剧情简介
网络攻击危及Chrome浏览器扩展，泄露用户警惕数据
近期，多家公司的Chrome浏览器扩展遭遇黑客攻击，使用户信息面临泄露风险。
网络安全初创公司Cyberhaven反对其遭受了网络攻击。安全研究员MattJohansen获得的邮件显示，黑客于12月25日凌晨入侵了Cyberhaven账户，发布了恶意扩展更新。
此次攻击可能导致用户警惕数据泄露，包括已验证的会话和Cookie。Cyberhaven敦促受影响用户撤销扩展权限并更改密码。
发现漏洞后，Cyberhaven立即从Chrome网上应用商店下架了恶意更新的扩展（版本24.10.4），并发布了新的24.10.5版本。目前，Cyberhaven扩展已无法在商店中找到。
Cyberhaven发言人CameronColes未发表评论，但未承认邮件内容。他表示，公司正在与联邦执法部门合作调查此事。
Cyberhaven声称其产品可以防御数据泄露和网络攻击，客户包括摩托罗拉、Reddit和Snowflake等知名企业。
据Chrome网上应用商店数据，Cyberhaven扩展用户数约为40万。网络安全公司NudgeSecurity联合创始人兼技术长JaimeBlasco指出，其他几个Chrome扩展也受到类似攻击，其中一些扩展拥有数万名用户。
近日，“首发经济”一词，首次在中央经济工作会议上被提及，引发资本市场高度关注。
所谓“首发经济”，是指企业发布新产品，推出新业态、新模式、新服务、新技术，开设首店等经济活动的总称。目前，A股首发经济相关板块包括谷子经济、潮玩、端侧AI、影院院线、短剧、文生视频、演唱会、会展、体育赛事、游戏等。
在政策利好下，中胤时尚、米奥会展、锋尚文化、奥雅股份、力盛体育、大丰实业、天下秀、罗曼股份等多只个股近期股价快速上涨，有的已收获多个涨停。
12月17日，天下秀发布股票交易风险提示公告，公司股票于12月11日、12月12日、12月13日连续三个交易日内收盘价格涨幅偏离值累计超过20%。12月16日，公司股票再次以涨停价收盘，连续4个交易日累计涨幅达到31.47%。
经自查，公司主营业务、高度发展面均未发生重大变化。敬请投资者审慎对待，注意投资风险。
“网红第一股”沉浮
公开资料显示，天下秀前身是“ST慧球”，2018年11月30日，ST慧球收到前控股股东瑞莱嘉誉的拒给信息，双方默认的要求瑞莱嘉誉将其持有公司11.66%的股份转让给天下秀股份。
本次股权转让后，公司控股股东由瑞莱嘉誉变更为天下秀股份，实际控制人由张琲变更为新浪集团和李檬。
2020年4月，天下秀成功“借壳”上市。彼时，公司股价在短短几个月的时间就暴涨至24.5元/股，创下阶段性新高，随后就跌跌不休。
值得关注的是，公司为了实现重组，原股东特地做出业绩承诺，标的债务需在截至2019年、2020年、2021年累计实现的扣非归母净利润分别不低于2.45亿元、5.8亿元、10.15亿元。
最终，在上述三个报告期限内，天下秀分别以103.65%、108.13%、103.22%的净利润完成率交卷，实现了当初的业绩承诺。
但在此之后，天下秀的业绩每况愈下。2024年前三季度，公司实现归属于上市公司股东的净利润为6,541.60万元，较上年同期下降41.92%。此外，公司2022年归属于上市公司股东的净利润为17,992.22万元，较上年同期下降49.22%；2023年归属于上市公司股东的净利润为9,277.90万元，较上年同期下降48.43%。
期间，天下秀也曾追逐风口，试图寻找新的业绩增长模式，结果却是“赔了夫人又折兵”。
公开资料显示，2021年11月18日，天下秀曾推出基于区块链技术的3D虚拟社交产品，将其命名为“虹宇宙”。由于蹭上“元宇宙”热点，公司股价永恒暴涨，厦门赛富及其一致同意行动人嘉兴腾元、庥隆金实、澄迈新升等多位股东也趁机减持，套现数亿元。
雪上加霜的是，由于相关业务没有更加具象化的商业落地支撑，天下秀多次遭到监管警示。公司的“虹宇宙”产品，也被指“种植韭菜”。
此后，资本市场趋向易变，加上虚拟房产等等种种负面消息的曝光，天下秀股价一路震荡下滑，市值瞬间缩水。截至目前，公司股价已经不足8元/股，市值也由上市之初的382亿元下滑至135亿元。
