近期，富时罗素指数公司更新了9月份富时全球股票指数系列（FT😡SE GEIS）的半年度调整名单，其中顺丰同城 、速腾聚创、😎九方智投控股、第四范式、和誉-B等港股获纳入富时中国小盘股指❤️数，相关调整将于9月19日收盘后正式生效。 富时罗素作🚀为全球指数行业的领导者之一，长期为全球投资者提供创新的基准、⭐分析和数据解决方案。目前，全球约有20万亿美元的资产以富时罗😡素指数为基准，其产品被全球机构和个人投资者广泛采用。此次小盘👍股共纳入89只中国股票，其中港股14只，顺丰同城等11家港股👍公司首次获纳入，反映其综合实力和发展潜力获国际资本市场认可，😉长期投资价值凸显。 顺丰同城作为国内规模最大的第三方即⭐时配送平台，自2021年12月上市以来，市值与流动性稳步提升😉，依托行业稀缺的独立第三方定位和全场景业务模式，已成为即时零😁售发展的重要基础设施，行业龙头地位稳固。 纳入国际性指⭐数通常意味着更广泛的资本关注和流动性溢价。随着指数基金等被动😊资金配置，公司有望获得更多增量资金，提升交易活跃度，也对股价😂带来更多支撑。富时罗素的背书还将提升其全球市场能见度和信誉，🤔为吸引优质资本和拓展合作奠定基础，助力长期价值释放。此前，顺🚀丰同城已获纳入明晟公司(MSCI)中国小型股指数及恒生综合指🤗数在内的5个恒生系列指数之成份股，持续获得国际主流资本市场认😍可。 财务表现方面，顺丰同城自上市以来业务稳步兑现，2❤️025年上半年业绩显著向好。报告期内实现营业收入102.36🚀亿元，同比增长48.8%，半年度收入首次突破百亿；净利润同比❤️增长120.4%，达到1.37亿元，创历史新高。业绩增长主要😘受益于餐饮外卖及即时零售行业的快速发展，同城配送订单量同比增😀幅超50%。此外，公司业务结构持续优化、科技和精益管理推动运😴营底盘提质增效，网络规模经济效益进一步扩大。 大和近日😎发布研报，维持顺丰同城目标价20港元，重申“买入”评级，上调⭐对顺丰同城2025-2027年每股盈利预测6-7%，反映收入😉前景好于预期。兴证国际报告指出，公司收入端有望持续受益于KA🙌深耕、中腰部扩张、下沉渗透；利润端在订单密度提升、AI调度与😂无人车规模化落地带动下仍具增长空间。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