本赛季英超创造机会数：B费101次遥遥领先

该视频以一支伪“电影预告片”的形式呈现，标题为《Titty Killer 5: Zero G》，整体风格融合了复古B级恐怖片与低成本科幻元素。画面包含失重场景、家庭对话、警局调查以及高压科幻空间等多个片段，并通过快速剪辑形成完整的预告片节奏。

它表面上是个恶搞预告片——《Titty Killer 5: Zero G》名字离谱，设定更离谱。但问题是——它拍得太像“真的电影”了。

从一开始的失重镜头，到中段的警局调查，再到后面的红色警报空间，节奏、镜头语言、情绪推进，全都有。这已经不是简单的“AI拼图”：这是在用电影语言讲东西。

你会发现一个很微妙的变化：过去我们说AI不行，是因为它“不会表达”。但现在的问题变成了——它好像开始“有点会了”。

目前来看，AI生成视频仍难以支撑长篇叙事，但在短内容、预告片乃至概念表达层面，已经展现出一定潜力。

还在说AI电影不是艺术？这段预告直接让人闭嘴

　　核心阅读

　　今年暑期铁路学生流、旅游流、探亲流等客流叠加，旅客出行需求旺盛，客流量保持高位运行。各地铁路部门全力挖潜扩能，动态优化列车开行方案的同时，还推出各类爱心服务、提供一对一定制组织方案，让旅客出行更温馨、更便捷。

　　8月31日，为期62天的暑运圆满结束。

　　中国国家铁路集团有限公司（以下简称“国铁集团”）数据显示，7月1日至8月31日，全国铁路累计发送旅客8.87亿人次，同比增长6.7%，创历史同期新高。

　　全力挖潜扩能——

　　列车加密，满足出行需求

　　今年夏天，跨越山海的福厦高铁疾驰穿梭在世遗之城的红砖古厝中，受到许多旅客朋友的欢迎。

　　“福厦高铁泉州南站、泉州东站、泉港站自西向东串联起泉州丰富的山海景观。”泉州南站党支部书记黄小烽说，这个暑期，福厦高铁客流高涨，泉州古城每日人流量达6万人次以上，每天体验簪花等非遗项目的游客达4万人次以上。

　　“今年暑期铁路学生流、旅游流、探亲流等客流叠加，旅客出行需求旺盛，客流量保持高位运行。”国铁集团运输部有关负责人说。

　　数据显示，暑运期间全国铁路日均发送旅客1431.2万人次，创暑运旅客发送量历史新高。其中，8月10日至12日连续3天单日客流超1600万人次。

　　客流有多旺？以长三角地区为例，今年暑运长三角铁路单日旅客发送量超260万人次的有48天，其中，8月24日发送旅客345.4万人次，为历年暑运单日旅客发送量新高。不仅从长三角地区前往北京、广州、厦门、青岛等方向客流火爆，往来长三角内部上海、南京、杭州、合肥、苏州等地的客流也增幅明显，列车客座率达八成以上。

　　运能有多强？截至去年底，全国铁路营业里程达15.9万公里，其中高铁里程超4.5万公里。上半年，全国铁路开通新线979.6公里，路网越织越密集。

　　暑运期间，铁路部门统筹高速铁路和普速铁路资源，全力挖潜扩能，动态优化列车开行方案，日均安排开行旅客列车10905列，同比增加636列、增长6.2%。

　　运力如何增？铁路部门依托铁路12306售票和候补购票大数据，深入分析出行需求，采取增开临客、动车组重联、普速旅客列车加挂车厢等方式，及时增加热门时段、方向和区间运力供给。长三角铁路共增开旅客列车5556列，组织动车组列车重联9636列。

　　2024铁路暑运有何特点？

　　铁路12306数据显示，今年暑运最受旅客欢迎的城市为北京、广州、上海、成都、杭州、深圳、西安、武汉、南京、郑州。最为热门的旅行线路为广州—长沙、西安—成都、北京—呼和浩特、北京—上海、武汉—长沙、北京—济南、北京—郑州、广州—南宁、北京—沈阳、北京—西安。

　　“由此可见，今年暑运长距离与短距离运输兼具，一些传统热门旅游城市依然备受欢迎。”国铁集团运输部有关负责人说。

　　推出特色服务——

　　优化体验，打造舒适旅途

　　暑运期间，儿童旅客数量大幅增加。铁路部门针对儿童旅客推出爱心服务，保障平安、温馨出行。

　　设置“静音车厢”与“遛娃舱”，让公共空间更加美好。

　　“您好，女士，我们在9号车厢设置‘遛娃舱’，可以让小朋友过去体验。”在厦门开往南京南的G1676次动车组列车上，列车长陈月向带儿童的旅客发出邀请。

　　暑运期间，儿童旅客增多，铁路部门在有条件的动车组列车上设置“遛娃舱”，提供手工制作、绘本阅读等活动，让小朋友开心玩耍。

　　旅客可通过铁路12306自主选择购买“静音车厢”车票，并遵守“静音”约定。数据显示，提供“静音车厢”服务的动车组列车已拓展至92列。

　　提供爱心安全网，让儿童就寝更安全。

　　“9车乘务员抓紧将爱心安全网送到2车。”D134次列车上，列车长万芳发现有一名使用中铺的儿童旅客，立刻发出指令。

　　爱心安全网是国铁南昌局南昌客运段直达车队推出的特色服务之一。每当发现有使用中铺的小旅客，工作人员就会把这张网绑在上铺和中铺之间，为在铺位上玩耍、休息的小旅客们上一道防护屏障。“有了安全网，不用担心小孩睡觉掉下来了。”旅客姜女士说。

　　提供一对一定制组织方案，让研学出游更便捷。

　　“同学们，请大家排好队，跟随工作人员指引有序进站……”河南洛阳火车站广场上一片欢声笑语，70多名学生准备乘坐K270次列车前往北京开启研学之旅。

　　今年暑运，针对研学游增多的情况，铁路部门提前对接地方教育局、旅行社，一对一定制组织方案。国铁郑州局为研学团开辟绿色通道，安排专用安检通道、专区候车、专人引导上车，实现一站式服务快速出行。

　　此外，各地铁路部门还推出特色服务，不断提升旅客出行体验。

　　例如，上海站在进站口开设小件携带品旅客便捷通道，进一步提升旅客进站效率；杭州站建立信息共享机制，实现路地客流数据共享，为高峰时段城市交通加密频次、延长运营提供依据。

