今天市场直接就给我们来了一个下马威，像半导体、贵金属、锂电池这些板块是直接大跌，盘面露出了它狰狞的一面，现在大家最关心的肯定就是下周这些板块能不能去抄底，大盘还能不能重新站上3900去冲击4000点？和讯投顾余兴栋分析，我们在视频当中给大家反复强调了，盘面有几个细节需要引起重视，没想到今天就出现了明显的调整，当然在笔记里面呢也专门用了一个风险提示给大家来做讲解，特别强调了啊没有上车不要去硬追，不然容易当接盘侠。没想到今天很多人都当了接盘侠，那接下来大盘这个位置会不会进一步的深度调整呢？我的答案是否定的，这个位置大盘不会做深度调整，那这个位置休整过后仍然会往上。 今年年底啊见到4000这个概率是非常大的，原因很简单，你看这个60分钟的图形，它其实就是一个上升通道，对吧？到了上沿的位置出现了一个正常的回踩，现在的关键点呢就是像半导体啊电气设备元器件啊这些方向到底是机会呢还是风险，能不能去低吸，那这个是半导体的走势，大家可以清晰的看到，其实在大盘3000啊在大盘4月份开始往上涨的这个过程当中，到7月份整个半导体基本上是没有什么动的，一直是横盘整理，直到8月初开始往上对吧？才往上大幅度的往上涨。而与此同时在这个过程当中，4月份到7月份这个过程，银行这个板块是大幅上涨的，而7月份到现在银行板块呢是明显调整的，所以这个结论也就很清楚了，没有任何一个板块能持续上涨，一直涨下去，也没有任何一个板块能一直调整下去，所以现在这个位置你再去追买半导体芯片的这些方向的个股，就有可能是49年去加入了国军。就有点像7月份的时候你去买了银行，我想很多大家可以去回想一下，在7月份的时候，是不是很多人都拿不住像半导体这类的标的卖出了去买了银行，结果呢就错失了半导体这样的上涨。 所以如果你现在手上的标的像当时半导体这样的走势横盘整理那一定要珍惜，因为接下来它很可能啊就会走出像半导体这样的大幅上涨的走势，那这种方向的标的大家一定要重视，一定要珍惜。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多