据广东省教育考试院消息，2024年下半年全国英语等级考试成绩已发布，考生即日起可登录中国教育考试网（http://www.neea.edu.cn/）查询。
考生如对考试成绩有疑问，须在成绩公布后5个工作日内，向所在考点提出复查申请，由各地市招考机构汇总并在考试成绩公布后10个工作日内报省教育考试院，逾期不予受理。
据悉，复查工作结束后，复查结果由考点通知考生。
南方网、粤学习记者 李婷
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使用这种方法，推理成本没有明显提升，但是模型性能更好了。
这么好用的模型，为啥不发布？
不划算。
semianalysis分析，相较于直接发布，Anthropic更倾向于用最好的模型来做内部训练，发布Claude 3.5 Sonnet就够了。
这多少让人不敢相信。
但是文章作者之一Dylan Patel也曾是最早揭秘GPT-4架构的人。
除此之外，文章还分析了最新发布的o1 Pro、神秘Orion的架构以及这些先进模型中蕴藏的新规律。
比如它还指出，搜索是Scaling的另一维度，o1没有利用这个维度，但是o1 Pro用了。
网友：它暗示了o1和o1 Pro之间的区别，这也是之前没有被披露过的。
新旧范式交迭，大模型还在加速
总体来看，semianalysis的最新文章分析了当前大模型开发在算力、数据、算法上面临的挑战与现状。
核心观点简单粗暴总结，就是新范式还在不断涌现，AI进程没有减速。
文章开篇即点明，Scaling law依旧有效。
尽管有诸多声音认为，随着新模型在基准测试上的提升不够明显，现有训练数据几乎用尽以及摩尔定律放缓，大模型的Scaling Law要失效了。
但是顶尖AI实验室、计算公司还在加速建设数据中心，并向底层硬件砸更多钱。
比如AWS斥巨资自研了Trainium2芯片，花费65亿美元为Anthropic准备40万块芯片。
Meta也计划在2026年建成耗电功率200万千瓦的数据中心。
很明显，最能深刻影响AI进程的人们，依旧相信Scaling Law。
为什么呢？
因为新范式在不断形成，并且有效。这使得AI开发还在继续加速。
首先在底层计算硬件上，摩尔定律的确在放缓，但是英伟达正在引领新的计算定律。
8年时间，英伟达的AI芯片计算性能已经提升了1000倍。
同时，通过芯片内部和芯片之间的并行计算，以及构建更大规模的高带宽网络域可以使得芯片更好在网络集群内协同工作，特别是推理方面。
其次在数据方面也出现了新的范式。
已有公开数据消耗殆尽后，合成数据提供了新的解决途径。
比如用GPT-4合成数据训练其他模型是很多实验团队都在使用的技术方案。
而且模型越好，合成数据质量就越高。
也就是在这里，Claude 3.5 Opus不发布的内幕被曝光。
它承担了为Claude 3.5 Sonnet合成训练数据、替代人类反馈的工作。
事实证明，合成数据越多，模型就越好。更好的模型能提供更好的合成数据，也能提供更好的偏好反馈，这能推动人类开发出更好的模型。
具体来看，semianalysisi还举了更多使用综合数据的例子。
包括拒绝采样、模式判断、长上下文数据集几种情况。
比如Meta将Python代码翻译成PHP，并通过语法解析和执行来确保数据质量，将这些额外的数据输入SFT数据集，解释为何缺少公共PHP代码。
比如Meta还使用Llama 3作为拒绝采样器，判断伪代码，并给代码进行评级。一些时候，拒绝抽样和模式判断一起使用。这种方式成本更低，不过很难实现完全自动化。
在所有拒绝抽样方法中，“判官”模型越好，得到数据集的质量就越高。
这种模式，Meta今年刚刚开始用，而OpenAI、Anthropic已经用了一两年。
在长上下文方面，人类很难提供高质量的注释，AI处理成为一种更有效的方法。
然后在RLHF方面，专门收集大量的偏好数据难且贵。
对于Llama 3，DPO（直接偏好优化）比PPO（最近策略优化）更有效且稳定，使用的计算也少。但是使用DPO就意味着偏好数据集是非常关键的。
如OpenAI等大型公司想到的一种办法是从用户侧收集，有时ChatGPT会给出2个回答并要求用户选出更喜欢的一个，因此免费收集了很多反馈。
还有一种新的范式是让AI替人类进行反馈——RLAIF。
它主要分为两个阶段。第一阶段模型先根据人类编写的标准对自己的输出进行修改，然后创建出一个修订-提示对的数据集，使用这些数据集通过SFT进行微调。
第二阶段类似于RLHF，但是这一步完全没有人类偏好数据。
这种方法最值得关注的一点是，它可以在许多不同领域扩展。
最后，值得重点关注的一个新范式是通过搜索来扩展推理计算。
