皮海洲 | 立方大家谈专栏作者 据有关媒体报道，在严审IPO方面，北交所正在通过多轮递进式问询，对申报企业实施“穿透式”审查。据统计，8月以来，有18家北交所拟上市公司更新相关动态，其中6家披露第二轮审核问询函，2家披露第三轮审核问询函，另有10家公司披露问询回复。 梳理发现，监管问询内容明显向纵深推进，从传统财务数据核验延伸至业务实质与持续经营能力的多维审视，聚焦业绩可持续性、募投项目合理性及收入真实性三大核心维度，反映出北交所从源头上严把入口关、提升上市公司质量的监管导向。 毫无疑问，在严审IPO的问题上，北交所这种多轮递进式问询，对IPO公司实施“穿透式”审查的做法是值得肯定的，它对于严把入口关、提升IPO公司质量具有非常重要的意义。 不过，从北交所IPO市场目前的现状来看，从北交所的市场定位来看，以及从北交所与深沪交易所的市场分工来看，在严审IPO方面，北交所有必要对三类IPO公司说“不”，以体现北交所不忘初心、牢记使命的准则。 从目前北交所IPO市场的现状来看，有大量的IPO公司涌向了北交所市场，其数量远超申请沪市或深市IPO公司的数量。这些涌向北交所的IPO公司，有的虽然满足北交所上市条件，但却与北交所的市场定位并不相符。 毕竟北交所定位于服务创新型中小企业，服务对象“更早、更小、更新“，尤其是“专精特新”企业，重点支持先进制造业和现代服务业等领域。而上交所主板突出“大盘蓝筹”特色，服务大型成熟企业；科创板则聚焦硬科技产业。深交所主板侧重成长型企业，创业板主要服务于高新技术和战略新兴产业。 正是基于沪深北三个交易所的定位与分工不同，所以在面对大量的IPO公司涌向北交所市场的时候，北交所在严审IPO之时，有必要对这三类IPO公司说“不“。 首先，是要对传统类型的IPO公司说不。北交所是服务创新型中小企业的平台，重点支持高端装备制造、新材料、新能源、节能环保、生物医药、信息技术、人工智能、半导体、现代服务业、文化创意等新兴领域的IPO公司上市。而某些传统类型的企业与此定位并不相符。比如，今年6月，有一家乳制品公司向北交所提交了IPO申请，该公司显然算不上是“创新型”企业。 其次，是要对大型企业或大中型企业说不。毕竟北交所归根到底是一个服务于中小企业的平台，大型企业或大中型企业并不属于北交所服务的范畴。而且北交所服务的中小企业还具有“更早、更小、更新”的特点。但大型企业或大中型企业显然并不具备这些特点。然而，在现实中，并不乏某些符合大型企业或大中型企业标准的IPO公司向北交所递交IPO申请。比如，有的制造业类的IPO公司，营业收入超过了4亿元，职工人数超过千人，已经符合大型企业标准，北交所有必要将这样的IPO公司拒之于IPO的大门之外。 此外，就是要对成立时间超过10年的IPO公司说不。在目前申请北交所上市的IPO公司中，有的公司成立时间甚至超过了20年甚至是30年。这类公司明显不符合北交所对IPO公司提出的“更早”的要求。毕竟北交所支持的是创业初期或早期的公司，为此北交所的上市条件明显低于沪深市场。如果一家企业成立时间在10年以上，甚至超过了20年、30年，这样的企业如果还不能做大做强，还只是一个老顽童，这种企业的成长性显然是令人质疑的。北交所有必要跟这种长不大的“老顽童”企业说“拜拜”。 责编:刘安琪 | 审核:李震 | 监审:古筝返回搜狐，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)

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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)

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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)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多