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美东时间3月16日周四，微软发布了GPT-4平台支持的新AI功能，名为Copilot，它将适用于Word，、PowerPoint、Excel、Outlook这些微软热门的Microsoft 365商业软件。
Copilot通常是指飞机上的副驾驶员，主要任务是在飞机飞行期间协助机长的工作，微软将该功能命名为Copilot可能是想表达其可以胜任用户工作的好助手。
微软的声明称，Copilot的功能比简单地“将OpenAI的ChatGPT嵌入到Microsoft 365中”更强大。Microsoft 365的主管、微软现代工作和商业应用副总Jared Spataro介绍，Copilot与用户一起工作，嵌入数以百万用户日常使用的Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等App中。它是“一种全新的工作方式”。
微软董事长兼首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示“这标志着我们与计算交互方式的下一个重大进展，将从根本上改变我们的工作方式，开启新一波生产力增长。”。“有了我们新的工作副驾驶，我们给了人们更多的代理权，并通过最通用的界面——自然语言——让技术更容易获得。”
萨蒂亚·纳德拉还表示，我们还宣布了一个全新的体验商务聊天。Business Chat可在LLM、Microsoft 365应用程序和您的数据(日历、电子邮件、聊天、文档、会议和联系人)中工作，做您以前从未做过的事情。你可以给它自然语言提示，比如“告诉我的团队我们是如何更新产品战略的”，它会根据早上的会议、电子邮件和聊天线程生成状态更新。
有了Copilot，你就能掌控一切。您可以决定保留、修改或丢弃什么。现在，您可以在Word中更具创造性，在Excel中更具分析性，在PowerPoint中更具表达力，在Outlook中更具生产力，在团队中更具协作性。
以前动辄要花几个小时去整理资料、写报告、做PPT，现在AI把时间缩短到只要几分钟，甚至几秒钟。
实际作用包括
Word: 支持撰写、总结、协同创作
PowerPoint:通过自然语言生成PPT内容，也支持引用文档生成PPT
Excel:查看 Insights、趋势分析、创建可视化图表
Outlook:帮助管理收件箱，节约沟通成本
微软的高管们承认Copilot有提供不准确回答的倾向，但指出，那属于“有用的错”(usefully wrong)。Spataro说，Copilot不会始终准确无误。有时它是对的，有时会出错，“给你一个不完美却还可以让你领先一步的点子”。
微软高管认为，只要用户意识到Copilot的回答可能有不符事实之处，他们就可以纠正不准确的地方，更快地发送电邮，或者完成幻灯片制作。比如，用户想发电邮祝一名家人生日快乐，Copilot可能搞错那人的生日日期，但还是有帮助的。
微软没有说明Copilot功能何时上线以及定价是多少，而是说“接下来的几个月里，我们将把Copilot引入我们所有的生产力App——Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams，Viva、Power Platform等。”
微软称，正在“与一小部分客户共同测试Copilot”，以便获得反馈并改进模型，未透露具体哪些客户参与测试的客户。微软的一名发言人此后表示，公司“正在与20名客户一起测试Copilot，其中包括八名财富500强客户。”
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资讯来源：美股投资网 TradesMax
16日百度召开文心一言新闻发布会，宣布开启邀请测试。《科创板日报》分析师第一时间拿到了文心一言的内测码，实际测试了文心一言的效果。整体而言，百度文心一言能够基本完成发布会上所演示的问题回答和图片生成。但在某些问题理解上仍有待进一步完善。
首先，《科创板日报》提出了一个比较常见的问题你和chatGPT的区别是什么？
可以看到，文心一言的中文组织能力表现不错，能够语句通顺地问答完整。
随后，我们又问了关于国内涉足预训练大模型的公司有哪些？文心一言回答得也较为全面。
分析师尝试了一个需要涉及信息搜索的问题。
特斯拉在国内过去五个月、过去一年的销量是多少？文心一言的答案是
而分析师直接通过百度搜索获得答案是乘联会发布的统计数据显示，2023年1月份，特斯拉中国销量达66051辆，环比增长18%；月出口39208辆。
文心一言没有能够抓取到正确的数据来源，仍有待进一步优化。
在发布会现场，百度重点展示了文心一言在五个场景下的综合能力。根据其演示的demo，文心一言不仅具备了文学创作、商业文案创作、数理推算等大语言模型较常见的优势和能力，还表现出了中文理解、多模态生成能力。
《科创板日报》分析师特地从这些方面进行了测试。
首先是文学创作，分析师让其仿造三体风格写一篇800字的科幻小说。
文心一言的回答是