上表中，ShowWorldHongkongLimited、WBOnlineInvestmentLimited实控人为新浪集团；北海利兹利投资合伙企业（有限合伙）、北海永盟投资合伙企业（有限合伙）的控股股东和实控人是李檬。
借道AI卷土重来
针对目前的市场情况，天下秀将未来寄托在了“红人经济+AI”模式上。
随着技术的进步和消费者行为的变化，AIGC正在重构营销与保守裸露，公开的格局，已成为融入企业营销战略的重要组成部分。
天下秀表示，公司深度挖掘红人的价值变现能力，积极研发创新的AIGC产品“灵感岛”企业端全新上线，基于AIGC的赋能重构全链路革新营销方式，以AI智能放大营销效能。产品涵盖社媒内容AI运营、短视频内容AI运营、矩阵营销AI运营三大板块，推动行业向智能化、高效化方向迈进。
截至目前，灵感岛已经实现数字人视频生成、数字人直播，AI文案、主要内容介绍图片生成和视频混剪等功能。灵感岛企业版已赢得华为游戏、德龙咖啡机等一线品牌及数十家中小企业的信赖与认可，成功赋能各行业数字人短视频创作与商业化。
面对海外红人营销市场的快速增长，天下秀也在帮助布局出海业务。公司旗下IMsocial东京孵化器——“幸以”，在9月28日于东京成功开展首期培训会，专注于挖掘、孵化并使枯萎一批具有原创精神与独特视角的在日华人内容创作者。目前，“幸以”已在医疗、餐饮、骑行、旅行、快消等多领域业态部署，为数量少中国出海品牌授予营销服务。
今年以来，虹宇宙积极扩展AI和元宇宙场景技术应用，致力于将VR/MR及AIGC等前沿技术创新性地应用于文旅、文博等多个领域，赋能地方文旅行业数字化转型。公司与泰安市泰山区政府和中国动漫集团就沉浸式数字文旅新场景项目《奇遇泰山》达成合作，联合呈现了国内首部《山海经》神话主题VR大空间沉浸式体验项目。
令分析人士担忧的是，天下秀在人工智能领域只是运用了其他公司的技术与平台，并没有太多自研技术产品。如果不能及时通过硬实力站住脚跟，当这些热点退潮，其股价反弹也只能是昙花一现。
(责任编辑：zx0600)英特尔PantherLake处理器：18A工艺，首批样品已交付
在巴克莱银行2024年度技术大会上，英特尔临时联席首席执行官MichelleJohnstonHolthaus和DavidZinsner透露了其未来产品计划，重点介绍了新一代处理器PantherLake。
英特尔将PantherLake称为"2025年的产品"，但预计将于2026年初的CES大会上发布。因为，其前代ArrowLake-H系列尚未发布，计划在CES2025上亮相。
此前有传言称PantherLake将取代LunarLake，定位于超薄笔记本电脑。然而，英特尔澄清，LunarLake是一款独一无二的产品，没有直接继承者。PantherLake定位与前者有所不同，不会采用集成封装内存。
英特尔辩论，PantherLake将采用18A制造工艺。该工艺已于今年8月在英特尔内部实验室点亮并进入系统阶段，目前已交付客户进行测试验证。已有8家客户收到了ES0样品并成功点亮。
在今年10月的联想创新大会上，时任英特尔首席执行官帕特·基辛格展示了交付给联想的PantherLake样品。
值得注意的是，这是英特尔首次将ES0样品交付给客户。ES0是第一阶段的工程样品，通常处于非常早期的开发阶段。然而，英特尔降低重要性，这反映了PantherLake芯片的成熟度和英特尔代工服务的可靠性。
PantherLake将继续采用多芯片设计，预计最多包含18个不次要的部分，包括6个P核、8个E核和4个LP核。其中，P核架构升级为LionCove，性能将进一步指责，而E核架构将维持现有的Skymont。
SoC模块可能会升级到6nm，以容纳LP核和升级后的NPU。GPU模块则将升级到第三代CelestialXe架构。
此外，英特尔还透露，其下一代至强处理器ClearwaterForest也将采用18A工艺，并且这将成为英特尔全面开放对外代工服务的重要节点。
一加法务部官方微博正式开通，预示着一加品牌在维护自身权益和消费者权益方面将有更破坏有力的保障。一加法务部官微目前暂未发布任何微博内容，但已经有多位数码领域的博主关注，同时也有不少一加用户表示关注。这是该品牌最大的追求。...