　　积极推广新型票制服务，计次票、定期票产品已覆盖60条线路，旅游套票覆盖11条线路。例如，国铁郑州局发售“郑州+洛阳+开封”旅游计次票和郑阜高铁郑沈段、郑渝高铁郑邓段30日定期票、20次/90天计次票、10次/90天计次票，便利旅客“游古都、逛山水”。

　　截至目前，铁路畅行码已覆盖所有动车组列车，全国120个车站可实现便捷换乘，80余个车站提供互联网订餐服务。

　　助力旅游经济——

　　古城游、文博游备受青睐

　　今年铁路暑运数据，折射出文旅市场的新变化、新特点。

　　——古城游、文博游备受欢迎。

　　今年是杭昌高铁黄昌段的首个暑运。得益于高铁新线的投入使用，景德镇北站暑期客流累计达119.04万人次，相比去年同期增长了78.4%。

　　中国陶瓷博物馆六楼展厅，游客们在“网红”瓷器前排队拍照留念。“参观后，我才知道制作陶瓷的工序这么繁杂。”来自浙江省杭州市的游客江同飞说。

　　“杭昌高铁黄昌段开通后，来景德镇市的游客明显增多了，这个暑期景德镇市累计接待游客1206万人次，同比增长21.7%。”景德镇市文旅局局长盛璟晶说，中国陶瓷博物馆、陶溪川文创街区等热门景点通过延长营业时间、增加活动场次等措施，满足游客游玩需求。

　　——火车“慢游”成为新选择。

　　河南省一趟进疆旅游专列载着400余名游客，十几天的旅程里，他们可以打卡喀纳斯、天山天池、吐鲁番、那拉提草原等众多景点。

　　“下车有美景，车上还有丰富的活动，慢节奏的旅程最适合中老年人。”旅客黄阿姨说，列车上配备了医疗、安全等服务小组，让旅途更有保障。

　　暑运期间国铁郑州局共组织开行郑州至哈尔滨、喀什等地旅游专列7列，满足旅客多样化个性化出行需求。

　　今年暑运，铁路部门加大旅游列车开行力度，串联起主要旅游城市，打造消费新场景，有效助力旅游经济、银发经济发展。

　　——跨境游成为新亮点。

　　在广东珠海长隆海洋王国打卡“夜间海底露营”，在重庆天眼洞里近距离观赏大佛，在上海沉浸式体验“博物馆奇‘喵’夜”……今年暑期，香港游客跟着美食地图走，跟着影视剧打卡游，出现在不少城市的大街小巷。

　　“乘坐广深港高铁过关，非常便利。”香港旅客富女士说，京港、沪港夕发朝至高铁开通后，一个周末就可以玩转北京、上海，“看完了电视剧《繁花》，暑假我果断选择来上海旅游”。

　　作者：李心萍

铁路暑运发送旅客创历史同期新高

　　经济困局：大阪城虽为商业中心，但丰臣家为维持浪人军团，大量消耗库存黄金，甚至变卖城内器物，导致财政崩溃。相比之下，德川幕府通过“丝割符仲间”等垄断贸易手段，积累了巨额财富，能够长期支撑战争消耗。

　　军事依赖浪人：西军战败后，真田幸村、长宗我部盛亲等6万浪人聚集大阪，形成反德川武装。然而，浪人群体成分复杂，缺乏统一指挥，且以“复仇”而非“复兴丰臣”为目标，导致战时各自为战，难以形成合力。

　　二、战略决策的失误：从“主动出击”到“困守孤城”

　　大阪冬之阵（1614年）后，德川家康通过“和谈”骗取丰臣家拆除防御工事，填平护城河，使大阪城从“坚城”变为“裸城”。丰臣家在夏之阵中被迫采取主动出击策略，但这一决策存在致命缺陷：

　　目标分散，协同失败：丰臣军计划兵分两路，一路由后藤基次、真田幸村等率领，封锁生驹山脉谷地出口；另一路由长宗我部盛亲、木村重成等率领，迎击藤堂高虎部。然而，两路军队缺乏有效协同，导致道明寺之战（5月6日）中，后藤基次部2800人遭遇德川军2万人伏击，全军覆没；真田幸村部虽奋勇突袭家康本阵，但因兵力不足最终败退。

　　轻视野战，依赖城防：丰臣家误判德川军会再次长期围困，未充分准备野战装备与补给。而德川家康吸取冬之阵教训，动员15万大军，采取“钳形攻势”，从河内路和大和路同时进攻，迅速突破丰臣军防线。

　　浪人军团的局限性：浪人虽勇猛，但缺乏纪律性。例如，大野治房部在樫井之战（4月26日）中初战告捷后，因抢夺战利品延误战机，被德川军反扑击败；木村重成部在八尾若江之战（5月6日）中虽重创藤堂高虎部，但最终因孤立无援而覆灭。

　　三、德川幕府的胜利：政治谋略与军事组织的双重碾压

　　德川家康的胜利，不仅源于军事优势，更在于其政治谋略与组织能力：

　　“假和谈，真削弱”策略：冬之阵中，家康通过和谈迫使丰臣家拆除防御工事，为夏之阵的速攻创造条件。战后，他以“丰臣未履行条约”为由，再次出兵，彻底消除道德争议。

　　情报战与心理战：家康利用南光坊天海等心腹僧侣，曲解方广寺钟铭文（“国家安康，君臣丰乐”被解读为诅咒家康），制造舆论攻势，孤立丰臣家。同时，他通过“一国一城令”等法令，限制各地大名军事力量，确保幕府军在兵力与装备上的绝对优势。

　　灵活的战术调整：夏之阵中，家康根据战场形势，及时调整战术。例如，在真田幸村突袭本阵时，他果断丢弃旗印，避免被俘，同时命令部队反扑，最终击溃真田军。

　　四、历史趋势的必然：从“战国乱世”到“江户和平”

　　大阪夏之阵的失败，本质上是丰臣政权无法适应“中央集权”历史趋势的结果。秀吉通过“刀狩令”“检地”等政策，虽统一日本，但未彻底消灭地方势力。家康则通过“参勤交代”“武家诸法度”等制度，将大名变为幕府傀儡，实现了真正的中央集权。丰臣政权的灭亡，标志着日本从“封建割据”进入“幕府统治”时代，为江户时代265年的和平奠定基础。

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大阪夏之阵：丰臣政权覆灭的必然与偶然

大国品牌盛典在CCTV17央视节目中心盛大启幕

本次活动由《大国匠心&大国品牌》栏目组主办，获全国工商联民间文物艺术品商会、全国工商联红木整装家具专业委员会鼎力支持，品牌红木、网易新闻家居家具作为联合媒体全程深度报道，活动由中央电视台节目主持人刘小唯担纲主持。

