿级押注。 我琢磨了一下,这步棋其实有迹可循。 谷歌现在的估值确实被压制得厉害,AI竞赛烧钱的阴影、反垄断调查的阴云,让市场给它的定价一直偏保守。 但阿贝尔显然看到了不一样的东西——谷歌搜索的基本盘依然稳固,YouTube的广告收入还在涨,Cloud业务增速也拿得出手。 更重要的是,谷歌的现金流太漂亮了,每年几百亿的自由现金流,放在当下这个高利率环境里,就是一台印钞机。 巴菲特当年对科技股一直谨慎,苹果是破例。 阿贝尔这步,算是真正打出了自己的标签:他比老巴更敢碰科技,也更愿意在估值被错杀时下重手。 02)再说一个让市场惊掉下巴的操作——航空股。 伯克希尔一季度买了3981万股达美航空,持仓市值26.47亿美元。 兄弟们,这是伯克希尔时隔6年重新踏入航空业。 2020年疫情那会儿,巴菲特在股东大会上公开认错,清仓了所有航空股,说"航空业变了,我判断错了"。 当时那个决绝啊,所有人都以为老头这辈子不会再碰这行了。 结果阿贝尔一上台,直接打脸——不,应该说直接翻篇。 我查了下达美的情况,这公司确实是美国航司里基本面最硬的。 国内航线网络密,商务客恢复得不错,成本控制也比同行强。 但阿贝尔这一步,我更愿意理解为一种"修正":当年巴菲特清仓是因为疫情这种黑天鹅把行业逻辑打崩了,但现在行业已经恢复正常,而达美的估值还在地板上。 说白了,阿贝尔觉得市场过度反应了,航空业没死,达美更是活得好好的。这6年的空白期,不是告别,是蛰伏。 03)清仓16只:阿贝尔在'断舍离',有进就有出,而且这次出得很猛。 一季度伯克希尔清仓了16只股票,持仓数量从42只砍到29只,直接少了三分之一。 Visa、万事达、亚马逊、联合健康,这些曾经的"好公司"全部出局。 这里有个细节特别值得玩味:Visa和万事达,巴菲特持有了很多年,是经典的价值投资标的。 亚马逊虽然是后来买的,但也是"巴菲特认可"的稀缺标签。阿贝尔说卖就卖,眼睛都不眨。 我看了一下Kingswell的分析,这次清仓潮里,相当一部分是Combs和Weschler管的小仓位。 这两位投资经理的组合被大量清算,说明阿贝尔在重新整合投资团队的方向。 以前伯克希尔是"老巴定大方向,手下人打游击",现在阿贝尔要把火力集中起来,不玩撒胡椒面那套了。 持仓集中度肉眼可见地提升——前十大重仓股占了总仓位的90.72%。兄弟们,这就是阿贝尔的风格:少即是多,看准了就要下重注,看不准的就别占着仓位。 04)当然,阿贝尔也不是什么都改。 苹果、美国运通、可口可乐、雪佛龙、西方石油、穆迪、卡夫亨氏——这7只核心重仓股,一季度完全没动。 苹果依然是绝对的第一大持仓,虽然市值跟着股价跌了点,但一股没卖。 这说明什么? 说明阿贝尔心里有数,他知道伯克希尔的基本盘是什么。 这些公司是伯克希尔的"压舱石",是老巴几十年攒下的家底,不能随便动。 阿贝尔再有自己的想法,也不会傻到一上台就拆老东家的台。 但这里也有个信号:苹果的仓位太重了,占了快一半的市值。 阿贝尔没减,不代表以后不会减。我觉得他在观察,在等一个合适的时机。 毕竟苹果现在的增长叙事确实在弱化,AI这块又一直雷声大雨点小。阿贝尔不是巴菲特,他对苹果的感情没那么深,该动手的时候,他不会手软。 05)连续14季净卖出,但真相没那么简单 看整体数据,伯克希尔一季度卖出241亿,买入159亿,净卖出82亿。 这是连续第14个季度净卖出。 表面看,阿贝尔还在延续"囤现金"的策略。 伯克希尔账上的现金和短期国债已经堆到了创纪录的水平,市场一直在猜,这4000多亿到底什么时候才会砸进市场。 但Kingswell有个观点很有意思:如果把Combs组合的清仓剔除掉,阿贝尔其实更接近"净买入"的状态。 谷歌加115亿,达美加26亿,还有其他一些小仓位,这些新增买入的力度,其实被清仓的噪音掩盖了。 兄弟们,这就有意思了。 阿贝尔不是在收缩,他是在"换仓"。 卖掉那些不核心的、看不懂的、管不过来的,把资金集中到真正想押注的方向上。 这不是防守,这是另一种形式的进攻——集中火力,精准打击。 ----- 看完这份13F,我对阿贝尔的评价就两个字:稳、狠。 稳的是核心仓位没乱动,知道什么能碰什么不能碰;狠的是该砍就砍、该押就押,谷歌百亿级加仓、航空股时隔6年回归,这种手笔需要魄力。 巴菲特的时代是"慢慢变富",阿贝尔的时代可能会不一样。 他更年轻,对科技更开放,操作也更灵活。 这份报告就是一个信号:伯克希尔还是那个伯克希尔,但方向盘后面的人,已经开始按自己的路线开了。 后面的故事,才刚开始。
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\10期生オーディション受付開始💌/ #NMB48# として、一緒に活動をしていただける方をお待ちしています🐆 【 ☑︎応募締切 】 ◼︎WEB応募: ~2024.2.29 23:59:59 #NMB48第10期生オーディション# #大阪から世界へ# #オーディション#
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💿HKT48 15thシングル「ビーサンはなぜなくなるのか?」 劇場盤発売記念「会場でおしゃべり会」「オンライン握手会」<第10~12次受付>のご案内 本受付より6期生メンバーの受付を開始です! みなさまからのお申し込みお待ちしております!