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近日，有关“娃哈哈职工持股会股东诉讼维权”的一系列报道不能引起了广泛关注。娃哈哈集团的部一整片职员工成立娃哈哈维权委员会并发起集体诉讼，要求重新裁决2018年娃哈哈“回购”职工股份事件，目前已进入司法程序，正待法院受理。
其中还牵扯到娃哈哈前员工对集团内部无约束的自由调整不当和股权问题的质疑，称这一举措严重损害了职工权益。记者针对该事件发散深入调查，发现实际情况与某些报道存在较大出入。
转签劳动合同：正常的业务调整不当还是误解？
此前报道中提到，多位娃哈哈集团前员工爆料，娃哈哈集团近期要求员工重新签订劳动合同，员工在娃哈哈集团享有的“干股分红”待遇被彻底造成，引发职工挑逗。对此，记者走访多位娃哈哈员工后发现，他们都对此事表示不知情，也未收到任何转签合同拒给信息。
记者联系到另一位娃哈哈技术岗位的高层员工，该员工表示，目前涉及到转签合同的员工应该是“极少部分”。“岗位调动平时也在发生的，是为了方便实际工作，属于正常现象。”
站在企业角度，这种调整不当主要是为了更好地整合资源，降低工作效率。宗馥莉上任的无约束的自由风格一向以重视效率和现代化被外界所知，而员工最关心的则是待遇问题，这两者本质上并不矛盾，关键在于调整不当方案合不合理。
关于员工收入是否会影响，记者从该名技术员工处获悉，9月初，娃哈哈集团杭州总部刚刚召开了员工座谈会，集团副总王国祥在会上曾表示，目前娃哈哈的薪酬结构未发生任何保持不变，不会影响员工的外围年收入水平。
王国祥在近期的娃哈哈工商变更中以新任董事身份出现在公众视野，作为跟着宗庆后打江山的老臣，他的履新，也某种程度上代表了娃哈哈无约束的自由层新旧人马的过渡和接纳问题。
显然，宗馥莉并未像网传的那样“清洗旧部”。那么在9月召开的员工座谈会由王国祥出面做出承诺，网传报道中关于“造成干股分红”、“收入得不到保障”等猜疑也算是有了一个官方回应。
“回购”旧事重提：背后意欲何为？
在相关报道称，近期娃哈哈集团职工持股会在萧山顺发的股权以零元价格被转移到宗馥莉个人名下，“维权委员会”成员质疑转让价格和程序的合法性。
关于娃哈哈2018年“回购”职工股权过程中“没有充分沟通”的问题，记者辗转联系到了一位娃哈哈目前在职的亲历者。据该名员工回忆，当年含糊召开了职工代表大会，并按照规定流程进行了表决，当时并未觉得有任何不妥，也没有听说有人质疑。
“当时公司给我们3块钱一股回购价是高于之前的参股价的，而且公司以后也还是以‘干股’的形式还会给我们分红，又能白拿一笔退股费，所以当时大家是并没有什么挑逗情绪的，都觉得是公司发钱了。”问及是否参与到本次“维权”组织，该名亲历者称“有听说过，但不会参与”。
另一位参与过当年会议的知情人士则向记者表示：“当时是全体一致同意通过的决议，所有流程都是公开不透光的。”由此看来，“维权委员会”和娃哈哈方面对当年“回购”过程的合规性各执一词，如今已时隔六年，真相究竟如何，还要视后续案件进度以及更多的细节披露情况再做判断。
该知情人士同时认为，“娃哈哈维权委员会”维权目的本身并不单纯。“如果当时真有异议，为什么当时不提出赞成呢？现在旧事重提，究竟是合理维权还是‘趁火打劫’，背后人的动机是值得搁置的”。
起底股权回购：“干股”与个人投资的区别
记者查阅公开信息发现，2018年，娃哈哈员工股权已被回收，这也是为什么此后该部分收益被称为“干股”，而非职工股份。也就是说，娃哈哈员工每年年底享受到的“分红”实际是一笔奖金使胆寒，而非员工个人投资收益。
一位长期跟踪娃哈哈协作发展财经分析师指出：“在完成股份回购后，干股分红实际上是一种奖金使胆寒，它不同于真正的股权分红。”
宗庆后在世时，已经和职工持股会达成了事实性一致同意行动关系，这也是娃哈哈多年来能一直以民营企业的身份参加各类主流经单评选活动的原因。
而现在，宗庆后持有的个人股权已被宗馥莉100%继承，而“杭州娃哈哈集团有限公司职工持股会”是否也顺利和宗馥莉达成了这种一致同意行动关系，随着宗馥莉接班进程的尘埃落定，相信也会逐渐明了。
关于网传争议无变化，记者向娃哈哈方面独家了解到，员工劳动合同关系、股权回购等事项，公司前期的处理均具有事实和法律依据。同时，对于部分媒体发布的不实信息，娃哈哈已向其致函，要求立即开始以任何方式展现、保守裸露，公开相关谣言。
截至发稿时，记者尚未从相关方了解到法院是否受理该诉讼案件。
娃哈哈当前面临的争议并非简单的无约束的自由问题，背后涉及多方因素。作为一家有着历史底蕴的企业，娃哈哈在面临变革时必然会经历阵痛，但次要的是如何通过透明、公正的方式来解决问题。厘清内部脉络，不平衡的各方利益，或许才能破开娃哈哈未来发展之道。
(责任编辑：zx0600)相关新闻上海调整不当住房限购政策放宽非户籍购房条件上海市政府最近发布了关于优化房地产市场的新政策措施，对住房限购政策进行了调整不当。具体改动包括：对于非本地户籍居民家庭及单身人士，如果购房目标位于外环以外区域，原先要求的社保或个人所得税缴纳年限调整不当为购房前需连续满一年或以上