中央电视台节目主持人刘小唯担纲主持

活动以“匠心铸就大国品牌 让世界看见中国家具”为核心主旨，汇聚全国行业领导、权威专家与标杆红木企业领袖，共商红木大国品牌发展大计，致力于提升中国红木品牌的国际话语权与行业影响力，让红木家具成为国潮标杆、国货典范，让中国红木家具深入人心、走向世界。

大国品牌盛典正式启动

重磅嘉宾云集，共襄行业盛举

本次盛会星光熠熠，齐聚行业重磅嘉宾与领军力量。全国政协十一届委员、全国工商联原副主席程路，全国工商联红木整装家具专委会专家顾问、故宫博物院文保科技部原主任曹静楼，全国工商联红木整装家具专委会主席团主席——巧夺天工红木董事长张爱冬，东阳市木雕家居产业协会轮值会长、李忠信红木董事长李忠信，中山红古轩创始人吴赤宇，浙江卓木王总裁杜长江，浙江年年红金典品牌总经理陈筱英，古森红木总经理吴建宇，全国工商联红木整装家具专业委员会执行会长、网易新闻家居家具负责人、品牌红木创始人CEO林伟华等业界精英齐聚一堂，共同见证中国红木行业品牌发展的里程碑时刻。

全国政协十一届委员、全国工商联原副主席程路（右五），故宫博物院文保科技部原主任曹静楼（左四），全国工商联红木整装家具专业委员会执行会长、网易新闻家居家具负责人、品牌红木创始人CEO林伟华（右三）与大国品牌企业代表合影留念

故宫博物院文保科技部原主任曹静楼（右三），全国工商联红木整装家具专业委员会执行会长、网易新闻家居家具负责人、品牌红木创始人CEO林伟华（左五）与大国品牌企业代表合影留念

权威发声，共话行业未来新图景

活动伊始，全国政协十一届委员、全国工商联原副主席程路带来题为《以红木为媒·铸品牌之魂——共筑有文化特色的大国品牌》的主旨分享。他强调，坚守文化根脉与品质初心，凝聚行业协同合力，以红木为载体传承中华文脉、锻造品牌灵魂，定能推动红木行业高质量发展，培育一批具备国际影响力的红木大国品牌，让红木国货之光闪耀大国品牌阵营，让中华优秀传统文化借由木作载体走向更广阔的世界舞台。

全国政协十一届委员、全国工商联原副主席程路以《以红木为媒·铸品牌之魂——共筑有文化特色的大国品牌》为题作分享

随后，全国工商联红木整装家具专业委员会执行会长、网易新闻家居家具负责人、品牌红木创始人CEO林伟华发表《大国红木IP进化，让世界看见中国红木》主题演讲。他指出，大国红木IP的迭代升级，是大国品牌抱团引领行业进阶的共同使命。以本次大国品牌盛典为全新起点，聚力同心完成大国红木IP革新，让世界看见中国家具的匠心与气度。

全国工商联红木整装家具专业委员会执行会长、网易新闻家居家具负责人、品牌红木创始人CEO林伟华发表《大国红木IP进化，让世界看见中国红木》主题演讲

6家大国品牌齐亮相 启新程话匠心

巧夺天工红木、李忠信红木、卓木王、红古轩、年年红金典、古森红木等6家大国品牌标杆企业，相继举办2026大国品牌发布与深度访谈。各企业领袖、代表重磅发布品牌全新战略布局、产品创新成果与未来发展蓝图，以大国品牌之担当，彰显中国红木行业坚守匠心传承、聚力品牌升级的坚定信念与时代作为。

六家大国品牌标杆企业相继举办2026大国品牌发布

中央电视台节目主持人刘小唯与红木大国品牌领军人物展开巅峰对话，嘉宾围绕“匠心传承与创新发展”“品牌建设与市场开拓”“红木大国品牌之路”等核心议题，分享前沿理念与实战经验。各方达成高度共识：坚守匠心为立业根基，创新驱动为发展源泉，唯有深度融合传统工艺与现代设计、智能制造，持续锻造核心竞争力，以大国担当引领行业高质量发展，方能在全球市场中屹立潮头，让中国红木家具品牌享誉世界。

中央电视台节目主持人刘小唯分别与巧夺天工红木董事长张爱冬、李忠信红木董事长李忠信、卓木王总裁杜长江、红古轩品牌创始人吴赤宇、年年红金典品牌总经理陈筱英、古森红木总经理吴建宇展开对话

此次大国品牌盛典的圆满举办，不仅为中国红木行业搭建起交流合作、共谋发展的高端平台，更凝聚行业共识、明晰发展航向。与会嘉宾一致表示，将以本次盛会为契机，坚守匠心精神，深化品牌建设，推动中国红木产业向高质量、品牌化、国际化方向纵深发展，共同书写中国家具品牌的辉煌新篇，让世界真切领略中国家具的文化底蕴与硬核实力。

展望未来，在全行业同仁的同心聚力下，中国红木品牌必将在全球市场绽放更为璀璨的光芒，书写中国红木家具的时代传奇。

（来源：品牌红木网 张星/撰稿）

匠心铸就大国品牌 让世界看见中国家具——大国品牌盛典在京圆满举行

国无防不立，民无防不安。国防是国家生存与发展的安全保障，全民国防教育是筑牢国家安全教育防线的重要基石。

为深入学习贯彻《中华人民共和国国防教育法》及全民国防教育工作要求，持续提升全民国防素养与安全意识，特推出“爱我国防”趣味互动科普问答活动，诚邀广大用户共同学思践悟，厚植国防情怀。

点击文末推荐阅读卡片，即刻进入互动答题专区。完成全部问答挑战的用户，将获得“国防教育践行者”电子纪念证书，以作表彰与激励。

本次互动问答以国防知识科普为核心，采用趣味互动形式，系统涵盖国防法律法规、国防理念与方针、国防力量与装备、国防历史、国防责任与实践等核心内容。活动旨在通过沉浸式答题体验，让国防观念深植人心，推动形成全民关心国防、热爱国防、建设国防、保卫国防的浓厚氛围。

让我们在趣味互动中强化使命担当，在知识学习中凝聚国防共识，共同为筑牢全民国防安全防线、护航国家发展大局贡献力量！

“爱我国防”趣味互动科普上线

　　中信建投：奥特莱斯行业经营韧性凸显，看好头部运营商及其REITs

　　商业不动产REITs正式启动为奥特莱斯等优质零售资产打通融资渠道，已有两单奥特莱斯商业不动产项目获受理。作为“重奢平替”与“高性价比”的代表性零售业态，奥特莱斯在经济周期波动中展现出显著的经营韧性，行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，招商能力与货品掌握度构筑企业核心护城河。经营模式层面，联营模式实现利益共享和风险共担，叠加低物业成本和房产税优势，使其成为商业不动产REITs扩容背景下经营韧性较强的优质底层资产。估值方面，首批奥特莱斯项目折现率较为合理，2026年预测分派率达4.6%-5.5%，运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。