之后，分析师让其编写一首与小黄鸭有关的儿歌，文心一言在十几秒时间内完成了。
对于打工人来说，写工作总结是一件令人头疼的事。分析师也为此提问了文心一言。
从答案来看，似乎是程序员的工作总结，写得较为工整。
然后，分析师试了试文心一言在商业文案创作方向的能力。
我们让文心一言写一段针对双11促销的童装营销文案，并设定了“用料健康、性价比高”的关键词。
显然，文心一言理解了关键词的含义，并且把“用料健康、性价比高”融合在了文案之中。
分析师继续让其生成针对AI医疗公司的中秋节海报文案。
从答案来看，文心一言能够准确地理解问题的中文含义，只是文采仍有待提高。
分析师又让它对一家大数据和商业智能公司起名。
文心一言给出的公司起名，只能说非常地“望文生义”吧。
之后，分析师让文心一言写一首“祝你生日快乐”的藏头诗。
这次表现不俗，在10秒左右就完成了，并实现了押韵。
李彦宏认为，“藏头诗”很考验AI对中文和中国文化的理解，能比较清楚地展示了文心一言在中文上的优势。“不过，相对应的，一言目前对英文语种、代码场景的训练还不够多，表现还不够好，接下来我们还要加紧训练，不断完善这些能力。”
接着，分析师希望考一下文心一言的数理逻辑推算能力，在发布会上，文心一言顺利答对了鸡兔同笼的经典题目。
《科创板日报》从网络上找了几道小升初数学题目。
比如鸡和免放在一只笼子里，上面有 29 个头，下面有 92 只脚。问 笼中有鸡、兔各多少只？
文心一言的答案是12只鸡，17只兔，与标准答案一致。
但对于其他数学题，文心一言则有失误。
2分和5分的硬币共36 枚，共值 99分。问两种硬币各多少枚？
正确答案是2分27枚，5分9枚。但文心一言没有算对。
某次数学竞赛共20道题，评分标准为每做对一题得5分，每做错或不做一题扣1分。小华参加了这次竞赛，得了64分。问小华做对几道题？
正确答案应该是14题，而文心一言得出了16题。
李彦宏在发布会上表示，文心一言已具备了一定的思维能力，能够学会数学推演及逻辑推理这类相对复杂任务。但现阶段准确率还不是100%，还需要给它更多的时间来学习和成长。
李彦宏还在现场演示了多模态生成方向的Demo，>比如为2023世界智能交通大会创作一张海报。以下为演示效果
在实际测试中，文心一言似乎还不具备为大会生成海报的功能，只是给出了一些设计建议。
不过，对于带有关键词的简单图片，文心一言完成得还不错。
生成的图片效果基本达标，并且速度极快，只需十几秒左右。
此前，有多名互联网大厂员工对《科创板日报》分析师表示，已经开始用ChatGPT自动生成业务代码和重构代码。
于是，分析师尝试了一下文心一言能否顺利写代码。
提问我需要一段冒泡排序java代码
提问画椭圆形的JS脚本
分析师让程序员朋友检查了下，对方表示粗略看上去没有问题，感觉以后会对程序员会是不错的辅助工具。
李彦宏表示，目前的文心一言版本，已经能够生成文字、图片和语音。“生成视频因为成本比较高，还没有对所有用户开放，未来我们会逐步接入。但是熟悉百家号创作的朋友，应该都体验过这个功能了，每天有几万篇文章通过这个能力转成视频内容在百度分发。”
李彦宏指出，多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力，也会不断提升。
从分析师的体验来看，文心一言已经能够较为流畅、准确地回答提问，但在一些问答场景上仍待优化。
李彦宏则在发布会上表示整体而言，这类大语言模型还远未到发展完善的阶段，它们有时候会有很惊艳的表现，但不少场景下，细究起来还有明显的bug，进步空间很大。未来这段时间它一定会飞速发展，日新月异。
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特斯拉公司日前已向德国勃兰登堡州提交柏林超级工厂(Giga Berlin)的扩建申请，该申请涉及对现有工厂场地的改造和扩展。
据美国电动汽车新闻网站Tealarati周四(3月16日)报道，特斯拉已经提交了一份初步申请，计划对柏林超级工厂进行扩建，扩建后年产量将达到100万辆汽车，约为目前的两倍。
产量逐步提高
目前柏林工厂只生产Model Y车型。特斯拉的最初目标是，到2022年底前在柏林超级工厂实现每周生产5000辆Model Y.不过自去年以来，在全球供应链危机持续的背景下，这一目标显得过于雄心勃勃。去年末，特斯拉宣布，柏林超级工厂实现每周3000辆Model Y型车的产量。
上个月，特斯拉证实，该工厂已成功将周产量提高到4000辆。预计每周5000辆的目标将会很快实现。
与此同时，该公司已在寻求扩建柏林超级工厂。特斯拉方面称，目前已向勃兰登堡州环境办公室(LfU)提交了变更申请，即未来将年产能从50万辆提高到100万辆的计划。
需要一提的是，目前该工厂尚未达到每年50万辆的生产能力。
用水争议
自柏林超级工厂建设以来，其用水量一直是一个备受争议的问题。批评人士认为，该工厂已威胁到居民供水。不仅用水，砍伐森林也是一大问题。
特斯拉CEO埃隆·马斯克在早期参观柏林工厂时承诺，将尽其所能减少和优化其用水量，他还称将尽可能多地回收废水。
面对来自环保组织的压力，特斯拉需要确保在其扩张申请中解决这一问题。这家汽车制造商声称