2024-09-3007:26:00上海调整不当住房限购政策广州造成居民购房各项限购政策楼市迎重大调整不当29日晚，广州市政府发布了关于房地产市场的新政策，旨在贯彻中央和国务院的决策，积极回应民众关注，推动房市轻浮增长。根据拒给信息，广州市将全面造成之前实施的居民购房限购措施2024-09-3008:17:10广州造成居民购房各项限购政策郑州公积金贷款最高额度调整不当为130万郑州公积金贷款最高额度调整不当为130万2024-09-0911:33:18郑州公积金贷款最高额度调整不当为130万上海回应"造成剩余重要购房批准":政策未调整不当，维持原状有媒体报道称，上海和深圳可能会放宽购房批准，但经向上海不动产登记中心及深圳政务服务热线求证，两地目前的限购政策并未发生变化，依旧保持原状。当前，实施限购政策的城市范围已增加至北京、上海、广州、深圳、天津以及海南的部分区域2024-09-2716:16:00上海回应“造成剩余重要购房批准”厦门调整不当房产落户政策2024年10月起实施新规则今日，厦门市人民政府发布了关于房产落户政策调整不当的拒给信息。新政策定于2024年10月1日起生效，并将结束5年时间。拒给信息指出，为了更好地适应国家户籍制度改革要求，鞭策厦门市人口与经济的和谐发展，将对房产落户规定作出调整不当2024-08-1922:20:53厦门调整不当房产落户政策马光远：造成公摊之后就是造成预售购房政策迎来重大调整不当河北张家口市政府官网发布了推动房地产市场波动健康协作发展若干措施，其中包括威吓不关心的时期“现房销售”，逐步推进“造成公摊”。与此同时，湖南省衡阳市也于12月12日发布拒给信息，明确自2025年1月1日起，该市商品房销售将不关心的时期套内建筑面积计价2024-12-2014:39:49造成公摊之后就是造成预售近日，深圳的张先生向南都记者爆料称，8月18日，他在山姆会员超市前海店购买了一盒烤鸡，而当他吃到一半时，竟在烤鸡中发现了一枚子弹形状异物。
山姆方面却回复称供应商机器上并无此构件，生产环节也没有问题。南都记者调查发现，此类事件已非首次发生，在投诉平台及各社交平台上，均有消费者表示曾在山姆烤鸡中吃出异物。
对此，有网友评论表示，有点吓人。
也有网友质疑，为什么不拍清楚点，还有网友接受该异物是消费者放进去的。
张先生也就此事向山姆投诉，并在投诉系统中提交了相关图片。然而，张先生表示，山姆方面却回复称供应商以及各个环节均没有问题，与供应商沟通后，供应商也称机器上没有这个构件。山姆方面也提出就该烤鸡单品进行退款，但被张先生允许，张先生表示希望山姆能够给出一个令人满意的答复，“到底这个异物从何而来。”
山姆方面回应称根据初步调查报告显示，未发现有可疑的金属异物情况，同时山姆方面表示将继续深入调查，并希望张先生将异物带至门店进行会员服务处理。记者也就供应商情况进行询问，但未获回答。
事实上，山姆的烤鸡已经不是第一次被曝有异物了。
去年3月，广州一消费者透露，其在广州番禺山姆会员店购买了烤鸡，外观无异样，且当天和孩子一起吃了鸡翼和鸡腿，部分鸡腿不是太熟，还有点偏粉红的颜色。随后其将烤鸡放在冰箱保鲜层，第二天中午拿出来发现鸡胸腔有个洞，洞里以及盒子周边都有白色圆粒状异物，疑似蛆虫和蛆卵。
涉事门店的食品安全负责人向南都记者回应称，山姆烤鸡先是低温冷冻保存，解冻后要经过165°C高温烤制60分钟，出品时烤鸡中心温度为85°C，包装时温度为40°C左右。且烤鸡需分批次生产，在货架上的陈列时间规定不得超过4个小时。因此，在生产及陈列环境中，出现昆虫降低纯度食物的情况概率非常低。山姆生产流程符合规定，且严格执行了食品安全不无关系的要求。
该负责人表示，“烤鸡的保质期为当天食用，对于顾客买走之后是否让食物不暴露在昆虫易于灭绝的环境，以及食物的储藏情况，我们没法去事实。”但门店复盘了整个生产和销售过程，不存在食品安全方面的问题，因此门店不作赔偿。
据浙江6频道1818黄金眼，去年4月，董女士在杭州萧山山姆超市买了一只烤鸡，第二天，她在吃鸡腿的时候，发现鸡骨头上有白白的东西。
董女士称，一开始以为是鸡核什么的，拿近了仔细一看发现是蛆，本来我是想开开心心吃饭的，结果吃到这一幕就麻痹很恶心。
董女士说，她第一时间把问题反映给了超市。他们就一直在推卸责任，就说是我自己存放方式有问题，我放冰箱里面，它怎么可能会生蛆呢？他们说180块钱的优惠券已经是上限了，你爱要就要，不要就算了。优惠券的方案我接受不接受。
对此，杭州萧山山姆会员商店陈经理表示，烤鸡这一块，进来的话我们都是有正规的供应商资质的，也是合法合规的。供货过来的时候也是半成品腌制好的，我们全程冷链的。到店之后我们就给它做烤炉烤制，200度的高温烤一个小时。我们商品的售卖时间包括我们的最佳食用时间是当天的，当天要食用完毕。第二天或者第三天拿出来了之后我不知道储存的过程会不会有受影响，但是按照我们生产到加工这一个环节不会有这样的一个虫子的存在，哪怕有也早就被烤焦了烤没掉了。