　　新政推动奥莱REITs常态化发行，抗周期资产经营韧性凸显。当前已有国泰海通砂之船商业不动产REIT、中金唯品会商业不动产REIT两单项目申报商业不动产REITs，发行规模分别达50.6亿元和74.7亿元。近一年来，全国商业零售TOP100企业在营奥莱项目各季度销售额同比增速从3.8%逐步攀升至13.1%，客流量增速从6.2%升至13.8%，显著高于传统零售业态，经营韧性凸显。

　　宏观供需环境支撑规模扩张，中观格局呈现头部集聚、区域分化，微观壁垒关注招商及货品。奥莱资产的研究框架需综合考量宏观消费趋势、中观竞争壁垒与微观运营能力。当前国内奥莱行业已形成头部集中、区域分化的竞争格局，六大连锁集团销售额占比超61%；华东地区以40%的项目数量占比领跑全国；部分高线城市奥莱存量达5-10家，下沉城市崛起。招商能力和货品掌握度构筑奥莱行业核心护城河，头部企业凭借规模效应在品牌议价、货品更新及运营效率上形成显著优势。

　　联营模式实现利益共享和风险共担，成本和税务优势增厚利润空间。收入端，奥特莱斯联营模式通常占60-90%，运营商收入与商户销售额深度绑定，接近100%租金收缴率和租金保底机制共同保障现金流的稳定性。成本端，奥特莱斯多为郊区选址或街区形态，土地及物业成本较低，目的性消费带来更高的客流转化率，外加更低的房产税负担，进一步增厚项目的利润空间。

　　首批奥莱商业不动产REITs运营成熟、资产优质，具备较高投资价值。奥莱业态具备强抗周期性和稳定现金流，看好头部运营商发行的成熟项目。首批两单奥特莱斯商业不动产REITs原始权益人均为行业一梯队运营商，2026年预测分派率在4.6%-5.5%，估值较海外奥莱REITs具备一定优势，具备较高投资价值。

（文章来源：每日经济新闻）

中信建投：奥特莱斯行业经营韧性凸显 看好头部运营商及其REITs

考察期间，韩国国土交通部移动出行局局长、企划协调室室长亲自体验了萝卜快跑无人驾驶车辆，对车辆平稳流畅的行驶表现给予高度评价。

作为全球无人驾驶领域的领军企业，萝卜快跑目前已累计提供出行服务超过2000万次，业务覆盖北京、上海、深圳、武汉、香港、迪拜、阿布扎比等全球26座城市。

雷峰网(公众号：雷峰网)

大国交通！韩国八部委代表团访华，点赞百度萝卜快跑无人车

PChome3月17日消息，2026年GTC大会上，英伟达正式推出新一代AI计算平台Vera Rubin，整合七款自研芯片实现算力代际突破，将AI推理成本降至前代1/10，并首次提出“物理AI”概念，助力智能体跨越式发展。

这个平台的核心为七芯协同架构，包含Vera CPU、Rubin GPU等七款芯片，通过深度协同消除通信瓶颈。其中Rubin GPU采用3nm工艺，NVFP4精度算力达50 PFLOPS，较Blackwell提升5倍，训练速度提升3.5倍，单位Token生成成本降低90%，为大规模AI应用落地筑牢基础。

存储与推理方面，推出全新的BlueField-4 STX机架搭配DOCA Memos框架，可高效处理海量KV缓存数据，大幅降耗的同时将推理吞吐量提升5倍；Groq 3 LPX推理加速机架含256个LPU处理器，与平台结合后每兆瓦推理吞吐量最高提升35倍。

平台采用GPU+LPU解耦推理技术，实现万亿参数模型毫秒级响应；推出Space-1太空数据中心模块，结合自动驾驶模型推动物理AI落地，奔驰CLA车型将率先路测。黄仁勋宣布2027年AI算力营收目标1万亿美元，微软、AWS等云服务商已首批采购，中国市场也将迎来应用爆发。

PChome补充，这个平台采用100%液冷设计，PUE降至1.1以下，Rubin GPU搭载288GB HBM4显存并扩张开源生态。不过，台积电3nm良率、HBM4供应紧张及市场竞争加剧，仍是其量产和发展的主要挑战。

（文中图片来源于网络）         

英伟达GTC发布Vera Rubin平台，算力与AI应用迎来新突破

KK官方对战平台正是在这样的玩家痛点之上，选择用技术与运营把经典重新打磨一遍：以更强的反作弊体系守住公平底线，用更快的匹配效率提升对局密度，再用更贴近实战的功能细节，让每一局都更稳定、更可控、更值得投入。

【把公平放回游戏中央：让对局回归“真本事”】

竞技游戏的核心是公平，但公平从来不是口号。KK平台围绕“净化环境”建立了更完整的防护链路：通过多层防护与行为识别机制，对异常操作、作弊脚本等进行持续监测与拦截，尽可能将“全图视野”“秒退破坏”等破坏体验的行为隔离在对局之外。

同时，平台将举报机制与信用体系形成闭环：玩家可以更便捷地提交线索，系统结合数据进行核验处理;违规者付出实质代价，而长期守规的玩家则更容易进入质量更高的对局池。长期下来，社区会逐渐形成一种“作弊不划算、守规更舒服”的正向氛围——这是任何竞技生态真正健康的前提。

【极速匹配更高质量：把时间还给想打的玩家】

对很多DotA玩家来说，最浪费的不在输赢，而在等待。KK平台依托活跃用户规模与匹配策略优化，让“快速开局”成为日常体验：系统会综合参考天梯分、历史表现等多维数据进行组队与对抗匹配，显著缩短排队时间，并尽量减少强弱悬殊导致的“碾压局”。

无论是午休的短暂空档，还是深夜想打一把的冲动，玩家都能更快进入战斗节奏。对局密度提升后，天梯上分、训练配合、找回手感都会更有效率——这也是经典游戏在现代平台上应有的体验。

【关键功能用在“真场景”：掉线不再等于整局崩盘】

DotA1的对局往往一局几十分钟，一次掉线就可能让团队节奏彻底断裂。KK平台在稳定性与功能体验上做了更贴近实战的补强，其中最典型的，就是更快速的断线重连能力：当玩家遭遇网络波动时，系统会尽可能提供重连窗口与状态恢复，让“短暂意外”不至于直接变成“输局定案”。