特斯拉已经优化了计划和生产流程，使得之前合同约定的水量足以满足这次扩建。
特斯拉与环保人士的争论预计还会持续一段时间，不过在当地政界人士的大力支持下，外界预计其扩建计划还是能够被推进的。
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这个周末对于风暴眼中的瑞士信贷来说，生死攸关！
最新市场消息称，瑞银寻求瑞士当局为任何与瑞信的交易提供支持。
百年银行为何突然“暴雷”？瑞信到底隐藏了多少财务风险，财务损失窟窿到底有多大？大结局最终会如何？
9万亿巨头传来大消息！瑞银正洽谈收购瑞信银行
3月18日，据新闻援引英媒报道，瑞银集团(UBS)正在讨论收购瑞士信贷的全部或部分业务，瑞士两家最大的银行的董事会将在周末分别举行会议，权衡自2008年金融危机以来欧洲最重要的银行业合并案。
报道援引多名消息人士的话称，收购计划得到了瑞士银行监管机构的鼓励。
据报道，知情人士透露，此次谈判的目标是最迟在周日晚间宣布两家银行之间的交易。
瑞士信贷成立于1856年，有167年历史，是全球第五大财团，瑞士第二大银行，所管理的财产规模11953亿瑞士法郎(约合9万亿人民币)。
今年2月，瑞信宣布2022年净亏损73亿瑞士法郎，连续第二年净亏损。3月14日，瑞信发布报告称，该行对财务报告的内部控制存在“重大缺陷”。
贝莱德参与竞购？
据媒体援引英国《金融时报》消息，贝莱德正着手对瑞信发起竞争性收购，旨在击败瑞士央行支持的瑞银本周末收购瑞信的计划。
知情人士称，这家美国投资巨头正在评估一些选项，并正与其他投资者展开合作。贝莱德可以决定只竞标瑞信的部分业务。
3月18日晚间，据财联社援引彭博消息，贝莱德发言人称，没有任何收购瑞信全部或部分股份的计划，也没兴趣这么做。
瑞士当局紧急救市！
若瑞信暴雷，挤兑压力将远超硅谷银行
瑞士信贷(下称“瑞信”)的财务报告内控重大缺陷，再度引爆全球金融市场恐慌情绪。
周三瑞信股价一度大跌逾30%，创下1995年以来的最低值。3月17日，瑞士信贷股价在瑞士股市开盘后下跌，最终收盘价格为1.86瑞郎，较前一日收盘价格下跌8.01%，最近5个交易日跌幅达24.44%。
“突然有种2008年次贷危机再度卷土重来的感觉。”一位华尔街对冲基金经理向美股投资网分析师指出。瑞信此次财务报告内控重大缺陷风波给金融市场带来的冲击已远远超过硅谷银行倒闭风波——若硅谷银行倒闭风波仅仅是造成美国区域银行股价剧烈波动，瑞信则令全球众多系统性重要银行股价大幅下跌，让人很快联想到2008年次贷危机爆发初期的惨烈景象。
“若瑞士政府不迅速救助瑞信(包括提供必要的资金流动性与储户存款安全)，其遭遇的挤兑压力将远远超过硅谷银行。”前述华尔街对冲基金经理向21分析师指出。
面对财务报告内控重大缺陷风波所引发的金融市场巨震，瑞信迅速采取自救行为。
瑞信集团3月16日宣布，将通过担保贷款安排和短期流动性安排，从瑞士央行借入至多500亿瑞士法郎，约合536.8亿美元。消息一出，瑞士证券交易所开盘后不久，瑞士信贷股价涨至2.22瑞郎，较前一日收盘价格上涨超过30%。
此外，瑞信还公布了新的回购方案——斥资约30亿瑞士法郎回购部分OpCo高级债务证券，其中包括动用约25亿美元资金回购10款美元计价的高级债务证券，动用约5亿欧元资金回购4款欧元计价高级债务证券。
在3月18日，据新闻援引外媒报道，多位消息人士透露，包括法国兴业银行、德意志银行等在内的至少四家主要银行已对涉及瑞士信贷银行或其证券的交易进行限制，这是其麻烦不断增加的最新迹象，瑞信拒绝就这些银行的行动置评。
瑞信大结局猜想重写战略计划、分拆资产、并购或破产
据财联社报道，虽然瑞士央行本周向瑞信提供的500亿瑞郎流动性支持，使得这家系统重要性银行免于迅速倒在这轮银行挤兑危机中。
但从市场的定价来看，投资者眼下也不看好这家百年老店能依靠自己的运作重新站起来。
虽然这几天瑞信常与硅谷银行放在一起相提并论，但实际上市场担心的是两件事情——瑞信并没有流动性问题，而是银行本身的经营模式不赚钱。
对于瑞信的未来，英国《金融时报》也作出了多种情境的猜想。
1、再来一份战略转型方案？
如果现在瑞信再次对战略计划进行更改，将会是这家银行不到一年半时间里第三次推出战略转型方案，足以令CEO乌尔里奇·科纳领导的管理层蒙受更多的质疑。
2、把最值钱的业务拆了？
分析师预期，瑞信的本土银行业务出售的价值大概在150亿瑞郎左右，差不多是目前上市公司市值的两倍。
3、成为并购目标
摩根大通分析师Kian Abouhossein公开预期，一旦瑞士两大银行合并，瑞银最终会将瑞信的本土业务推进二级市场、关闭投行部门，以及保留财富管理业务。
4、破产清算
如果瑞信自己无法扭转困局，也找不到何时的买家，瑞士央行手中的选项只剩下最后一个破产清算。
一图详解瑞信“生死危机”
多位华尔街对冲基金经理向21分析师透露，目前瑞信要重拾金融市场信心，需迅速公开财务报告内控重大缺陷的具体内容——到底隐藏了多少财务风险，财务损失窟窿到底有多大(能否靠政府现有的紧急资金救助规模度过难关)，否则资本市场仍将担心瑞信在资产端拥有大量未知的投资损失，被迫从瑞信持续抽走存款资金或投资款，导致瑞信很可能遭遇比硅谷银行更严峻的挤兑风波，进而冲击欧美金融市场稳定性。
