板块跳水什么意思,板块跳水第二天走势,一个板块集体跳水,板块集体跳水是什么原因

今日开盘后，三大指数弱势震荡，截至午间收盘，沪指跌0.49%，深成指跌0.76%，创业板指跌0.93%。

板块方面，开盘黄金股表现活跃，四川黄金涨停，随后中药板块快速拉升，ChatGPT概念再度活跃；航运、光伏、煤炭开采等板块跌幅居前。整体来看，有超3800只个股下跌。

港股市场今日同样走低，恒生指数跌1.5%，其中海底捞、中国海洋石油、中国石油股份、中国平安等均跌超3%。阿里健康、平安好医生、京东健康等互联网医疗股表现活跃。

中药板块快速拉升

江中药业涨超8%，奇正藏药、千金药业、羚锐制药、佛慈制药、佐力药业、红日药业等均涨超5%，昆药集团、健民集团、东阿阿胶、华润三九等跟涨。

消息面上，财政部、国家中医药局近日通知各地，组织申报中央财政支持中医药传承创新发展示范试点项目。试点项目应结合本地实际，以体制机制改革为重点，针对重点领域的突出问题，研究提出一揽子促进中医药传承创新发展、方便群众看中医的改革措施。

中原证券指出，政策的密集发布体现了国家层面对中医药产业发展的重视，政策从中药产业到临床应用都提出了要求，相信后续还会有更加细化的政策出台。

华泰证券认为，2023年将是中药板块相对优势与绝对优势尽显之年，相对层面中药板块业绩确定性高、政策不确定性低，绝对层面疫后补库存、康复需求、诊疗复苏需求为2023年尤其1Q23带来强劲需求，而中药创新药估值重塑、基药目录增补、国企改革浪潮则有望不断贡献EPS与PE的向上弹性。

银行股震荡拉升

今日盘中，银行股震荡拉升，中国银行一度涨超3%，股价创逾五年以来新高，中信银行涨3.5%，长沙银行、邮储银行、农业银行等集体上扬。

航运板块大幅走低

航运板块盘中低开低走，中远海能大跌7%，招商轮船跌超5%，招商南油、中远海特、中谷物流等跟跌。

光伏、储能概念股再度走弱

逆变器方向领跌

光伏逆变器概念领跌，德业股份一度触及跌停，阳光电源、固德威、锦浪科技、上能科技等跟跌。

晶澳科技放量下挫近8%，最新市值1273亿元；阳光电源大跌近6%，最新市值1467亿元。东方日升、爱旭股份等集体大跌，隆基绿能跌逾3%。

ChatGPT概念反弹

ChatGPT概念股表现活跃，三六零拉升触及涨停。截至目前，该股涨7.56%，总市值为885亿元。

三六零在互动平台表示，公司计划近期推出一系列类GPT的应用产品。在ToC端，公司将借鉴NewBing的模式，推出新一代生成式AI搜索引擎、AI浏览器、AI个人助理等产品；在ToSME端，公司将推出生成式AI办公套件、AI企业即时通信工具等垂类应用；在ToG&；B端，公司已经将国内最完整的安全大数据及最强大的安全专家能力赋能给了360安全AI。

此外，万兴科技涨14%，昆仑万维、掌阅科技、海天瑞声、云从科技等前期人气龙头股纷纷大幅走高。消息上，百度此前宣布，在3月16日下午2点会举行发布会，正式公布首款类ChatGPT产品“文心一言”。

取消《炉石传说》

杭州亚运会电竞将设7个比赛项目

据杭州2022年亚运会消息，经亚奥理事会第五次协调委员会会议审议决定取消《炉石传说》项目设置，杭州亚运会电子竞技将设7个比赛项目。

据了解，《炉石传说》作为美国暴雪娱乐公司制作、在中国境内由中国网易公司代理运营的电竞项目，因双方商务合作到期，未就续约事项达成一致，导致该项目运营团队及服务器处于终止状态，已不具备列入杭州亚运会电子竞技项目的前置条件。

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原标题：谷歌报复性砸出5620亿参数大模型！比ChatGPT更恐怖，机器人都能用，学术圈已刷屏