此外，平台也提供更丰富的娱乐与体验选择，让玩家在天梯之外同样能找到乐趣。例如像OMG等高人气模式以更低门槛开放，让更多玩家可以在“爽局”“整活局”里找回热情，也让DotA1的玩法生命力持续延展。

【经典不是靠怀旧撑住的，是靠体验留住的】

DotA1之所以值得被一代代玩家记住，是因为它始终要求你思考、协作、博弈，并为每一次漂亮的团战与反打提供足够的回报。但要让经典继续好玩，平台必须守住三件事：公平、效率、稳定。

KK官方对战平台正在用更强的环境治理、更快的匹配节奏与更实用的功能体验，把“值得认真打一局”的感觉重新带回来。对于想回归的老玩家、正在入坑的新玩家而言，这里提供的不只是一个对战入口，更是一种更接近竞技本质的DotA1体验——在这里，胜负更清晰，时间更值钱，热血更纯粹。

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KK官方对战平台：以“纯净、公平、流畅”让DotA1重新好玩起来

　　据微信公众号“吉林教育”3月17日消息，为减轻学生负担，增加学位资源，破解“教育内卷”，吉林省教育厅对中考事项作出调整。2026年，现行计分科目不变，降低考试难度。将生物学、地理学科考试形式调整为开卷，试题结构与2025年一致，面向2024年入学的初一学生实施。自2027年开始，将生物学、地理学科调整为考查科目，不作为中考计分科目，考试形式为开卷，从2025年入学的初一学生开始实施，考试结果以等级形式呈现。

　　消息还提到，各地持续扩大普通高中招生规模，全面落实“高中阶段不作职普比例限制”要求，保障学生自主选择权。自2026年开始，持续提升指标到校比例，取消单独设置的指标生录取控制线限制。同时，鼓励各地结合实际探索实施招生录取和培养模式改革试点，支持普通高中学位充足的地方探索实施录取工作后剩余学位登记入学改革试点，支持具备条件的地方探索实施小初高贯通培养和职普融通改革试点，具体方案将由各地自行制定。

　　近年来，已有多地宣布生物学、地理将不再计入中考总分。

　　如安徽省黄山市教育局2025年11月宣布，自2027届初中毕业生起（即2024年秋季学期入学的七年级学生），生物学、地理考试成绩不再计入中考总分，两个科目以等级方式呈现并作为省级示范高中录取门槛（合格考生数占参加考试总人数的97%）。生物学实验操作考试成绩不再计入总分。信息科技考试成绩不再以等级形式呈现，不作为普通高中录取门槛。

　　黄山市的中考总分将由850分调整至760分，计分科目为：语文150分、数学150分、外语（含听力）120分、道德与法治80分、历史70分、物理70分、化学40分、理科（物理、化学）实验操作20分、体育与健康60分。

　　2027年开始，江西省吉安市中考地理、生物科目考试和计分方式也有变化。

　　吉安市教体局印发的《关于调整初中学业水平考试地理、生物科目考试和计分方式的通知》，明确了从2027年开始，对地理、生物两门科目的考试和计分方式进行调整。自2025年秋季入学的初一年级新生开始，吉安市初中阶段地理和生物科目考试将全面实施机考改革，考试成绩以A、B、C、D等级形式呈现，作为高中学校招生录取重要参考。考试成绩不再以分数形式呈现，不计入中考总成绩。

　　目前，吉安市初中学业水平考试（中考）记分科目共10门，总分为830分，分别为语文120分、数学120分、英语120分、物理80分、化学70分、政治80分、历史80分、体育60分、地理50分、生物50分。

　　此外，陕西省咸阳市教育局今年1月宣布，2027年开始（目前初中八年级），咸阳市普通高中招生录取计分科目调整为8科，分别为语文、数学、英语、物理、道德与法治、化学、历史、体育与健康。生物学、地理2科不再计入普通高中招生录取计分科目，以等级方式呈现，作为初中毕业的基本依据。

　　咸阳市教育局解读文章介绍，等级制旨在降低过度应试，引导夯实基础，为综合素质发展腾空间。2027年，生物学、地理仅作等级认定，不计入录取分。其以A/B/C/D四等级呈现，C级及以上为毕业合格；不合格者需补考达标方可毕业。

　　在政策导向上，市教育局解释为减负提质，优化科目结构；突出核心科目权重；强化基础达标，弱化分数竞争。（记者 钟煜豪）

多地宣布生物地理不再计入中考总分

在OpenClaw火热到频频登上头条的那几天，有分析师在行业群里沮丧发言，“正在拼命学OpenClaw的投研应用……感觉自己快要失业了。”

近期流传甚广的Anthropic报告也显示，“商业与金融”是AI理论可覆盖率和实际渗透率都较高的领域，财务和投资分析师的实际暴露度已达57.2%。

但在这样一个容易被AI渗透的领域，进门CEO程建辉告诉我们：

现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题。AI无法吃掉所有信息，也不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。

主攻AI投研的进门（深圳进门财经科技股份有限公司），成立于2013年，目前已累计服务超过3100家上市公司、74家券商研究所及300多万专业投资者。2023年获得腾讯战投后，全面升级为「机构AI投研工作台」。

2025年至今，进门超级投研智能体“AI进宝”，已从AI投研助手，进化为能“干活”的AI数字研究员。通过12个Agent、投研大脑和近期上线的投研龙虾，帮助用户处理投研场景的高频任务，并不断捕捉投资信号。

“没想到大家的热情这么高。” 程建辉声音沙哑地说道。自从“进门投研龙虾”上线，他就穿梭在各场路演中，他感受到，券商分析师、投资者们对于AI能真正“干活”这件事，充满了前所未有的好奇与期待。

在AI投研这件事上，进门的商业逻辑比较“特别”——以沟通为基础，试图构建上市公司、券商研究所、专业投资者三大群体的闭环生态，做深专业智能投研。过去两年，进门不断闭环投研沟通场景，并帮助投研用户提效降噪、挖掘信号、用AI自动化处理各类繁琐的任务。

通过AI工具矩阵，帮助用户提高信息处理的效率和信息获取的密度：AI转写、AI会议托管，AI翻译、AI录音，甚至做了自家的录音智能硬件，将触角延伸到线下。

深耕沟通场景的同时，程建辉发现，AI没办法突破信息孤岛和小样本问题，像顶级分析师、研究员那样，听懂真实世界沟通的“弦外之音”，给出非共识性的判断。

他认为，专业 AI 让共识性信息实现了平权普惠，正在不断提升普通投资者的投资能力下限，“直白点说，过去老是被割韭菜，往后割韭菜也没那么容易了。”