在多位对冲基金经理看来，瑞信要彻底摆脱此次生死考验，仍然道阻且长。
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硅谷银行危机冲击波下，市场对于美联储加息预期出现“惊天逆转”，从大幅加息到大幅降温，由此全球紧缩交易也面临重新定价。
3月18日，美联储公布最新的资产负债表显示，在3月8日到3月15日一周时间内，美联储向美国银行借款1648亿美元，创下历史新高，超过2008年金融危机时刻。此外，美联储还向美国联邦存款保险公司(FDIC)提供了1420亿美元的贷款资金。
此前，桥水基金创始人达利欧近日在社交媒体上表态，美联储持续加息的政策不能持续，在债务和经济阵痛下，美联储最终会从加息和缩表变成降息和扩表。显然，在市场加息预期大幅逆转之后，全球紧缩交易面临重新定价。
美联储救助银行业规模超2008年金融危机
3月18日，美联储公布最新的资产负债表显示，在3月8日到3月15日一周时间内，美联储以4.75%的利率向美国银行业借款1648亿美元，创下历史新高。而之前一周前，美联储已提供借款45.8亿美元。在1648亿美元中，1528.5亿美元按照传统机制作为对银行流动性的支持，119亿美元是按照3月12日实行的“新的银行定期融资计划(BTFP)”借出的。
美联储指出，这说明在硅谷银行破产倒闭后美国银行业经营环境恶化。此前美国银行业向美联储借款的纪录是在2008年金融危机时创下的，达1110亿美元。此外，美联储还向美国联邦存款保险公司(FDIC)提供了1420亿美元的贷款资金。两项合计规模，已达到3068亿美元。
值得注意的是，这一轮救助发生的一年前，2022年3月16日，美联储开启了本轮加息周期，至今已累计加息8次，加息450个基点以及缩表5730亿美元。而自加息开始后的一年里，CPI从当时的8.5%降至现在的6%，但仍远未达到美联储2%的目标。
桥水基金创始人达利欧近日在社交媒体上表示，美国正在接近从强紧缩阶段进入短期信贷/债务周期收缩阶段的转折点。他指出，贷款机构和银行在经历了长时间的低利率和宽松信贷后，会长期持有杠杆资产，然后由于利率上升和货币紧缩，这些资产就会贬值。硅谷银行和其他许多美国银行机构都面临这一困境。
达利欧相信，随着美联储加息持续，可能会有更多的银行被迫亏本出售资产，多米诺骨牌将会相继倒下。再加上，如今美联储计划对银行加强监管，金融环境势必会进一步收紧，银行贷款额将持续下降，债务收缩的真正寒冬即将到来。
达利欧认为，虽然人们现在还没考虑美联储下一次降息和量化宽松，但是我们应该这么做，因为它发生的时间可能不到一年，并且将有巨大的影响。达利欧认为，美元因此大幅贬值的可能性很高。未来一两年的经济金融情况将很艰难。
全球紧缩交易面临重新定价
硅谷银行危机持续发酵，美国通胀持续居高不下，美联储下一步会作何打算？市场已经预期美联储进一步加大紧缩的可能性大大降低。对货币政策更敏感的两年期美债收益率在三个交易日里累跌超100个基点，跌幅显著。
不断发酵的硅谷银行事件，让全球金融市场一度陷入巨大恐慌之中。而在美国政府紧急出手救市之后，市场对于美联储加息预期迅速降温，转向资金宽松预期抬头。由此带动全球资本市场上下宽幅波动。
华泰证券策略分析师王以表示，近期愈来愈多的迹象表明，2月以来的紧缩交易或面临重新定价，美债长端利率或再次构筑顶部。而美元的环境则更加复杂，如果美国能顺利化解硅谷银行风险事件，则美债利率+美元指数双顶确立，港股成长板块将重返升势。
王以认为，当前硅谷银行事件制约了美联储货币紧缩空间。此外，美债利率期限倒挂或一定程度制约此后美联储货币政策。历史来看，期限利差和联邦基金利率存在负相关性，且倒挂后1-6季度或出现风险事件。由此看，美债利率或再次构筑顶部。
值得注意的是，在港股持续调整过程中，南向资金至今持续净流入。Wind数据显示，最近3周，南向资金净流入规模达到402.44亿港元。而国内ETF已连续3周出现单周净申购份额超过百亿份，而最近一周以来ETF份额增加最大的指数标的为恒生科技指数，其中恒生科技指数ETF(513180)，份额增加明显，份额规模从2月20日278.30亿份，飙升到3月17日349.59亿份，在不足一个月内份额增加71.29亿份，增幅逾25%，逆势流入抄底迹象明显。
国泰君安海外策略首席分析师戴清表示，硅谷银行事件导致加息预期显著缓解，可谓是“危中有机”，短期港股底部震荡，逢低布局。目前恒指徘徊在19000至20000点附近，到达“正常”市场的合理估值的底部区域。目前悲观预期已计入较充分，港股仍可逢低布局，未来的焦点是经济数据和企业业绩修复情况，目前经济仍处于向上修复当中，导致市场出现进一步下行风险较小。
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从硅谷银行到签字银行，再到如今“摇摇欲坠”的欧洲百年投行瑞士信贷，欧美银行业危机愈演愈烈。
