52hl 爆料：OpenAI与AMD宣布数百亿美元芯片大单，共同开发AI数据中心

52hl 爆料

足球生态建设与释放体育消费潜力进一步推进体育产业高质量发展密切相关。近来“村超”“苏超”等一系列足球赛事的火爆出圈，既是足球生态持续向好的见证，也证明了系统营造良好生态环境的重要性。江苏省体育局相关负责人表示，作为江苏首个以“全民参与+城市荣誉”为理念的赛事，“苏超”以“全民足球”的模式拉近了大众与足球的距离。“苏超”前八轮现场观赛人数突破110万，前七轮带动多场景消费超380亿元，成功将90分钟赛事延伸为全天消费链。“苏超”展现的“体育+”乘数效应，正激励更多省份尝试用足球场景讲好体育故事，构建更具蓬勃活力的体育生态。足球被誉为世界第一运动，足球生态建设以及足球功能价值的有效发挥，是有关足球产业发展的逻辑基础。新赛季职业联赛管办分离改革落地见效之后，持续火爆的联赛球市对释放体育消费潜力发挥了非常重要的主流带动作用。足球的振兴发展纵有千姿百态，良好的生态沃土始终是足球事业健康、可持续发展的基础。，OpenAI与AMD宣布数百亿美元芯片大单，共同开发AI数据中心

郑毅致辞

袁涛当即开启转向灯、拉起手刹、靠边停车后快步下车，弯腰将国旗捡起，像呵护珍宝一般，轻轻拍去上面的尘土，小心翼翼地将它抚平，然后飞奔上车，插在自己的车厢显眼位置。短暂的临时停车，恰是最动人的真情告白：这位手握方向盘16年的“老师傅”，不仅用“稳字当头”守护乘客出行安全，更用发自内心的那份赤诚诠释爱国情怀。

卢新伟主持会议

严相海报告

尽管以色列外交部极力否认虐待等相关指控，但负责该国监狱事务的以极右翼国家安全部长本-格维尔此后却在一份声明中称，他对这些活动人士在监狱中遭受的严苛待遇感到“自豪”。《以色列时报》报道指出，二者说法明显矛盾。据报道，大部分被捕人士被关押至位于沙漠地区的、戒备森严的凯齐奥特监狱（Ketziot prison）。该监狱此前主要用于拘留巴勒斯坦囚犯，其中许多人被以色列方面指控参与激进或恐怖活动。

谌灿美作报告

最近，众多英国足坛人士，尤其是与曼联相关的人士，都在评论红魔的近况以及阿莫林的去留问题。最新发表意见的曼联名宿鲁尼认为，上一场对阵桑德兰的胜利很重要，但他要求这支老特拉福德球队保持稳定性，并承认他支持这位葡萄牙教练。

林小军报告

这两年陈豪也顺应网友情怀做起了《溏心》系列回忆杀，2024年中秋拍短片恶搞了剧中名场面，包括扮Sa姨藤条打嘉美、管家仔陪于素心淋雨、荷妈搓面粉等，超有梗。

苏卫杰作报告

美球迷：库兹马绝对是联盟最愚蠢的球员，加上他糟糕的表现，他成为联盟最具威胁的球员之一，他这种威胁是针对自己的球队，看起来库兹马是联盟最差的球员之一。

叶永旺作报告

不少网友纷纷留言表示，周念如的长相与周一围极为相似，无论是眉眼还是气质，都透露出一种“复制粘贴”的既视感。不过，也有网友对此表示怀疑，认为这或许是拍摄角度和妆容的巧妙搭配，才让周念如看起来如此神似周一围。

刘学作报告

同在1992年，亚基在美国亚利桑那州立大学开始以“使用理性设计将不同化学成分连接起来”为目标，寻找更有控制性的材料构建方法——就像搭乐高积木一样，制造大晶体。1995年，他在《自然》杂志上发表论文，正式提出MOF的基本概念。

杨晓强报告

上半场约基奇14分4板4助，穆雷15分3板1助，布劳恩14分2板2助，卡梅隆约翰逊7分3板，瓦兰3分1板1助，英格拉姆13分1助，巴雷特10分3板3助，巴恩斯1分3板3助2断。

郜凤芹报告

独角金融通过天眼查注意到，此次被罚的展翔和金亚平，还共同出现在名为共青城民信投资合伙企业（有限合伙）（下称“共青城民信投资”）的股东名单中，该公司成立于2020年4月，同年6月二者均成为公司股东，持股比例均为2.59%。

说到拼搏，令章跃标印象深刻的是，亚吉教授每天睡眠时间很短，一天大概只睡3-5小时，有时半夜3点会打电话说要赶紧完成某项工作。他基本上所有的时间都投入在科研中，废寝忘食。

预训练指令微调模型： Qwen2.5-7B/14B-Instruct（无论是否使用 CoT）在任务中的表现都较差，F1 分数低于 30，这表明仅依靠提示并不足以实现精确的片段级定位。预训练推理模型：具备推理能力的模型（如 QwQ-32B、Qwen3-8B、Qwen3-14B）在幻觉检测任务中能够迁移部分推理能力。例如，Qwen3-14B 在摘要任务上的 F1 提升至 35.8，而 Qwen2.5-14B-Instruct 仅为 32.9。然而，这些模型的表现仍落后于微调模型，这说明仅具备一般推理能力还不足以胜任片段级幻觉检测任务。微调基线模型：监督微调显著提升了性能，在 14B 规模下 F1 达到 55.4。RL4HS 模型：RL4HS 在所有基线模型之上表现出一致的优势，包括专有模型 GPT-4o/5-mini、GPT-5 和 o3。RL4HS-7B 在三个任务上的平均 F1 达到 55.9，显著优于 SFT 的 50.1。在 14B 规模下，RL4HS-14B 在摘要、问答和数据到文本任务上分别取得 57.6、54.8 和 62.6 的成绩，超越了 Qwen3 系列以及表现最强的 GPT-5 和 o3 模型。 更多推荐：52hl 爆料

来源：张乾坤