进门的样本，实际指向了这样一个思考：比起“替代多少人力”，人类的价值是否重新得到肯定、得到聚焦，或许才是AI真正的价值所在。

以下是雷峰网与程建辉的对话，有不改变原意的编辑：

Agent的“军品与民品”

雷峰网：现在一些分析师用OpenClaw做投研，进门目前也接入了OpenClaw。其实OpenClaw、Manus这些相对通用的AI，声量是更高一些的，您怎么看它们和进门的竞合关系？

程建辉：进门是聚焦于金融投研领域的AI产品，不管在场景、数据、工具，还是对行业know-how的认知上，都会比其他通用AI要好。

当然，Manus、OpenClaw等产品给了我们很多启发。我们很早就在系统思考AI如何解决投研场景的问题，充分发挥AI的“思考”与“执行”双重能力。

Manus这类产品的方向是，从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，感觉挺有意思。但任务执行的完整度不够好。OpenClaw的诞生，标志着AI从“对话脑”进化出了“干活的手”。

我们很兴奋，一直在观察，春节也没休假，加班夯实底层基础工作。不过，早期的OpenClaw 比较脆弱，升级、开关机、处理任务时经常报错。操作繁琐，门槛很高，所以最开始只有极客用户在使用。迭代了几个版本后，成熟度比以前高很多，我们才感觉时机成熟，于是推出了自己的“投研龙虾”。

进门投研龙虾采用云端部署的方式，对OpenClaw进行封装、改良，让用户能够拿来即用。这极大地降低了使用门槛，让用户不用再费心折腾底层系统基建，把全部精力都放在完成核心任务上。

雷峰网：真正实现AI在投研领域的自动化有哪些难点？

程建辉：要解决多样化的问题。基于同样的事实和数据，各人看法不一。因此，光靠模型远远不够，还要涵盖不同群体的思维范式。

AI进宝的任务模式（即投研龙虾），以及对话模式下的投研大脑，都能有效解决这个问题。

投研龙虾能够将Agent的能力原子化，让用户根据自身需求，灵活组合、定制，实现个性化工作流的搭建。会话模式中的投研大脑，支持用户自定义创建思维链，或让系统自行拆解优秀研究范本中的方法论，比如可以拆解芒格、巴菲特的著作中蕴含的投资心得。

当然，会话模式的能力不止于此。2025年，我们上线了12款Agent，包括业绩点评、观点对比等等，在这个模式下，进宝就能够自由发挥，用预训练时候形成的思维链来回答问题。

但用户的新想法、新要求源源不断，不可能无限满足，所以才有了投研大脑和“龙虾”任务模式。（雷峰网近期将持续关注投研等AI Agent实际应用案例，欢迎添加作者微信 LorraineSummer 交流）

雷峰网：可以说通用AI对进门没有太大威胁？

程建辉：我们在数据基座、专业逻辑、安全风控、工作流与决策闭环上，拥有通用AI无法替代的垂直壁垒。通用类AI缺乏权威金融数据源、不懂投研范式，也难以深度嵌入投研全流程，无法替代专业投研AI的核心价值。

而生产力级别投研AI，对数据准确度、颗粒度要求都很高，一般市场产品做不到。很多网络分享，号称利用模型抓信息形成研报、自己炒股挣钱，在我理解都是Demo级别、玩具级别的东西，距离生产力级别还很远，这是民品和军品的区别。

Demo级别的投研AI大家都能玩，但真正做到生产力级别，你要相信市场上最专业的那群机构投资者的选择和判断，这是世界上最聪明的一群人。我们目前也和南方基金、鹏华基金、平安基金、招商基金等头部公募达成了深度合作。

雷峰网：说到投研领域，大家更熟悉的可能还是万得、东财、同花顺。进门和这些老牌金融信息厂商的最大差异是什么？

程建辉：他们主要做过程交付，而我们做结果交付；他们的产品设计以人为中心，但我们是AI原生产品，设计上主要考虑如何让AI以更智能、更自然的方式服务于人。

什么是过程交付呢？举个例子，老牌厂商把交易所的公告，处理成数据表，这个过程就像把胡萝卜从地里拔回来，洗干净切好放着。

但进门做的是端到端交付，直接给出结果，一步到位。像西红柿鸡蛋这类简单的菜，机器人直接炒好了；复杂的、需要高超手艺的，才留给大厨去做。

当然，现在AI还有幻觉问题，理解数据不够准，所以要通过大量工程方法去解决。但在技术趋势上，“端到端”一定会比传统“过程交付”做得好。

雷峰网：AI幻觉给投研带来的挑战应该是非常大的。

程建辉：是的，所以要做好数据治理。在我看来，投资的本质其实就两层：第一层是数据治理，第二层是信号捕捉。

数据治理，就是要利用大量工程方法，对原始数据进行处理。就算最顶级的模型，要减少幻觉，保证结果可靠演进，也要基于治理后的高质量数据。

不管是人还是模型，都要在数据干净的基础上，去挖掘信号，获得洞察。

对于我们来说，主要治理两大类数据。一是从沟通场景沉淀的路演、调研等动态信息，这些信息比静态的公告更及时、全面；二是外购的财报、行业、宏观、行情因子等数据。

通过治理和结构化表达，我们推出了《进门内参》（一日三更的投研日报）、事件信号等能力，帮助用户更快、更精确地捕捉信号。

雷峰网：互联网上本来也有很多真伪难辨的信息，数据治理很难做，AI采纳这些信息之后给出的回答，质量不会太理想。进门怎么防范这种风险？

程建辉：AI会遭遇“数据投毒”问题，今年3·15晚会也提到了这点。有人为GEO批量制造数据，诱导模型抓取；有人在纪要中刻意夹杂私货，通过“小作文”扰乱市场——这些有毒信息，会侵蚀决策的准确性。

为了防范这种风险，我们一直在做数据溯源、数据准确性校验与底层数据治理体系建设。二是不断累积最真实、最原始的一手信息，包括上市公司、分析师在进门的会议。从源头有效规避数据投毒风险。

做投研，为什么死磕“开会”场景？

雷峰网：涉足AI投研的技术厂商不少，但像进门这样从“开会”起家的不多见。为什么最初会选择“沟通场景”来做？

程建辉：在金融领域，沟通是仅次于行情和交易之后，最高频的场景。其次，沟通场景是一个天然的信息富矿，是存在信息差的地方。第三，现在股价对信息的反馈速度非常快。相比于其他交流形态，沟通是一个效率最高的形式。