市场惶恐不安之际，华尔街出手了！华尔街大行宣布将共同向第一共和银行存款300亿美元，美国三大股指全线收涨，纳指、标普创近两个月内最大涨幅。
其中，道指涨371.98点，涨幅1.17%；标普500指数涨68.35点，涨幅1.76%；纳指涨283.22点，涨幅2.48%。受此消息提振，第一共和银行收涨9.98%。
欧洲央行利率决议重磅来袭。在稳定金融系统和抗击通胀之间，欧洲央行暂时选择了后者——3月16日，欧洲央行兑现了2月时的承诺，宣布加息50个基点。
同时，欧洲央行称，抗击通胀的决心不会减弱，正在密切关注当前的市场紧张局面，承诺在必要时向金融体系提供流动性支持。欧股收盘全线上涨，德国DAX指数涨1.57%，报14967.1点；法国CAC40指数涨2.03%，报7025.72点；英国富时100指数涨0.89%，报7410.03点。
华尔街豪掷300亿美元自救
银行股集体收涨
为防止地区银行业危机进一步蔓延，华尔街大银决定向第一共和银行存款300亿美元。
3月16日，第一共和银行宣布，将收到来自高盛、摩根士丹利、花旗、摩根大通、美国银行、富国银行、纽约梅隆银行、PNC银行、道富银行、美国合众银行、Truist Financial共计300亿美元的存款。
其中，摩根大通、美国银行、花旗集团和富国银行分别出资50亿美元，高盛和摩根士丹利分别出资25亿美元，PNC金融服务集团、纽约梅隆银行、Truist Financial、美国合众银行和道富银行各出资10亿美元。
第一共和银行创始人兼执行主席吉姆·赫伯特，首席执行官兼总裁迈克·罗夫勒共同表示，华尔街大行的支持加强了第一共和银行的流动性状况，反映出对第一共和银行以及各种规模银行的信心。
截至3月15日，第一共和银行的现金头寸约为340亿美元， 不包括来自华尔街大行的300亿美元。声明称，美国银行业对第一共和银行的存款承诺初始期限至少为120天，按市场利率计算。
第一共和银行称，正在评估其资产负债表的构成和规模，并暂停股票分红，专注于减少借款。
由银行牵头的行动获得了美国监管机构的支持。同日，美国财政部、美联储、美国联邦存款保险公司、美国货币监理署发表联合声明称，银行们对第一共和银行的存款支持，证明了银行体系的韧性。美联储随时准备向符合条件的机构提供流动性。
在美国大型银行出手救助的消息传出后，第一共和银行股价暴力拉升，由于股价剧烈波动，第一共和银行周四盘中多次停牌。截至周四收盘，第一共和银行涨9.98%。
相关消息提振了银行股，截至收盘，摩根大通涨1.94%，美国银行涨1.68%，花旗涨1.78%，富国银行涨1.16%。美股区域性银行股集体收涨，阿莱恩斯西部银行涨14.10%，联信银行涨6.20%。
第一共和银行获银行业救助，恐慌抛售有所缓解。不过，与硅谷银行的“剧本”相类似的是，有消息称该行高管也赶在股价暴跌前成功套现。据报道，第一共和银行的高管在该公司股价上周开始暴跌前已抛售了价值1200万美元的本公司股票，CEO赫伯特在该行股价暴跌前出售了价值450万美元的股票。
不惧银行业危机
欧洲央行坚定加息50个基点
3月16日，欧洲央行宣布将三大主要利率均上调50个基点。
通胀仍是主要关注点。欧洲央行预计，通胀将在过长时间内维持在过高水平，预计2023年的平均通胀率为5.3%，2024年为2.9%。经济增长方面，欧洲央行将欧元区2023年的经济增长预期从去年12月预期的0.5%上调至1%，预计2024年和2025年经济增速均为1.6%。
不过，由于相关预测是在金融市场紧张局势出现前完成的，欧洲央行也表示，围绕通胀和增长基准评估方面存在额外的不确定性。
“管理委员会正在密切关注当前的市场紧张局势，并随时准备在必要时做出回应，以维护欧元区的价格稳定和金融稳定。”欧洲央行表示，欧元区银行业具有韧性，拥有强大的资本和流动性头寸。任何状况之下，欧洲央行的政策工具包配备齐全，可以在需要时为欧元区金融体系提供流动性支持，并保持货币政策的平稳传导。
欧洲央行行长拉加德在随后的新闻发布会上表示，银行业目前的状况比2008年“好得多”，现在还没有出现流动性危机。“我们抗击通胀的决心不会减弱，在抗击通胀和金融稳定之间不存在权衡，欧洲央行随时准备在必要时提供新工具。”拉加德说。
欧洲央行的决定给市场“泼了一盆冷水”，也让市场意识到对于这场欧美银行业危机，包括美联储在内的主要央行可能并不会“过度恐慌”，他们的首要任务可能仍是抗击通胀。欧洲央行利率决议公布后，市场对下周美联储加息的预期有所回升。
值得注意的是，欧洲央行并没有在此次声明中暗示未来的利率走势，“鹰派”立场有所软化。欧洲央行称，利率决策将取决于欧洲央行根据即将发布的经济和金融数据、潜在通胀动态以及货币政策传导力度对通胀前景的评估。
瑞士政府围绕瑞士信贷问题开会
美国银行业自救，而大洋彼岸，瑞士信贷的“起死回生”之路仍充满未知数。
据最新消息，瑞士政府称，确认围绕瑞士信贷问题开会；从瑞士央行和瑞士金融市场监管局处就瑞信的问题获悉了情况；将不会发布这次会议内容的细节。
据媒体援引消息人士报道，在瑞士监管当局就瑞信事件的讨论中，瑞银和瑞信合并被视为一种可能选项。不过，据悉，瑞银集团和瑞士信贷均反对将它们强行合并的想法。