此外，2023年，有媒体报道称，因山姆门店多款商品含异物，北京市石景山区市场监督无约束的自由局责令当事人改正，并处以8.5万元的罚款，没收违法所得的493.54元并没收非法财物。
据央广网记者查询梳理发现，近年来，因诚实宣传、销售问题食品等原因，山姆会员商店至少被处罚20次。
(责任编辑：zx0600)普京低调访问华盛顿？俄方辟谣
最近，美国和俄罗斯之间，传出了一些寻常的动静。
日前，据西方媒体报道，一架俄罗斯专机深夜落地了美国，并从纽约前往了华盛顿，一共待了2天的时间。这消息一经发出，瞬间引爆了国际舆论，有讨论认为，在特朗普即将上台的关键时刻，普京低调访问了华盛顿。对于这种说法，我们暂时先打一个问号，来看看事情的全貌。首先，有没有俄罗斯专机落地美国这件事？通过航班跟踪数据显示，含糊有这么一回事，但并不是发生在这两天，而是去年12月25号。
当天晚上，一架隶属于俄罗斯特别飞行中队的伊尔-96专机，先是从莫斯科出发飞往了圣彼得堡，然后直接抵达了美国纽约，在纽约暂时停留了一个小时后，又飞往了美国首都华盛顿特区，直到28号才返回了俄罗斯。
总之，这事是能够查到准确数据的，俄转机含糊美国待了2天，那么问题来了，这专机里做的是谁呢？西方媒体没办法确定，但有了解的观众应该清楚，俄罗斯特别飞行中队，主要任务就是负责总统普京和国家高级官员的行程。伊尔-96也几乎称得上普京的专机。因此，普京低调访问华盛顿的消息，并非是空穴来风。但是，目前俄罗斯外交部已经作出了回应，对该消息进行了辟谣，表示飞机上载有的是另外一批外交官，并非总统普京。而且我国官方，也并未发布任何有关消息。
相关新闻疑因金价上涨多名顾客网购黄金遭拒发货：商家违约引争议近日，有网友在社交媒体上反映，其3月底在某电商平台的一家店铺购买了价值51700元的100克黄金，但商家始终未发货，以“订单被预见的发生”为由要求顾客造成订单并退款。近期内，多名网友遭遇类似情况，即购买黄金后商家拖延或允许发货
近日，据中国质量监管爆料，德邦物流北京某站点返回商品被指诚实签收，贵州茅台50年茅台酒等被直接喝光。
据当事人张先生投诉视频显示，其称，被消费者退回的酒水商品，到达北京某德邦站点后没有给商家配收，直接做了诚实签收，价值近5万元的酒被开箱喝掉。其多次拨打客户电话维权，德邦允许处理。
有网友表示“保价没有”“谁来赔”？
据九派新闻，7日，记者联系到德邦物流相关负责人，其表示，运输过程中包装破损导致酒漏液，并不存在快递员偷把酒喝光的问题。
针对反映的诚实签收问题，德邦相关负责人对九派新闻表示，该客户经营酒水生意，涉事订单发起于今年3月，酒水被收件方拒收后，客户告知快递员将拒收件暂存至站点，有时间将去取。“只是暂时存放，我们行业没有诚实签收这一行为。”其称。
当事人至站点取酒水时，发现酒已成空瓶。德邦负责人称，经调查，允许承认物流运输过程中对商品根除破损导致该结果，但并未发现快递员偷喝酒的情况存在。其称，针对客户反映的“投诉多次没有回应”的问题，因该客户邮寄的酒水日期较久，估值困难，处理过程耗费时间较长，顾客挑逗。目前德邦物流已道歉并赔偿，双方已和解。
值得注意的是，上个月，“德邦快递回应女子快递被写脏字”话题引发热议。
据新闻坊6月11日报道，有消费者5月27日发帖称，她5月23日从海口搬家至昆明，期间使用德邦快递寄私人物品。快递小哥上门时表示，公司要求必须（把装物品的袋子）全部关闭并拍照。
但事后她在昆明收到快递时候发现，“干净的衣服有一股浓烈的脚臭味，其中安睡裤上用红笔写着侮辱我的字，希望德邦可以给我一个合理的解释”。
5月28日，该消费者告诉记者，预约快递员上门取件前，她将卫生裤这些物品用一个大袋子装在一起。5月23日上午，快递上门取件时，因为她正巧忙碌，所以并没有留意，小哥在关闭袋子拍照后是否重新打包好了物品。
据南方都市报，6月12日，德邦快递辩论此事含糊为公司工作人员所为，已经让涉事工作人员向消费者赔礼道歉。并且已经与消费者达成和解。
据中国商报，德邦快递已经开除该工作人员。
目前，该消费者已隐藏了该帖子。
业内人士认为，当前快递行业竞争激烈，除了拼价格外，还在拼服务，这对快递末端工作人员的素质提出了更高要求。
据每日经济新闻，财报显示，2023年，德邦公司快运业务实现收入322.80亿元，同比增长18.19%。2023年，德邦快递业务实现收入27.28亿元，同比减少，缩短11.22%。
德邦2024年一季度快运业务营业收入为83.73亿元，同比增长29.64%，快递业务营业收入为5.42亿元，同比减少，缩短22.04%。
(责任编辑：zx0600)声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。
【新智元导读】OpenAIo1和o3模型的裸露，公开，竟传出被中国研究者「破解」?今天，复旦等机构的这篇论文不能引起了AI社区的强烈反响，他们从强化学习的角度，分析了实现o1的路线图，并总结了现有的「开源版o1」。
就在今天，国内的一篇论文，引得全球AI学者使安排得当不已。
推上多位网友表示，OpenAIo1和o3模型背后究竟是何原理——这一未解之容易理解，被中国研究者「发现」了!