另外，沟通场景有天然的双边市场效应，分析师开会、上市公司路演，都会吸引投资者，场景自带流量。三个群体形成生态，自然会沉淀大量内容和数据。大家在市场上看到的券商研究路演海报、上市公司路演海报、业绩说明会信息，背后基本都是进门在支撑。

我创业的时候是2013年是，移动互联网元年，路演还在用“八爪鱼”那种有点“古老”的机器，我觉得这里面是有机会的。

雷峰网：进门切入AI，可以说是从会议转写这些做起。

程建辉：会议是天然的信息富矿，做好会议内容的转写，是形成完整的数据、应用闭环的核心。丰富干净的数据底座，也是模型进行文本理解、信息提取、投研分析的关键。

但早期处理会议音视频信息，成本非常高。邀请速记员做一场会议的录音转写，大概需要400元左右的费用。我们算过一笔账，想把历史积累的几十万个小时录音都处理一遍，得上亿成本。

AI来了之后，能实现极致的降本增效。路演、调研等音视频转写，是投研高需求场景。语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。所以，我们把会议转写作为首要切入的场景之一。

外界一直误解进门是个开会平台。其实路演只是“抓手”，真正的目标是用它构建生态，深度服务投资者。

围绕上市公司，我们做了IR（投资者关系） SaaS系统；围绕券商研究所，推出了全场景统一研究系统，涵盖了会议安排、调研活动、客户管理、员工管理、合规管理、数据统计分析等。面向专业投资者，我们则打造了AI投研工作台。

雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。但现在的会议工具已经很多了，进门做的和别人有什么不一样？

程建辉：最大的不同在于，进门不是一个通用的会议连接工具，而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。

普通工具解决的是“怎么开好会”——音视频流畅、共享清晰；进门是在这个基础上，解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。

我们在投研会议的全流程嵌入AI：会前自动梳理相关研报与数据，会中可随时向AI提问获取背景，AI无法解答时再举手与分析师或高管直接交流；会后通过调优后的金融转写模型，自动生成带思维导图的纪要、提炼章节，并提取问答环节的财务指标，方便用户复盘研究。

腾讯战投后，我们与腾讯会议实现互联互通，客户可以在进门、腾讯会议多端接入，拥有轻量化的会议体验。

另外，我们推出了AI会议托管，将Zoom、腾讯会议等链接丢给机器人，即可自动录制并生成纪要。这些纪要都会沉淀在用户云文档里，成为个人数据资产。

音频转写同样经过金融模型深度调教，在人名、术语、数字上达到专业投资者所需的高准确率。简言之，别的工具是把线下会议搬到线上，而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。

雷峰网(公众号：雷峰网)：据说你们还做了会议录音的智能硬件？这在金融Agent厂商身上似乎不太常见。这两年Plaud很火，进门的录音硬件和Plaud那类产品有什么本质区别？

程建辉：录音硬件（Finnote AI小饼干录音机）是进门生态的一部分。主要目标是补齐线下沟通场景，解决手机录音质量不佳、容易被打断、待机时间有限的问题，同时在录音结束自动处理数据。

上市公司每天迎来送往十几波投资者，聊完还得一个个翻录音、对名片，根本搞不清谁是谁。

2025年初产生了这个想法，年中立项，10月份发货，一个季度就出来了。我们找了硬件厂家ODM，软件全部是我们自己做的，一起设计，他们把我们的想法实现。现在市场反响很热烈，客户特别喜欢。

雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，投资者关系这个细分赛道相对不那么常见。进门投入精力做IR SaaS，具体解决什么问题？

程建辉：解决三个具体问题。一是建立与买方市场的沟通桥梁，给上市公司做IR网站、管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，帮助上市公司挖掘潜在投资人——比如谁看过你的公告、谁参加过你的会；三是打通沟通行为和股东数据，追踪“谁最终买了股票”这个核心转化指标。

以前上市公司IR（投资者关系）是个糊涂账，每天迎来送往很多投资人，聊完搞不清楚谁是谁、聊了什么。我们实现从会议管理、重点投资人筛选、投关资料库、投关报告与股东分析等全流程数字化。这个系统在国内是首创，年收入数千万，已经有1000多家付费客户。

分析师的价值：被AI掏空，还是被AI放大？

雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、资金面、诊股选股这样的场景切入，进门对AI的设计思路是怎么考虑的？

程建辉：研究的本质是基于事实和数据，加上思维链推导，最后得出观点。所以我们的设计思路是，通过数据治理和信号涌现这两层，给用户做结果交付。

这个过程中有个问题：现在很多人只关注观点，其他东西都被忽略掉了，比如思维链。AI只能靠自身的涌现能力给你回答，但研究员在实际投研工作中，有很多自己的想法，对于同一个事实数据会得出不同的结论。

进门投研大脑，支持用户创建自己的思维链，在这个基础上调用垂域Multi-agent。你可以把自己的研究方法论表达出来，比如你怎么研究周期股，把整个逻辑思维链写清楚，存进去。以后再问AI相关问题时，它就会调用你那个周期股的研究框架。

还可以让AI从研报里提取思维链，提取完研究员可以在上面再改，根据自己的想法调整怎么看这家公司。调整完马上可以用模型测评打分。我们用模型交叉打分，看这个思维链到底好不好。

可以理解成，Prompt加上SOP流程，再加上底层数据调用。你的需求、方法论、工作经验越具体，反馈效果就越好。

AI的回答总是有点“骑墙派”的意思，我们希望用户能很轻松简单地去分析，去得出自己独有的结论。

（1）把人的方法论“卖”给AI？

雷峰网：进门的AI工具已经很全面了，资料扔进去套用旧研报的思维链，出来的又是新的研报，这个时候人类分析师的价值是什么？

程建辉：那就没有价值了呀（笑）。AI确实在某些能力上比人厉害，但现阶段，AI的思维能力还不及顶级人类投资者。AI本质上是用函数模拟世界，做统计学上的概率猜测，表现好了我们叫它“涌现”，表现不好叫“幻觉”。

工业革命让脑力劳动者成为主流，AI时代里，普通脑力劳动者也会被替代。会议纪要、简单总结、PPT制作这些例行工作，交给AI又快又好，如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，那确实有被替代的风险。但懂得思考、提问，懂得去跟AI交互的人，肯定更有价值。有想法的人，总是稀缺的。

