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9.布莱恩-哈曼（BrianHarman）（+1，↑） “两横分别是人才红利和供应链红利，在过去十几年中国移动互联网的飞速发展之下，整个行业培养了大量的工程师、科研人员，在全球都有着不少的优势，另一方面，中国在制造业上拥有很强的优势，尤其是在3C硬件等领域，我们的制造业供应链相当完备。” “目前红利赛道还谈不上‘拥挤’。”蔡丹表示，从估值水平来看，的最新PE（市盈率）和PB（市净率）分别位于历史22.84%和14.72%的分位数水平，股息率为5.32%，当前估值并不算高，相对其他宽基指数，红利类指数的估值也不高。从主流红利指数的编制规则来看，指数定期选择高股息的股票纳入组合，被动实现了高抛低吸，使成份股保持相对高股息和相对低估值的状态，从股息率上实现了优胜劣汰。从国内跟踪红利主题相关ETF的总规模来看，相对所覆盖股票市值占比并不高，同时，当前主动权益基金配置红利类资产的占比也并不高。 第一，高性能大模型推理套件，主要包括SiliconDiff和SiliconLLM。SiliconDiff是一个开箱即用的高性能文生图、视频加速库，对文生图模型SDXL的性能加速最高可达3倍，在大幅提升使用体验的同时降低了应用成本。第二和第三分别是云服务平台SiliconCloud和一站式AI应用开发平台SiliconBrain，后者主要用于私有化部署。 例如，面向大模型训练，腾讯升级了自研机器学习框架Angel，针对预训练、模型精调和强化学习等全流程进行了加速和优化，提升了内存的利用率。借此，大模型训练效率可提升至主流开源框架的2.6倍，用该框架训练千亿级大模型可节省50%算力成本，大模型推理速度提高了1.3倍。科普|“ 米无忧填完资料就给我申请”-艺文笔记
发布于：曼谷
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金融强国建设需要拥有高水平的金融人才队伍。金融领域专业性强，知识高度穿透，复杂程度高。美国凭借其发达的高等教育、开放的移民政策和鼓励创新的社会环境，吸纳了大量高质量金融人才，为其金融强国建设提供有力的人才支撑。改革开放以来，伴随着金融业的发展和体制机制改革，我国培育了大批金融人才，2022年我国金融业人员数量接近740万人，较10年前增加了40%以上。尽管金融业人员队伍不可谓不大，但质量有待于进一步提升，结构有待于进一步改善。目前，复合型人才相对稀缺，尤其是金融与科技深度融合的人才缺失；高素质人才供给不足，需求较大；传统的教育体制与市场日新月异的人才需求之间欠匹配，人才管理制度难以有效符合市场化的需求；具有实践经验的国际金融人才较为缺失，难以满足金融外向发展的需求，等等。没有一支高质量的金融人才队伍，就难以为金融强国建设提供充足有效的人力资源保障和支撑。 -
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