一份网传教育部双减”文件，让港股中概教育股遭遇地震”。
7月23日，新东方（HK9901）收跌40%，盘中股价一度腰斩，创下历史最大单日跌幅记录；新东方在线（HK1797）收跌28%、思考乐教育（HK1769）跌近29%，卓越教育集团(HK3978)跌21%。
北京时间21点30分，美股开盘，新东方EDU最低成交价跌至2.45美元，较昨日收盘价最大跌幅超过了60%。
好未来美股临时停牌，停牌前跌53.07%，报9.63美元每股。
所谓双减”文件即《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，有媒体了解到，文件已在教育系统印发。文件提到，学科类培训机构一律不得上市融资，严禁资本化运作；上市公司不得通过股票市场融资投资学科类培训机构，不得通过发行股份或支付现金等方式购买学科类培训机构资产。
有解读认为，这意味着义务教育学科类校外培训行业将被大大压减，并要化解随意、过度资本化。
不过，好未来、新东方均在其官网表示，媒体报道提到的一些涉及课后辅导相关规定尚未公布，也未收到该规定的正式通知，对市场投机行为不予评论。
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3月30日晚间，俞敏洪通过抖音账号对“去河南直播抢董宇辉风头”的传闻进行了澄清。他明确表示，从未计划前往河南进行直播，实际上，早在一个月前，东方甄选就已安排他4月1日在武夷山参加直播活动。在产业成熟、市场内卷的背景下，新东方文旅必须审慎考虑如何在保持教育元素和文化底蕴的同时，进一步提高服务质量，以满足日益增长的用户需求，挤进这个5万亿的市场。
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比特币经历了一轮显著上涨后，开始了高位调整阶段。今日市场再现剧烈波动，比特币价格短时间内大幅下挫，一举跌破67000美元的关键点位，跌幅超过5%。市场观察人士普遍认为，本轮比特币价格震荡下行的原因主要在于美联储降息预期的减弱以及ETF需求的降温。
360创始人周鸿祎公开宣布了一个重要决定:即将开源360智脑7B模型，该模型具备70亿参数，并支持长达360k的文本输入。周鸿祎自称为“开源的信徒”，坚信开源的力量，并认为此举可以避免行业内的重复劳动，推动技术进步。阿里通义千问更是宣布免费开放1000万字长文档处理功能，进一步推动了长文本处理技术的发展。
根据乘联会最新数据，国产汽车品牌市场日益强大，外国车销量节节败退。在今年的前三个月中，中国市场共销售了169万辆汽车，其中国产汽车的销量达到了92.7万辆，同比增长了19.4%。这一系列数据表明，国产汽车品牌在中国市场的竞争地位正在提升一些外国品牌可能需要采取策略调整以应对这一变化。
摩尔线程今天发布了最新的250.60.2版显卡驱动，支持MTTS80、MTTS70两款产品，游戏性能提升为主。对比之前的250.60.1，虽然版本号变化不大，但提升不小，《晶核》居然达到了85％，另外《剑灵》、《双人成行》都提升了大约15％。已知还有三个Bug：－PES控制中心使用视频录制功能录制GPUBenchmark程序画面时，部分GPU图形测试程序概率性闪退；－全屏运行《英雄联盟》游戏时，PES控制中心视频录制功能无法打开和关闭；－《崩坏：星穹铁道》长时间无操作，游戏概率性闪退；－操作系统从睡眠唤醒后，在特定型号主板上，概率性出现声音丢失。
苹果公司在今年2月28日宣布取消了其电动汽车项目，将重心转向生成式人工智能。这一举动标志着苹果结束了长达十年的电动汽车探索计划。据媒体报道，苹果本周向美国加利福尼亚州提交了必要的文件，显示将永久裁员600多名员工。裁员主要集中在加州圣克拉拉市附近几处苹果建筑内，离苹果总部不远。外界推测，这可能是因为苹果放弃了汽车项目，部分
备受瞩目的小米SU7正式上市，三款车型定价在21.59万元至29.99万元之间，为市场带来了全新的选择。令人惊叹的是，新车上市仅4分钟，大定订单便突破万辆大关;7分钟后，大定订单更是攀升至2万辆;在短短的27分钟内，大定订单数量已突破惊人的5万辆。这一系列的合作，不仅展现了小米汽车在产业链中的强大影响力，也为整个行业的发展注入了新的动力。
雷军分享了他对小米SU7驾驶质感的深刻见解，他直言不讳地表示:“我们的目标是将小米SU7打造成为50万以内最为出色的驾驶轿车。”据悉，前两天，雷军提出了一个引人深思的观点:“车，它的本质，就是用来驾驶的。小米致力于在“加速、转向、刹车”等每一个驾驶环节中，为驾驶者提供卓越的瞬态响应，让驾驶者真正感受到车随心动、人车合一的极致体验。
进入4月份，来自部分显卡厂商的内部消息称，部分型号已经确定将会再次涨价。具体型号涉及广泛，都是NVIDIA显卡，包括这一代的RTX4060系列，上一代的RTX3050系列，以及入门级的GTX1650系列。各品牌的RTX4060Ti成本价已经上涨了几次，整体行情看涨。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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