雷峰网：但毕竟不是每个人都是顶级分析师。

程建辉：恰恰因为很多人不是顶级分析师、专业研究员，思维链这个功能反而能帮他们提升上限。

其实每个人每天都在做研究工作——脑子里想问题，想把一件事研究清楚，这就是研究。只是有的人方法论成熟，有的人没那么系统。思维链这个东西，就是把你的思考过程结构化、表达出来。

我们希望通过这个形态，让大家生产出不同的思维链。这些思维链可以私有，自己用；也可以贡献出来，给别人参考。

未来高水平研究人员的思维链，可以被付费订阅。比如一个很牛的分析师，他研究周期股的方法论写成了思维链，或许平台可以帮他分发变现，别人花199块钱就能订阅使用。

中国有2亿股民、7亿基民，这些专业AI能力能把普通投资者的能力提升到一个新台阶，直白点说，至少不会那么容易被割韭菜了。

雷峰网：AI能替代人类分析师的部分很明确了，不能被替代的部分是什么？比如某些分析师对市场的“直觉”？

程建辉：现实市场并非100%有效，会存在信息孤岛、小样本信息，也会存在传播延迟和解读效率的问题，AI无法吃掉所有信息。AI不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。但这正是人的机会，分析师的机会。

尤金·法玛的有效市场理论，讲的是如果股价真的反映所有信息，价格和价值应该完全一致。但事实上，市场没有我们想象得那么“聪明”。如果真的有一天，AI真的能吃进去所有的信息，成本和代价会非常巨大，再用它来解决投研问题，已经不划算了。

雷峰网：思维链可以这样“传播”出去，会不会像量化投资那样导致“信号拥挤”，策略失效？

程建辉：不会。因为市场能形成交易，就是因为有不一样的想法。即使事实和数据都很明确，仍然有人看多，有人看空。

如果全部看多或全部看空，就没有交易了，没有对手盘。单边行情即使短暂出现，拉长看也会回到相对均衡的状态。最终还是看价格，多少价格才算是“好”？

这里没有绝对的答案。

雷峰网：AI时代可以卖的不光是信息，更可以卖方法论、卖知识框架。

程建辉：思维方式、方法论都是可以共享和商业化的。比如，我在进门笔记里的思维链，可以分享给好朋友、重要客户。他调用AI的时候，既可以调底层数据，又能调我的思维链，以及他自己的思考方法。

AI时代的很多内容和产品交互结构不是给人看的，是给AI看的。过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，给人点击、给人看，现在不需要那么多图形界面，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。

雷峰网：这是不是意味着，在AI时代，设计逻辑已经完全改变了，软件的首要用户不人类，而是AI本身？

程建辉：未来的趋势是人机协同，AI会是首要执行者，但人类仍然要掌控判断、创意、关键决策。人只需要把思维链（思考方法）表达出来，剩下的让AI去组合、去执行。

所以，软件的设计逻辑，要从人类交互优先，转向AI原生能力优先，不管是底层架构、数据接口，还是执行流程，首要适配AI Agent的自动化调用，而非人类手动操作。

现在AI新名词特别多，Function call、MCP Server、Sub Agent什么的，本质上都是在解决Agent与工具的交互问题。我们希望给AI大脑思考的能力，再加上人类的思维表达能力。

雷峰网：从“给人看”到“给AI看”，软件的范式转移会不会遇到阻力？

程建辉：很多人确实还停留在过去软件使用的图形界面思维范式里。但实际上已经在往AI帮干活、对话式交互的方向变化。

比如纪要、研报，其实都不需要表达出来给人看，直接AI读、理解、输出就完了。但金融行业的一些用户，使用习惯确实没那么容易改变，比如网络通话更好，有些人还是喜欢打电话，所以我们还留了一点“尾巴”，让习惯图形界面的用户还能用，但希望逐步全部收到AI的对话框里处理，只留几个Tab。

（2）捕捉到的信号，未必有效

雷峰网：大模型这股热潮出现之前，已经有AI+投研/投顾的技术方案了，现在进门做的事情，还可以怎么进一步帮助人类做判断、提高决策效率？

程建辉：先用量化投资的事件回测，验证驱动信号（如供给侧变化），比如历史上类似情况股价怎么走，是真有效还是假有效。再结合基本面与专业投研信息，输出多空判断、驱动类型、关联个股，实现市场信号的快速捕捉。

现在信息太多了。好在AI的信息吞吐能力很强，第一时间获得信息，几十秒或一分钟内处理完，涌现信号。

但在过去，一个事件发生，分析师马上组织专家会议讨论、形成观点，这个过程至少几小时，甚至几天，整个流程非常低效。

雷峰网：要实现这个功能，底层听起来非常复杂。

程建辉：处理海量信息、识别和理解事件信号，工程难度很高。要让AI像顶级分析师那样思考问题，同时要保证底层数据干净、真实。

我们做了很多底层的创新，比如AI进宝的架构，上下文感知与意图对齐、异构信息动态检索、递归式假设验证，不是简单的React那种方式。

雷峰网：目前进门的“进度条”，走到了您预期的哪个阶段？

程建辉：在数据治理上，进门已经做得比较扎实了。在信号挖掘上，我们也上线了事件信号等能力。

信号涌现是一个逐步推进的过程：第一，识别并捕捉信号，初步判断其影响方向；第二，进一步明确信号对股价的影响程度；第三，尝试定量表达这种影响。比如，当某个事件发生后，AI分析师可以快速推演，将目标股价从50元调整至60元，给出初步的定价判断。

当然，定价本身并不容易。不同模型基于各自的假设，得出的目标价也可能存在差异。这也正是投研的复杂性和深度所在。

雷峰网：在模型的选用上，进门是怎么考虑的？Token消耗是不是成本大头？

程建辉：最开始我们也做过一段时间自研，做SFT（监督微调）和强化学习，跟一家大模型厂家合作过。后来发现了一些问题，就调整了方向。

我们的定位是应用型公司，不是做基座大模型的。把应用做好，特定场景的小模型做好，大小模型耦合使用就足够解决问题了。花点时间做工程方法立竿见影，比把所有资源投入基座模型训练更经济、更划算。作为创业者，要追求资源投入最大化。

目前我们接入了多个基座大模型，不是一家。把模型架构结构化了，不同任务用不同模型。根据模型工程方法的体系，不断调优，每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，有些泛化能力很强，各有优劣势。

Token消耗量其实还好。整体技术开支确实比较大，不过还在可承受范围内。出于对安全的考虑，用国内的模型会多一点，个别部分在保障数据安全的基础上，考虑用境外模型提高性能。

进门CEO程建辉：做投研，AI越强大，人类越值钱