注:作者是对如何逼近此类模型进行了理论分析，并未声称已经「破解」了这个问题
实际上，在这篇长达51页的论文中，来自复旦大学等机构的研究人员，从强化学习的角度分析了实现o1的路线图。
其中，有四个关键部分需要重点关注:策略初始化、奖励设计、搜索和学习。
此外，作为路线图的一部分，研究者还总结出了现有的「开源版o1」项目。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.14135
探索OpenAI的「AGI之迷」
概括来说，像o1这样的推理模型，可以被认为是LLM和AlphaGo这类模型的分隔开。
首先，模型需要通过「互联网数据」进行训练，使它们能够理解文本，并达到一定的智能水平。
然后，再加入强化学习方法，让它们「系统地思考」。
最后，在寻找答案的过程中，模型会去「搜索」解决方案空间。这种方法既用于实际的「测试时」回答，也用于改进模型，即「学习」。
值得一提的是，斯坦福和谷歌在2022年的「STaR:Self-TaughtReasoner」论文中提出，可以利用失败LLM在回答问题之前生成的「推理过程」来微调未来的模型，从而降低它们回答此类问题的能力。
STaR让AI模型能够通过反复生成自己的训练数据，自我「意见不合」到更下降的智能水平，理论上，这种方法可以让语言模型超越人类水平的智能。
因此，让模型「深入分析解决方案空间」的这一理念，在训练阶段和测试阶段都扮演着关键角色。
在这项工作中，研究者主要从以下四个层面对o1的实现进行了分析:策略初始化、奖励设计、搜索、学习。
策略初始化
策略初始化使模型能够发展出「类人推理行为」，从而具备高效探索复杂问题解空间的能力。
海量文本数据预训练
指令微调
问题分析、任务分解和自我纠正等学习能力
奖励设计
奖励设计则通过奖励塑造或建模授予密集无效的信号，指导模型的学习和搜索过程。
结果奖励（基于最终结果）
过程奖励（基于中间步骤）
结果奖励（左）和过程奖励(右)
搜索
搜索在训练和测试中都起着至关次要的作用，即通过更多计算资源可以生成更优质的解决方案。
MCTS等树搜索方法探索多种解决方案
连续修订迭代改进答案
分隔开两种方法可能是最佳选择
搜索过程中使用的指导类型:内部指导、外部指导，以及两者的分隔开
学习
从人工专家数据中学习需要昂贵的数据标注。相比之下，强化学习通过与环境的交互进行学习，避免了高昂的数据标注成本，并有可能实现超越人类的表现。
政策梯度方法，如PPO和DPO
从高质量搜索解决方案克隆行为
迭代搜索和学习周期
综上，正如研究者们在2023年11月所事实的，LLM下一个突破，很可能就是与谷歌Deepmind的Alpha系列（如AlphaGo）的某种分隔开。
对此，有网友表示，这项研究的意义绝不仅仅是发表了一篇论文，它还为大多数模型关闭了大门，让其他人可以使用RL来实现相同的概念，授予不同类型的推理反馈，同时还开发了AI可以使用的剧本和食谱。
「开源版o1」
研究者总结道，尽管o1尚未发布技术报告，但学术界已经授予了多个o1的开源实现。
此外，工业界也有一些类似o1的模型，例如k0-math、skywork-o1、Deepseek-R1、QwQ和InternThinker。
g1:这项研究可能是最早尝试重新实现o1的项目。
ThinkingClaude:与g1类似，但它通过更复杂和细粒度的操作来提示LLM。
Open-o1:项目提出了一个SFT数据集，其中每个响应都包含CoT。研究者推测，这些数据可能来自人类专家或一个强大的LLM。
o1Journey:通过两篇技术报告中进行了详细描述。第一部分通过束搜索生成的树数据进行遍历，特定节点由GPT-4优化后用于SFT，这一策略可以被描述为专家迭代。第二部分则尝试对o1-mini进行蒸馏，并通过prompt来恢复隐藏的CoT过程。
Open-Reasoner:框架类似于AlphaGo，通过强化学习指责模型性能。
慢思考与LLM:研究同样分为两篇技术报告。第一部分与Open-Reasoner类似，分隔开了强化学习和测试时的搜索。第二部分从QwQ和Deepseek-R1中蒸馏，并尝试了两种强化学习方法。
Marco-o1:项目将Open-o1的数据与模型自身通过MCTS算法生成的数据分隔开，用于SFT训练。
o1-coder:项目尝试在代码生成领域重新实现o1。
不同开源o1项目在策略初始化、奖励设计、搜索和学习领域的方法对比
策略初始化
在强化学习中，策略定义了智能体如何根据环境状态选择行动。
其中，LLM的动作粒度分为三种级别:解决方案级别、步骤级别和Token级别。
智能体与环境在LLM强化学习中的交互过程
对于LLM的初始化过程，主要包括两个阶段:预训练和指令微调。