文章中表明，搜索是扩展的另一个维度。OpenAI o1没有利用这个维度，但是o1 Pro用了。
o1在测试时阶段不评估多条推理路径，也不进行任何搜索。
Self-Consistency / Majority Vote就是一种搜索方法。
这种方法中，只需在模型中多次运行提示词，产生多个相应，根据给定的样本数量，从相应中选出出现频率最高的来作为正确答案。
除此之外，文章还进一步分析了为什么说OpenAI的Orion训练失败也是不准确的。
本文作者：量子位，来源：量子位，原文标题：《反转！Claude 3.5超大杯没有训练失败，最新爆料：内部自留，用于合成数据和RL训练》
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02
部分基金经理仍“在册”
另外，观察千合资本从业人员的名单可以发现，除了王亚伟本人外，另有两位曾经在这家私募资管产品“挂名”的基金经理，即王睿智（早年曾任职于华商基金）和史成波均还“在册”。
当然，后两者究竟处于怎样的工作状态，外界不得而知。
03
调研记录未曾“终止”
资事堂进一步发现：千合资本的投研活动并未销声匿迹，而是持续出现于A股公司调研现场。
根据东财choice的公司调研数据：千合资本最近一次调研的时点是2024年10月30日，调研的公司为心脉医疗，形式为电话调研。
此外，2024年8月、9月和10月，这家私募的月度调研次数分别为8次、7次、2次（以调研的发生日期计算）。调研形式涉及线上会议、现场调研、业绩说明会、特定对象沟通等。
具体调研人选中，史成波、邵印珠、蒋仕卿等都曾出现于调研名单中，他们在过往千合资本调研记录中有着颇高的“出镜率”。
叠加千合资本备案产品中，大部分并未显示出清盘的状态，这似乎表明这家私募仍然在为客户资金进行操盘。
04
消失的“骨干”
资事堂比对了千合资本从业人员信息后发现，一位名叫王路跖的关键人物不见踪迹。
这家私募机构的官网曾经列出基金经理阵容：除了王亚伟，亦有蒋仕卿、史成波、王路跖、孙珂。
上述四位相对年轻的基金经理，可谓王亚伟团队的骨干级成员，能够深得创始人信任并成为其“管钱”的助手。
如今，王路跖已经不在从业人员名单中，其余数人依然位列其中。截至目前，这位人士的离职原因以及最新去向等信息，并不为外界所知晓。
不止于此。
此前另有一位基金经理，在今年一季度离开千合资本，相关人士名叫李冬卉。
他早年曾在中金公司、华夏基金任职，还曾参与私募创业，2013年1月正式加盟千合资本，但加入后这家私募经历了众所周知的变化。这位基金经理相当于入职一年左右，就选择了与新东家的“切割”。
05
部分产品提前清盘
公开信息显示：王路跖于2011年从厦门大学毕业后，加盟华夏基金担任策略分析师，后加盟千合，并独立管理千合紫荆系列产品。
从履历信息可以看出，他与王亚伟均有着相同的华夏基金背景，此前王的另一位“大弟子”崔同魁也曾在华夏基金任职，并且在王亚伟的私募产品里出任过基金经理。
王路跖与崔同魁的“交集”，不仅仅是此前任职机构的交集，而且两人都曾是千合紫荆产品的“操盘手”。
在崔同魁跳槽至其他百亿私募机构后，千合这个系列产品的基金经理变更为王路跖。
有意思是：多只千合紫荆系列产品已经处于“基金已清算”之状态。
据官方备案资料：2024年9月中旬，总计5只千合的资管产品同时进行了提前清算。
通常来讲：当出现客观原因时，基金运作可能导致投资者利益受损，为了保护投资人的利益，私募管理人依据基金合同对基金财产进行清算。
由此看来，王路跖的“异动”与最新一波产品的提前清盘有着绕不开的关联。
中信证券（维权）财富管理部门的人士对资事堂表示，千合资本最新清盘的部分产品，主要就是由中信证券进行代销。
另据了解，千合资本此前的主要存量规模，就是由中信证券、中国银行等特定渠道进行维护。
06
还有高管“撑场”
备案资料显示，目前千合资本有两位登记的高级管理人员，一位是王亚伟，另一位是胡春莎。
据悉，胡春莎于2021年加入这家私募，现任合规风控负责人，信息填报负责人，此前曾在泰达宏利、和聚投资任职。
准确来说，千合资本只是王亚伟实控的证券类私募，他还实控一家股权创投累私募，即上海晞恒资产管理有限公司，后者管理规模区间为10亿元-20亿元。
换言之，王亚伟在中国私募版图上的展业，可谓“两条腿走路”，横跨一二级市场，但近三年所曝光的投资踪迹非常稀少。
近一年以来，关于王亚伟的动向有着很多说法，但往往处于难以证实、亦难以证伪的状态。
这个私募平台如今是否以什么状态进行运作，特别是谁来“主事”，以及还掌管着多少客户资产，始终是待解的谜团。
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