文 | 互联网怪盗团 文 | 互联网怪盗团 我对⭐户晨风了解的不多，始于他创造的那两个惊世骇俗的词汇：“苹果人🥳VS安卓人”。短短几个星期之内，以“苹果”指代高端、“安卓”🌟指代中低端的说法，如同怒火燎原一般传遍了全网。用不着去刷户晨🌟风本人的短视频账号，我也能在微博、知乎、小红书……上面，天天😅刷到网友对他的评价。当时有人预言，再这么发表群体性歧视言论，😎被封只是时间问题；我表示赞成，只是我不知道他被封的这么快。另👍外，至今我们还不知道户晨风的被封到底是什么性质，毕竟他在各大🤩平台的账号尚未明确显示“封禁”。 户晨风这个人，莫名其👏妙地让我想起了多年前的一个微博小网红“菜市场经济学家”（后改😴名“财上海”“财宝宝”）。此人原创或二创了很多争议性极强的言🔥论，根据我的记忆，援引如下： “京沪永远涨”。（注：不🤯清楚是否其原创，如果是的话，太厉害了） “凡是👏预测房价下跌的都是买不起房的卢瑟。” “上海老😡克勒的生活最幸福，硬盘就干瞪眼吧。” “这几年🌟我们越过越舒服，骂我的人都是在给我们打工。” 😆 “京沪永远涨”。（注：不清楚是否其原创，如果是的话，太厉🤯害了） “凡是预测房价下跌的都是买不起房的卢瑟。” 👍 “上海老克勒的生活最幸福，硬盘就干瞪眼吧。” “这🥳几年我们越过越舒服，骂我的人都是在给我们打工。” 可想😀而知，每当这种言论登场，总是会引发狂风暴雨一般的骂声，但这并😡不妨碍他的粉丝像狂风暴雨一般增长。刚才我看了一下，“财宝宝”👏的微博账号仍有223万粉丝，只是影响力大不如前——并不是因为😘大家讨厌他的言论，而是因为这几年房价确实大跌了，他却还在鼓吹🚀“没买房的人不能嫁”“家里房子越多越是稳拿”，落后于当前版本🤯的幅度过大，失去了话题价值。 从第一印象看，“财宝宝”🌟和户晨风的人设差异极大：前者自命为“上海老克勒”，妥妥的市场🎉经济受益者；后者自命为“从草根奋斗出来的成功人士”，虽然后期❤️越来越炫富但仍不改所谓“草根”本色。然而，从这两个人身上，我🙌看到了惊人的一致性——制造歧视性话题，对人群实行赤裸裸的财富🤩歧视，毫不掩饰对“卢瑟”（普通人）的藐视。“财宝宝”简单粗暴🙄地把人群划分为“有房子的”和“没房子的”，手段不够高明，过气😅速度很快；而户晨风更富技巧地把人群划分为“苹果人”和“安卓人👏”，更具技术含量和话题性，于是直接登上全网顶流宝座。 🙄从理论上讲，户晨风不该红，当年的“财宝宝”也不该红啊？毕竟这🤯个世界上大部分人是没钱的，没钱的人在他们眼里就该被踩，连一句👏安慰或鼓励的话都轮不到，大家失心疯了去关注他们？可是恰恰相反👍，假若户晨风这次没翻车，我估计他成为全网年收入最高的大V之一💯只是时间问题。我的朋友圈只有两三千人，可是其中关注他的人，何😢止上百！这到底是怎么回事？下面是我的一点总结，未必正确，谨供⭐参考： 展开全文 首先，在这个移动互联网和社交媒😡体的时代，你不需要取悦所有人，只需要团结一小撮基本盘就够了。😜不管在什么平台，拥有百万粉丝都堪称大V，拥有千万粉丝就堪称顶❤️流——而这仅仅是主流平台DAU的一小部分而已。只要你确定人群🤩当中有1-3%的人能被你稳定触达和打动，你就已经成功了，没必❤️要把时间花在团结其他大多数人身上。换句话说，在这个时代，“不😀被人讨厌”没有任何意义，只有“被人喜欢”才有意义。如果被95😂%的人讨厌能换来被剩下的5%疯狂热爱，绝大部分KOL会毫不犹🤗豫地做这个选择。 