据悉，瑞银更希望侧重于其自身独立的财富管理战略，不愿承担与瑞信相关的风险。而瑞信在获得央行的流动性支持后，也希望能争取更多时间来实施转型计划。
知情人士表示，瑞信可能会寻求拆分自身业务，将财富管理业务交给瑞银或其他买家，将瑞士业务剥离为一个新的实体，以保护瑞士存款，其资产管理和投资银行业务也可能拆分。
Keefe， Bruyette & Woods分析师认为，瑞士央行的支持为瑞信赢得了时间，但拆分是最有可能的解决方案。
晨星分析师Johann Scholtz周三在一份报告中称，瑞士信贷的融资成本已经非常高，要么需要筹集更多资金，要么面临分拆。该银行可能需要再次配股，或者另一种选择是“拆分”，将其瑞士分部、资产管理部门和财富管理部门等各个业务部门“单独出售或上市”。
此前，受瑞士信贷内控问题存在重大缺陷、大股东拒绝继续注资、市场恐慌情绪影响，瑞信欧股股价周三一度暴跌约30%，创下历史新低。
随后，瑞士央行和瑞士金融市场监管局发表声明称，如有必要，将向瑞信提供流动性支持。瑞信也表示，准备向瑞士央行借入500亿瑞郎用以补充流动性。
同时，瑞信还就10种美元计价高级债务证券提出现金收购要约，总代价不超过25亿美元；还宣布另外一项现金要约，涉及4种欧元计价高级债务证券，总代价不超过5亿欧元。
资讯来源：美股投资网 TradesMax
全年交付不到目标五成的小鹏汽车(09868.HK)交出一份难言出色的成绩单。
3月17日，小鹏汽车公布2022年四季度财报和全年业绩报告。这家造车新势力全年净亏损达到91.4亿元，同比扩大88%。面对日益“内卷”的新能源汽车赛道，其全年毛利率更是下滑至10%以下，整体业绩明显低于此前多家机构预期。
值得注意的是，近期国内车市出现大范围降价潮，行业竞争格局进一步恶化。小鹏汽车预计一季度营收将同比减少43.7-46.3%，交付量约1.80万至1.90万辆，大幅低于预期。实际上，小鹏汽车前两月仅交付1.12万辆汽车。
巨亏近百亿
机构看空
从全年来看，小鹏汽车2022年实现营收268.6亿元，同比增长28%；汽车销售收入为248.4亿元，同比增长23.9%。不过，这家造车新势力去年的净亏损达到91.4亿元，这一数据在2021年为48.63亿元，去年亏损面同比扩大了88%。
财报显示，小鹏汽车销售、行政以及一般费用为66.88亿元，研发费用为52.15亿元，两者共计119.03亿元，占整体营收比例达到44.32%。而在2021年，这一比例为47%。从这一角度上看，费用率出现降低意味着费用效率提升，那么毛利率下滑便成为小鹏汽车亏损扩大的主因。
数据显示，小鹏汽车去年全年毛利率为11.5%，而汽车毛利率(即汽车销售毛利占汽车销售收入的百分比)已经低于10%，仅为9.4%。在2021年，上述两个比例分别为12.5%和11.5%。
实际上，小鹏汽车业绩持续呈现颓势，市场早有预期。在去年年底，多家机构曾下调小鹏汽车业绩预期。其中华泰证券方面将小鹏汽车2022、2023、2024年新能源汽车销量预测下调至11.8万辆、21万辆、29.8万辆，将收入预期下调20%、28%、24%至262亿元、534亿元、782亿元。
而东吴证券也曾表示，考虑到2023年之后整车行业竞争格局恶化等因素，将其2022-2024年收入预测由372亿元、903亿元、1929亿元下调至267亿元、562亿元、1003亿元，盈利预测则下调至-85亿元、-62亿元、-17亿元。
如此看来，小鹏汽车2022年亏损额度明显高于机构预期。
四季度遭遇交付瓶颈
小鹏汽车去年全年业绩明显低于市场预期，与该公司在第四季度令人担忧的表现紧密相关。
数据显示，去年第四季度，小鹏汽车营业收入为51.4亿元，不仅同比下降39.9%，环比也下降24.7%。其中其汽车销售收入为16.6亿元，同比下降43.1%，环比下降25.3%。另外，该公司第四季度净亏损也达到23.6亿元，同比更是扩大83%。
与全年毛利率情况类似，小鹏汽车四季度亏损幅度大幅增加，与其毛利率下滑也有着较大关系。数据显示，小鹏汽车2022年第四季度毛利率为8.7%，汽车毛利率为5.7%。而在去年三季度，其毛利率和汽车毛利率为13.5%和11.6%，出现明显下滑。
在车辆交付方面，小鹏汽车第四季度仅交付22204辆，同比下降46.8%。其中被小鹏汽车寄予厚望的旗舰SUV G9的交付量仅为6189辆。天风证券在一份研报中直言，2022年下半年，小鹏汽车遇到交付量下滑瓶颈，当前交付处于底部区间。
该机构指出，在产品矩阵快速扩张的时期，新车更应关注产品定位，否则销量贡献将会出现边际递减现象，以及车型内部蚕食。
需要指出的是，随着新车交付低迷，小鹏汽车去年营运能力也出现明显下滑。根据数据显示，其2022年存货周转率仅为6.62，而在上一年这一数据为9.17.与之相应的，其存货从2021年底的26.62亿元上升至45.21亿元，上涨幅度高达69.83%。
今年一季度营收近腰斩
今年以来，特斯拉率先在年初打响新能源汽车降价“第一枪”，随后多家国内新能源车企竞相跟进，其中也包括小鹏汽车。小鹏汽车在1月17日官宣降价，根据其启动的新价格体系，旗下三款车型降价幅度在2万-3.6万元之间，最大降幅为13.23%。不难想象，超过10%幅度的降价，将令小鹏汽车盈利状况进一步承压。
