格隆汇10月14日丨帝科股份(300842.SZ)公布，公司于2025年10月14日与江苏晶凯及其股东深圳市晶凯电子技术有限公司（简称“晶凯电子”）、张亚群、深圳辉赫投资合伙企业（有限合伙）签署股权转让协议，公司拟通过支付现金30,000万元收购晶凯电子、张亚群、深圳辉赫投资合伙企业（有限合伙）（简称“辉赫投资”）持有的江苏晶凯半导体技术有限公司合计62.5%股权，江苏晶凯其他股东放弃本次股权转让的优先受让权。本次交易后，上市公司将持有江苏晶凯62.5%股权，江苏晶凯将成为公司的控股子公司，纳入公司合并报表范围。 江苏晶凯专注于存储芯片封装与测试制造服务以及存储晶圆分选测试服务。在存储芯片封装测试服务方面，江苏晶凯采用BGA、FCCSP&FCBGA等封装工艺以及DRAM存储芯片测试技术，为客户提供灵活多样的存储芯片封测方案，公司已经掌握DRAM多层堆叠（8~16层叠Die）封装、30um超薄Die封装、多芯片集成（SoC+DRAM合封）、SIP倒装封装以及WLCSP、Fan-out等先进封装技术及具备各规格DRAM芯片的全自动化成品测试、老化测试能力。伴随AI算力时代的到来，江苏晶凯可为合作伙伴提供定制化整合介面服务、先进封装材料与工艺导入、封装方案定制、产能配套等为一体的算力芯片“中间件”服务。在晶圆分选测试服务方面，江苏晶凯主要根据客户需求通过特定测试设备将存储晶圆进行测试后分级分类，属于封装前的工艺制程，可提升存储芯片封测效率和成品良率,目前已可覆盖多家原厂DDR4/LPDDR4/LPDDR5晶圆的产品。 本次交易完成后，标的公司将成为公司的控股子公司，公司存储芯片业务将有效完善产业链布局，在DRAM存储芯片领域实现覆盖芯片应用性开发设计、晶圆测试、芯片封装及测试等深度一体化产业链布局，有效提升公司存储业务成本控制能力和一体化品质控制能力，巩固和夯实存储业务核心竞争力，提升公司的长期盈利能力，符合公司及全体股东的利益。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