2023年，国际黄金市场火热，黄金价格年涨超12%，是自2020年以来首 次年度涨幅，给市场投资者们带来了超多的投资机会。2024开年来，黄金依旧表现亮眼，价格稳定在2000美元以上，体现了市场对黄金的期待与认可。2024年现货黄金依旧是各大投行的看好产品，原因不下几点：1、经济政策:
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金价近期不断刷新历史新高，众多投资者将目光都聚焦在黄金上，红狮智富研究院现为大家列出黄金投资时常用的投资术语，帮助大家更好的认识现货所黄金交易。一、操作术语买入:即“买涨/买多”，指预期交易产品价格将会上涨，建立买入订单后，通过交易产品价格上涨获利卖出:即“买跌/买空”，指预期交易产品价格将会下跌，建立卖出订单后，通过交易产品价格上涨获利开仓/建仓:开始买入或者卖出合约的交易行为称为开仓，或者建仓平仓:平仓就是平掉你的持仓单，帐户里面为空仓状态止盈和止损:预先为订单设置平仓价位，当市场价格到达设置价格时，系统会为订单自动平仓。上扬、下挫:黄金价值因消息或其它因素有突破性的发展破位:突破支撑或阻力位回调、反弹:在价位波动的大趋势中，中间出现的反向行情消耗上升:上升慢，下降快轧平:既没有多头也没有空头，即为持平或者轧平交易额:指定时期内的交易量或交易规模交易成本:与买入或卖出一种金融工具相关的成本胶着:盘势不明，区间狭小更多关于黄金投资名词，红狮智富研究院将持续输出，也建议投资者在进行操作前先了解相关专业知识，才能做好更多的风险把控。
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美联储鲍威尔发表讲话，再一次给降息降温。红狮金业认为这一次讲话传递的意思非常明确，后面不是什么时候降、降多少的问题是还会不会降的问题。更多美联储最新进展，红狮金业研究院将持续更新，市场变幻莫测，投资需谨慎。
近日美国PCE通胀数据即将公布，该数据属于个人消费支出，从3月的非农数据来看，明显劳动力市场还是火热的，同时小时薪资增速的上涨，也意味着市场上消费者有更多的消费资金。鉴于此前公布的美国3月CPI数据超过市场预期，投资者降低了对美联储降息的押注，如果本周五的PCE数据维持在高位，那么会进一步强化市场对于美联储降息后撤的预期。红狮智富建议投资者和决策
美联储议息对黄金市场的影响是一个复杂重要的话题。美联储作为美国的中央银行，其议息决策直接影响着全球金融市场，包括黄金市场。红狮智富提醒投资者还应保持理性，避免盲目跟风或过度交易，以降低投资风险。
自从美联储去年11月发出结束加息的信号以来，市场的焦点迅速转向降息，美联储政策放松的时机和范围吸引了投资者的注意力。但今年连续3份CPI报告显示，通胀降至美联储2%目标的进程开始受阻，且可能很快就会从一个小挫折变成一个令制定利率的FOMC成员头疼的主要政策问题。美联储仍未从2021年的政策错误中恢复过来，当时它错误地认为通胀飙升是暂时的。为了避免犯同样�
伊朗又发导弹!中东又紧张了当地时间4月14日凌晨，伊朗伊斯兰革命卫队再对以色列发起大规模导弹和无人机袭击，袭击结束后，若以色列不反击，则报复行动已经结束。虽有消息称美国阻止了以色列的反击计划，美总统拜登亦表态称不支持以色列反击，但突如其来的变故依然让市场避险情绪膨胀，黄金、原油、美指等均实现价格飙升。趁大行情当前，现在购买国际现货黄金，即可把握赚钱时机!国际现货黄金投入低，0.01手即可购买，最低$10就可开始盈利;T0交易模式、24小时交易时间，随时可以买进卖出，更好把握市场走势，盈余更轻松!投资国际现货黄金，就选香港金银业贸易场117号行员巨象金业!巨象金业成立已超8年，持有香港金银贸易场最高的AA类牌照，正规稳定，已帮助全球100万投资者完成超500亿美元订单，更值得信赖。
“不鸣则已，一鸣惊人”，用来形容过去三年多的黄金走势是非常形象的。2019年6月至2020年8月，黄金突破底部震荡区域走出了一波牛市，最高触及2075美元的高点，但这三年多却徘徊不前。百利好也将不断优化自身服务，以满足投资者的多元化需求，助力投资者在复杂多变的市场环境中实现稳健收益。
杭州的各大金店首饰金价逼近730元/克的关口，周大福、曼卡龙等知名品牌更是挂牌标出了728元/克的金价。随着金价的不断攀升，黄金回收市场也迎来了繁荣期。更有一位客户一次性卖出了5000克黄金，变现了高达270多万元的资金。
在全球化经济中，市场是一个充满无限机遇领域，让很多投资者跃跃欲试，但机遇通常伴随着风险，首先第一关就是交易平台的选择，选对了如有神助，选错将荆棘遍布。选择一个安全、可靠且正规的平台也成为投资者的首要任务。随着金融市场的不断发展和变化，富拓将继续以其创新精神和专业服务，为全球投资者提供更加优质的交易体验。
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FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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