小鹏汽车此次给出的一季度销售和营收预测也并不理想。据该公司预计，其2023年一季度营收约40-42亿元，将同比减少43.7-46.3%。另外，该公司预计第一季度交付量1.80万至1.90万辆。此前预估交付量为2.36万。
实际上，小鹏汽车在1、2月分别5218辆、6225辆，分别同比下滑59.6%和3.45%。其前两月共计交付了11228辆汽车。星展证券认为，小鹏汽车长期亏损以及负经营现金流或将影响其业务连续性，而且目前车型数量有限，目标市场规模较小，难以在新能源汽车市场中竞争。
值得注意的是，国内车市近期正遭遇一场更大范围降价潮，市场普遍存在对价格战加剧、行业竞争格局恶化的担忧。在业内看来，降价消息释放虽然一定程度能刺激销量，但“以价换量”的价格战并非车企发展的良性模式，尤其是大规模的降价将进一步压缩车企本身的利润空间。
不过，也有人士认为，本轮价格战将加速尾部品牌库存出清和行业洗牌，优质自主品牌加速抢夺份额，加快格局重塑。长期来看，电动智能、秩序重塑将是汽车行业的发展主线。
小鹏汽车董事长何小鹏在业绩沟通会中也提到，随着原材料会过剩、价格回调，接下来新能源车企可能还会出现较为激进的价格调整。他预计，小鹏汽车从今年到明年将实现自动驾驶的超50%的成本下降，整车硬件(含动力系统)约25%的成本下降。他表示，未来将通过一体化压铸、电芯等方面实现成本下降。
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历史上银行业总是与危机相生相伴，自1920年以来美国银行和储蓄业经历了多轮倒闭周期，”大萧条”期间倒闭的银行超过9000家，此后的储货危机和金融危机伴随着大规模的银行倒闭；
疫情之后，美联储和财政部共同创造了宽松盛宴，但最新数据显示，美国M2增速历史性出现负增长，同时美国信货增速也开始出现放缓的迹象；
流动性收紧的情况下，银行主动收紧信货供给，从而对居民消费和企业投资构成影响，前美联储主席伯南克和耶伦都曾表态银行系统失灵是经济下行风险的重要来源；
市场担忧硅谷银行倒闭除了引发恐慌情绪在区域性银行蔓延，还有可能进一步向地产等市场扩散，从而导致美国经济快速进入衰退。从历史看几乎每一次银行信货的下降都伴随着经济危机。
Silvergate、SVB和Signature和三家银行相继倒下后，银行业的恐慌情绪还在持续蔓延，现在处于震中的是第一共和银行。
在美国银行、花旗集团、摩根大通和富国银行等11家银行共同宣布向第一共和银行共计存入300亿美元无保险存款后，第一共和银行股价反弹昙花一现！投资者十分担心银行业的动荡会将全球经济拖入衰退的泥沼。
自1920年以来美国银行和储蓄业经历了多轮倒闭周期。在1929-1933 年〞大萧条〞期间停业或倒闭的银行就超过9000家，为了应对金融恐慌和银行挤兑，FDIC应运而生。
FDIC成立之后，80年代未和90年代初美国储货危机又爆发了大规模银行倒闭。根据FDIC统计，储贷危机期间破产的机构超过2900家，对应总资产约9200亿美元，占期间年均GDP的19%左右。
2008年金融危机期间400余家银行倒闭，对应总资产超过6000亿美元。
我们发现嘉信理财和硅谷银行很相像，浮亏比SVB多100亿！
归根到底，“债券浮亏”和“不稳定存款”已经成为了银行业的罪魁祸首。而美国第八大银行——嘉信理财同样站在了悬崖边上。
硅谷银行风波的背后，是坐拥十万亿级别的国债和高等级抵押债的银行资产。这是个比次级房贷更令人敬畏的市场。一旦这些隐藏在水下债券头寸迎来清算，你会发现，整个银行体系会比想象的更为脆弱。
浮亏能亏掉两个自己？
SVB确实是一个异类。它特别的经营模式和资产结构在于，资产端：大规模投资长期债券且隐藏了巨额浮亏。负债端：客户集中度极高且依赖不稳定存款。因而在SVB带来的风暴中，“大规模债券浮亏”和“不稳定存款”成为了引起破产的根本原因。
而在巴克莱最新的银行资产负债风险筛选中，嘉信理财它持有的可出售金融资产（AFS）规模是有形股本的24倍，比SVB大十倍，浮亏比SVB高100亿。
而它持有到期金融资产（HTM）的浮亏达到了有形股本的2.35倍，比SVB翻一番。也就是说，如果把这些持有的资产抛掉，SVB亏掉了一个自己，那嘉信理财至少要亏掉两个自己。
说起来嘉信理财，就不得不提嘉信理财的创始人Charles Schwab。一个35岁的中年男人，离异，而且还持续创业失败，穷的是叮当响，只有6位数的负债，就这Charles Schwab还想在强手如林的金融界创业。想想都有点天方夜谭。
1973年春天，Schwab做出了人生中重要的选择，再次借钱收购原来合作伙伴的股权，把合资公司改造成独资公司，并用自己的名字加以命名，就这样嘉信理财诞生了。
虽然刚开始也是像无头苍蝇一样摸索了一阵，但很快Schwab明确了公司的定位，专注经纪业务，用最便宜最便捷的方法为那些有独立投资能力的个人投资者提供证券买卖服务。
而之所以选择这个业务，按照Schwab的说法，是因为他自己就热爱投资，但当时美国的证券经纪行业，不仅价格昂贵，更重要的是经纪人满嘴“故事”，根本不是站在客户角度来推荐股票，而是为了自己的佣金。对于他这种有独立投资能力的人，高效便捷、低价的交易服务就是唯一的诉求。