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#あの頃の君を見つけた# #現地でトーク会# 終了しちゃいましたね... 最後はメイド服で...✨ 丈と袖が長くても、第一ボタンまで閉まってても、五十嵐に会いたいと思ってくれてありがとう。 「誰でも大好き」でもあなたが大好き!! #SKE48# #10期研究生# #五十嵐早香#
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#16期生新年会# ありがとうございました🍲 以心伝心は全く揃わないのに 笑うツボがみんな同じなのは やっぱり同期ならではですね😌💖 そして2025年再生回数1位を記念して まさかの«暗夜企画 第2弾»も 発表されました😨👻コワスギル... 16期10周年!よろしくお願いします( . .)" #AKBの素ちゃん#
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晚点 LatePost 发了一篇 DeepSeek 深度报道《V4 发布前的 DeepSeek:特质、组织和梁文锋的独特目标》 时间点卡在 V4 发布前夕。信息密度很高,摘几个最值得关注的点。 【1】核心成员离职,但没有成组流失 四位已确认离开的成员里,分量最重的是 DeepSeek-R1 核心作者郭达雅,近期正式离职,可能入职某大厂。另外还有去年底被腾讯姚顺雨挖走的王炳宣(第一代 LLM 核心作者),以及 OCR 系列核心作者魏浩然、多模态方向的阮翀。 猎头给 DeepSeek 成员开出的条件是“翻 2 到 3 倍”,有公司直接给 8 位数总包。加上智谱、MiniMax 上市股价高涨,阶跃和 Kimi 的 IPO 也提上日程,DeepSeek 那份没有明确标价的期权让一些成员产生了疑问。 梁文锋正在想办法给公司估值,给团队更多确定性。 【2】V4 可能 4 月发布,大概率开源最强但不会碾压 1 月左右,V4 的小参数版本已经给到一些开源框架社区做适配。原本乐观预期是春节前后发大参数版,现在推迟到 4 月。 晚点的判断是:V4 大概率仍是开源最强模型,但很难是碾压级的强。原因是进入 Agent 时代后,“强”的标准越来越多元,不同场景、不同用户的体感差异很大。 【3】DeepSeek 的“反主流”路线 梁文锋有两个不太主流的优先级:一是基于国产芯片生态做大模型,DeepSeek 已经在做国产 GPU 适配,把底层算子库从 CUDA/Triton 换成了北大开源的 TileLang;二是做“原创式创新”,包括统一多模态的 Janus 系列、形式化证明的 Prover 系列、用图片方式理解文字的 OCR 方案,甚至招了神经科学和脑科学顾问来探索仿生学习机制。 代价是,DeepSeek 在 Agent 和编程这条当前最热的赛道上投入相对少。R1 之后,智谱更新了 5 版模型,MiniMax 4 版,Kimi 3 版,都在针对 Agent 和 coding 强化。OpenRouter 过去 30 天的 token 消耗排名里,DeepSeek-V3.2 排第 12,前 10 中有 6 个来自中国公司。 【4】不过,变化已经开始 DeepSeek 最近首次在招聘启事中提到了具体产品名,要招 Agent 方向的“模型策略产品经理”,岗位要求里写着“熟悉并深度使用过 Claude Code、OpenClaw、Manus 等知名 Agent”。 梁文锋从去年秋天起开始更多提产品化和商业化。DeepSeek 已有小几十人的产品团队,但目前 C 端仍然只有一个标准 Chatbot。 【5】不卷文化依然在 DeepSeek 可能是全球唯一一个“不卷”的核心 AI Lab。多数员工下午 6 到 7 点走人,早上不打卡,没有明确的绩效考核和截止时间。梁文锋的逻辑是:一个人每天能高质量输出的时间很难超过 6 到 8 小时,加班疲劳下的昏庸判断反而浪费算力。 研究团队约 100 多人,只有梁文锋和研究员两个层级。梁文锋本人参与最多的是基模架构团队,会出席每个团队的会议,是串起不同模块的“粘合剂”。研究员可以自由组队,“有时开始一个新方向,就是因为三五个人都觉得一个 idea 不错,然后就一起做了。” 接近 DeepSeek 的人说:“留下的人多少还是有些理想的。” 在当前这个所有 AI 公司都在拼命卷 Agent 和编程的窗口期,DeepSeek 选择花精力做国产芯片适配和仿生学习,这到底是远见还是错过了最佳出手时机? 完整内容:
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