其次，绝大多数“普通人”真的那么讨厌💯户晨风或“财宝宝”吗？我觉得恐怕有半数是真的讨厌，剩下半数未😘必。在上海有房的是少数，用苹果手机的是少数，每月交三五万所得🌟税的更是少数；但是做不到的人照样会向往。尤其是年轻人，或者觉❤️得自己还能奋斗的中年人，始终会对“成为上流社会一员”抱有幻想⭐。面对货真价实的土豪，正常人会有三种态度：打土豪分田地，努力😘进入土豪行列，以及彻底的吃瓜或无视。除了第一种受众不属于户晨😘风，后面两种都是可以争取的。所以，他的潜在基本盘规模远远比看😍起来更大。 再次，户晨风精准地掌握了短视频时代的传播精😘髓——提出短小精悍的概念，“以片面求深刻”。把人群分为“苹果😡人”和“安卓人”，从传播学角度看简直是一个天才的构想！遥想十😜多年前，当“菜市场经济学家”开始鼓吹“京沪永远涨”时，这个短👍短五字的口号也蕴藏了无穷的传播能量，一直传到2021年才真正🎉破产。不管对于微博还是抖音来说，超过十个字的口号都缺乏传播价🙌值。越短越响亮越好，引起争议就对了！ 当然了，户晨风所🔥营造的具体人设：底层出身、当过蓝领工人（甚至多次当不下去）、🌟依靠个人奋斗成为网红并跻身“上流社会”，也带着极强的感染力和😜鼓动性。如果这是计划好的，那是一个相当成功的剧本；如果是误打😁误撞经营出来的，那就是他运气极佳。大约十年前，社交网络最流行😜的人设是“比你出身好，比你聪明，真的还比你努力”（我还记得这👍个标题最早是怎么出来的）；现在早就不流行了。哪怕是美国现任总⭐统这种确实“出身好、聪明、努力”的人，都要努力把自己打扮成一😎个粗俗的草根人士。互联网时代的版本更新速度过快，平均每两三年🤗一次小版本更新，五至十年一次大版本更新，凡是跟不上的就会被淘🤩汰。能够屹立多年不倒的顶流无不善于自我更新，至于具体技巧就是🤯另一个话题了。 附带说一句，户晨风的影响力远远超出了社🤩会底层、草根、年轻人等圈层。不止一个从事着高大上职业（例如互🤩联网大厂或基金经理）的朋友主动对我提起他，主动看他的直播，并😴提出赞成或反对的评论。以户晨风为代表的所谓“社会向”网红，正💯在非常扎实、潜移默化地影响着所谓白领精英阶层（其实是“伪精英🤩”）的思想。或许自诩专业的白领仍会认为“我看户晨风纯粹就是玩💯儿，工作当中不会受影响”——但是“苹果人VS安卓人”之类的思👏想，正在深刻地浸透到他们做的PPT、写的研究报告、回的邮件当😢中，可能连他们自己都没有意识到。 在这个时代，所谓“娱❤️乐向”和“严肃向”内容之间的差异正在迅速消弭。所有内容都混在😜一起了，所有表达都是娱乐表达，人们习惯于以娱乐性的方式学习“😜知识”、改造世界观。严格意义上的“学习”正在过时，大部分人只🤔是假装自己还在以传统方式学习。如果有人觉得户晨风是自己的什么😊“人生导师”，我不会感到奇怪。尽管我对他的观点不敢苟同，但无😉论他被封多久，他都堪称一个自学成才的“沟通奇才”（注：中性词🎉），恐怕只有老罗和辛巴足以与其相提并论。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)

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)

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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