明敏 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 【【微信】】

为应对新一轮技术竞赛，谷歌还在不断出后手。

这两天，一个名叫 PaLM-E的大模型在AI学术圈疯狂刷屏。

它能只需一句话，就让机器人去厨房抽屉里拿薯片。

即便是中途干扰它，它也会坚持执行任务。

PaLM-E拥有 5620亿参数，是GPT-3的三倍多，号称史上最大规模视觉语言模型。而它背后的打造团队，正是谷歌和柏林工业大学。

作为一个能处理多模态信息的大模型，它还兼具非常强的逻辑思维。

比如能从一堆图片里，判断出哪个是能滚动的。

还会看图做算数：

有人感慨：

这项工作比ChatGPT离AGI更近一步啊！

而另一边，微软其实也在尝试ChatGPT指挥机器人干活。

这么看，谷歌是凭借PaLM-E一步到位了？

逻辑性更强的大模型

PaLM-E是将PaLM和ViT强强联合。

5620亿的参数量，其实就是如上两个模型参数量相加而来（5400亿+220亿）。

PaLM是谷歌在22年发布的语言大模型，它是Pathways架构训练出来的，能通过“思考过程提示”获得更准确的逻辑推理能力，减少AI生成内容中的错误和胡言乱语。

Pathways是一种稀疏模型架构，是谷歌AI这两年重点发展方向之一，目标就是训练出可执行成千上百种任务的通用模型。

ViT是计算机视觉领域的经典工作了，即【【微信】】。

两者结合后，PaLM-E可以处理多模态信息。包括：

• 语言
• 图像
• 场景表征
• 物体表征

通过加一个编码器，模型可以将图像或传感器数据编码为一系列与语言标记大小相同的向量，将此作为输入用于下一个token预测，进行端到端训练。

具体能力方面，PaLM-E表现出了比较强的逻辑性。

比如给它一张图片，然后让它根据所看到的做出蛋糕。

模型能先判断出图像中都有什么，然后分成9步讲了该如何制作蛋糕，从最初的磕鸡蛋到最后洗碗都包括在内。

有人还调侃说，这机器人怎么在把蛋糕给我前先自己吃了？

还有根据图片做判断：我能在这条路上骑自行车吗？

模型进行一系列逻辑推断：

1、不能进入

2、除了自行车

3、除了自行车以外都不能进入

4、答案是可以

这和人类思考的过程确实很像了。

不仅如此，模型的最强大之处在于，它无需经过预处理，即提前理解环境。

它做出判断和回答，完全是基于它自己的“经验”。

研究人员表示，这项成果表现出了很强的 正向迁移（positi【【微信】】）能力。

在多个领域任务的训练中，PaLM-E的表现都优于单项任务机器人模型。

而且他们还发现，语言模型的规模越大，它最终能保持的语言理解能力越强。

比如使用5400亿参数规模的PaLM时，PaLM-E在语言任务上的实际能力仅下降了3.9%。

从实验结果来看，PaLM-E在OK-VQA基准上达到新SOTA。

在模拟环境下的任务完成度也都不错。

再次验证大力出奇迹

目前这项研究已引发非常广泛的讨论。

主要在于以下几个方面：

1、一定程度上验证了“大力出奇迹”

2、比ChatGPT更接近AGI？

一方面，作为目前已知的规模最大的视觉语言模型，PaLM-E的表现已经足够惊艳了。

去年，DeepMind也发布过一个通才大模型Gota，在604个不同的任务上接受了训练。

但当时有很多人认为它并不算真正意义上的通用，因为研究无法证明模型在不同任务之间发生了正向迁移。

论文作者表示，这或许是因为模型规模还不够大。

如今，PaLM-E似乎完成了这一论证。

不过也有声音担心，这是不是把卷参数从NLP引到了CV圈？

另一方面，是从大趋势上来看。

有人表示，这项工作看上去要 比ChatGPT更接近AGI啊。

的确，用ChatGPT还只是提供文字建议，很多具体动手的事还要自己来。

但PaLM-E属于把大模型能力拉入到具象化层面，AI和物理世界之间的结界要被打破了。

而且这个趋势显然也是大家都在琢磨的，微软前不久也发布了一项非常相似的工作――让ChatGPT指挥机器人。

除此之外，还有很多人表示，这再一次验证了多模态是未来。

不过，这项成果现在只有论文和demo发布，真正能力有待验证。

此外还有人发现，模型驱动的机器人，背后的开发团队在几周前被谷歌一锅端了。。。

所以关于PaLM-E的更多后续，咱们还得再蹲蹲看。

论文地址：

【【网址】】/abs/2303.03378

― 完―

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