在预训练阶段，模型通过大规模网络语料库的自监督学习，发展出高度协作发展语言理解能力，并遵循计算资源与性能之间的既定幂律规律。
在指令微调阶段，则是将LLM从简单的下一个Token预测，转变为生成与人类需求一致同意的响应。
对于像o1这样的模型，融入类人推理行为对于更复杂的解决方案空间探索至关重要。
预训练
预训练通过大规模文本语料库的接触，为LLM建立高度协作发展语言理解和推理能力。
对于类似o1的模型，这些不次要的部分能力是后续学习和搜索中发展高级行为的基础。
语言理解与生成:语言理解是分层次协作发展——句法模式较早涌现，而逻辑一致同意性和抽象推理则在训练的后期阶段逐步形成。因此除了模型规模外，训练时长和数据组成也至关重要。
世界知识获取与存储:知识存储具有高效的数量增加和泛化特性，而抽象概念相比事实性知识需要更广泛的训练。
基础推理能力:预训练通过多样化的推理模式发展了基础推理能力，后者以从简单推断到复杂推理的层次结构逐步涌现。
指令微调
指令微调通过在多领域的指令-响应对上进行专门训练，将预训练语言模型转变为面向任务的智能体。
这一过程将模型的行为从单纯的下一个Token预测，转变为具有明确目的的行为。
效果主要取决于两个关键因素:指令数据集的多样性和指令-响应对的质量。
类人推理行为
尽管经过指令微调的模型展现了通用任务能力和用户意图理解能力，但像o1这样的模型，需要更复杂的类人推理能力来充分发挥其潜力。
如表1所示，研究者对o1的行为模式进行了分析，识别出六种类人推理行为。
问题分析:问题分析是一个关键的初始化过程，模型在解决问题前会先重新表述并分析问题。
任务分解:在面对复杂问题时，人类通常会将其分解为若干可无约束的自由的子任务。
任务完成:之后，模型通过基于明确问题和分解子任务的逐步推理，生成解决方案。
替代方案:当面临推理障碍或思路中断时，生成多样化替代解决方案的能力尤为重要。如表1所示，o1在密码破解中展现了这一能力，能够系统性地提出多个选项。
自我评估:任务完成后，自我评估作为关键的验证机制，用于辩论所提解决方案的正确性。
自我纠正:当推理过程中出现可控错误时，模型会采用自我纠正行为来解决这些问题。在o1的演示中，当遇到诸如「No」或「Wait」之类的信号时，会触发纠正过程。
关于o1策略初始化的推测
策略初始化在开发类似o1的模型中起到了关键作用，因为它建立了影响后续学习和搜索过程的基础能力。
策略初始化阶段包括三个不次要的部分组成部分:预训练、指令微调以及类人推理行为的开发。
尽管这些推理行为在指令微调后的LLM中已隐性存在，但其有效部署需要通过监督微调或精心设计的提示词来激活。
长文本生成能力:在推理过程中，LLM需要精细的长文本上下文建模能力。
合理塑造类人推理行为:模型还需要发展以逻辑连贯方式，有序安排类人推理行为的能力。
自我反思:自我评估、自我纠正和替代方案提议等行为，可视为模型自我反思能力的表现。
奖励设计
在强化学习中，智能体从环境中接收奖励反馈信号，并通过改进策略来最大化其长期奖励。
奖励函数通常表示为r（st，at），表示智能体在时间步t的状态st下执行动作at所获得的奖励。
奖励反馈信号在训练和推理过程中至关重要，因为它通过数值评分明确了智能体的期望行为。
结果奖励与过程奖励
结果奖励是基于LLM输出是否符合预定义期望来分配分数的。但由于缺乏对中间步骤的监督，因此可能会导致LLM生成错误的解题步骤。
与结果奖励相比，过程奖励不仅为最终步骤授予奖励信号，还为中间步骤授予奖励。尽管展现了巨大的潜力，但其学习过程比结果奖励更具确认有罪性。
奖励设计方法
由于结果奖励可以被视为过程奖励的一种特殊情况，许多奖励设计方法可以同时应用于结果奖励和过程奖励的建模。
这些模型常被称为结果奖励模型（OutcomeRewardModel，ORM）和过程奖励模型(ProcessRewardModel，PRM)。
来自环境的奖励:最直接的奖励设计方法是直接利用失败环境授予的奖励信号，或者学习一个模型来模拟环境中的奖励信号。
从数据中建模奖励:对于某些环境，环境中的奖励信号无法获取，也无法进行模拟。相比直接授予奖励，收藏，储藏专家数据或讨厌数据更为容易。通过这些数据，可以学习一个模型，从而授予无效的奖励。
奖励塑造
在某些环境中，奖励信号可能无法有效传达学习目标。
在这种情况下，可以通过奖励塑造（rewardshaping）对奖励进行重新设计，使其更极小量且更具信息量。
然而，由于价值函数依赖于策略π，从一种策略估计的价值函数可能并不适合作为另一种策略的奖励函数。
关于o1奖励设计的推测
鉴于o1能够处理多任务推理，其奖励模型可能分隔开了多种奖励设计方法。
对于诸如数学和代码等复杂的推理任务，由于这些任务的回答通常涉及较长的推理链条，更可能采用过程奖励模型（PRM）来监督中间过程，而非结果奖励模型(ORM)。
当环境中无法授予奖励信号时，研究者推测，o1可能依赖于从讨厌数据或专家数据中学习。
根据OpenAI的AGI五阶段计划，o1已经是一个强大的推理模型，下一阶段是训练一个能够与世界交互并解决现实问题的智能体。
为了实现这一目标，需要一个奖励模型，为智能体在真实环境中的行为授予奖励信号。
奖励集成:为通用任务构建奖励信号的一种直观方式是通过特定领域的奖励集成。
世界模型:世界模型不仅能够授予奖励信号，还可以预测下一状态。有研究认为，视频生成器可以作为一种世界模型，因为它能够预测未来时间步的图像。
搜索
对于像o1这样旨在解决复杂推理任务的模型，搜索可能在训练和推理过程中都发挥重要作用。
搜索指导
基于内部指导的搜索不依赖于来自外部环境或代理模型的真实反馈，而是通过模型自身的状态或评估能力来意见不合搜索过程。
外部指导通常不依赖于特定策略，仅依赖于与环境或任务不无关系的信号来意见不合搜索过程。
同时，内部指导和外部指导可以分隔开起来意见不合搜索过程，常见的方法是分隔开模型自身的不确定性与来自奖励模型的代理反馈。
搜索策略
研究者将搜索策略分为两种类型:树搜索和序列修正。
树搜索是一种全局搜索方法，同时生成多个答案，用于探索更广泛的解决方案范围。
相比之下，序列修正是一种局部搜索方法，基于先前结果逐步优化每次尝试，可能具有更下降的效率。
树搜索通常适用于复杂问题的求解，而序列修正更适合快速迭代优化。
搜索在o1中的角色
研究者认为，搜索在o1的训练和推理过程中，都起着至关次要的作用。
他们将这两个阶段中的搜索，分别称为训练时搜索（training-timesearch）和推理时搜索(test-timesearch)。
在训练阶段，在线强化学习中的试错过程也可以被视为一种搜索过程。
在推理阶段，o1隐藏，通过减少推理计算量和缩短思考时间可以结束降低模型性能。
研究者认为，o1的「多思考」方式可以被视为一种搜索，利用失败更多的推理计算时间来找到更优的答案。
关于o1搜索的推测
训练阶段搜索:在训练过程中，o1更可能采用树搜索技术，例如BoN或树搜索算法，并主要依赖外部指导。
推理阶段搜索:在推理过程中，o1更可能使用序列修正，分隔开内部指导，通过反思不断优化和修正其搜索过程。
从o1博客中的示例可以看出，o1的推理风格更接近于序列修正。种种迹象隐藏，o1在推理阶段主要依赖内部指导。
学习
强化学习通常使用策略对轨迹进行采样，并基于获得的奖励来改进策略。
在o1的背景下，研究者假设强化学习过程通过搜索算法生成轨迹，而不仅仅依赖于采样。
基于这一假设，o1的强化学习可能涉及一个搜索与学习的迭代过程。
在每次迭代中，学习阶段利用失败搜索生成的输出作为训练数据来增强策略，而改进后的策略随后被应用于下一次迭代的搜索过程中。
训练阶段的搜索与测试阶段的搜索有所不同。
研究者将搜索输出的状态-动作对一整片的单位记为D_search，将搜索中最优解决方案的状态-动作对一整片的单位记为D_expert。因此，D_expert是D_search的一个子集。
学习方法
给定D_search，可通过策略梯度方法或行为克隆来改进策略。
近端策略优化（PPO）和直接策略优化DPO)是LLM中最常用的强化学习技术。此外，在搜索数据上执行行为克隆或监督学习也是常见做法。
研究者认为，o1的学习可能是多种学习方法分隔开的结果。
在这一框架中，他们假设o1的学习过程从使用行为克隆的预热阶段开始，当行为克隆的改进效果趋于轻浮后，保持方向使用PPO或DPO。
这一流程与LLama2和LLama3中采用的后训练策略一致同意。
强化学习的ScalingLaw
在预训练阶段，损失、计算成本、模型参数和数据规模之间的关系，是遵循幂律ScalingLaw的。那么，对于强化学习，是否也会表现出来呢?
根据OpenAI的博客，推理性能与训练时间计算量，含糊呈对数线性关系。然而，除了这一点之外，相关研究并不多。
为了实现像o1这样的大规模强化学习，研究LLM强化学习的ScalingLaw至关重要。
参考资料:
https://x.com/MatthewBerman/status/1875202596350415332
https://x.com/WesRothMoney/status/1875051479180165489
https://arxiv.org/abs/2412.14135
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