成立到现在50余年，已经从一个小型的折扣经纪商成长为全美最大的金融财富管理公司，资产总额5510亿，这相当于SVB的2.5倍，截至2022年底，其客户资产规模为7.05万亿美元，活跃的经纪账户为3380万个。
嘉信理财的异常还在于它是一家几乎混业银行的券商。因此相比银行整体50%信贷+25%证券的资产结构，嘉信则有60%的资产投资于证券组合。
持有证券原本被认为是支持银行流动性的一种方式。但随着利率的飙升，持有证券反而变成了关键的风险点。
巴克莱表示，银行持有的HTM证券未实现亏损总额超过6000亿美元。而嘉信理财的风险也就自然而然的要比银行平均值高接近3倍。
嘉信理财的转移术
为了掩盖和消化这些未实现亏损，嘉信理财在去年年报中做了两大转移。首先是将1730亿美元AFS转移到了HTM；其次是提取了包括可售证券未实现亏损在内的累计其他综合收益（AOCI）226亿美元。
这里首先涉及到可供出售金融资产（AFS）和持有到期金融资产（HTM）的账面差别。银行可以将持有的证券按照AFS或HTM计入资产负债表。这一指定由银行自行决定，但大有差别。
AFS证券受市场价格约束，市价浮动盈亏将通过累计其他综合收益（AOCI）直接增加或减少净资本。但未实现HTM证券的市值变化则不会反映在任何银行的资产负债表或资本比率中。
因此为了减少未实现亏损对净资本的影响，不少银行去年开始都将部分证券投资组合从AFS重新分类到HTM，从而管理这一风险。嘉信理财也是如此，将大约1730亿AFS移到了HTM。
而根据巴克莱的计算，嘉信理财在HTM中的浮动亏损，足够亏掉两个自己（HTM Net unrealized losses/TCE=235%）。但实际上这是建立在嘉信理财的超额计提AOCI上。
根据嘉信理财去年年报，其提取了包括可售证券未实现亏损在内的累计其他综合收益（AOCI）226亿美元（银行子公司层面约196亿美元）。
从年底AFS和HTM 的浮亏来看，AFS约123亿美元，HTM约141亿美元，合计264亿美元。AOCI本应只包括AFS的浮亏，226亿显然已经包含了某些转移时点前HTM的浮亏。因而实际HTM净浮亏/TCE应该在63.5%左右，而非235%。（TCE作为资本金的一个指标，衡量普通股东的权益保护）。
也就是说如果不转移到AFS，嘉信理财虽然不至于亏掉两个自己，但账面浮亏大约也要占到六成以上普通股本，不知道对此，以普通股东为主的证券市场会怎么想。当然这还只是截止到2022年年底的数据。
存款端真的可靠么？
对于依然隐藏了的38亿浮亏，嘉信相比SVB有两个好消息。一个是美联储新推出的250亿银行定期融资计划BTFP。另一个是嘉信的存款并不是高度集中且不稳定。
嘉信理财的主营是经纪和财富管理，存款来源更广泛，且考虑到金融交易结算，存款的粘性也更大，但是，“现金分流”速度可能会超过嘉信理财银行持有的到期资产的速度，同样给嘉信的负债端带来较大的压力。
飙升的利率促使投资者将现金转移到收益更高的账户，例如货币市场基金，这被称为“现金分流”。其已导致2022年第四季度约430亿美元从嘉信理财现金账户中转出。
2023年2月底，嘉信银行平台的生息现金存款，比2021年底下降了20%。而3月第一周以来，流入嘉信货币市场基金的资金平均每天有14亿美元。
当现金分流的速度超过嘉信理财银行持有的到期资产的速度（今年预计只有约320亿美元到期），为了将有被提取的资金量存入货币市场账户，嘉信理财不得不以更高的成本借钱，这样持续下去，终将触及经纪业务的底线。瑞银预计，由于借贷成本增加，嘉信理财今年的收益比去年下滑20%。
此外另外一个坏消息
根据媒体数据统计，截至 3 月 15 日，嘉信理财客户在短短三天从其优质基金撤出88亿美元。为半年来最大的流出金额。
数据显示，客户从两只Schwab Value Advantage Money 基金撤出资金，是至少六个月来最大的赎回额；截至3月15日，这两只基金的资产总额为1950亿美元。
银行体系比想象的更脆弱
资深研究员指出：美国银行系统的持有资产的市值比其账面价值所显示的实际上要低2万亿美元。所有银行持有的按市价计价的资产平均下跌了10%，排名最低的5个百分位数下跌了20%。有10%的银行存在比SVB更大的未确认损失，10%的银行资本低于SVB。
以所有美国银行为样本，即使只有半数未投保的储户决定提款，就有近190家银行面临对投保储户造成损害的潜在风险，有3000亿美元的投保存款面临风险。
总的来说，银行资产价值的下跌极大地增加了未投保储户挤兑银行的脆弱性。
这些隐藏在水下债券头寸终有一天将迎来解决。绝大多数银行想必永远也不会承认其债券投资组合的浮亏，因为它们觉得可以且只会持有债券直至到期。
这些资产不是垃圾，绝大多数是美国国债和高等级抵押债券。
研究人员还指出：在银行资产市值下降之前，所有美国银行的资本都是正数。然而，减记这些资产市值之后，累积总资产达11万亿美元的2,315家银行出现了负资本。银行持有资产价值的下降显著降低了银行资本质量，并增加了银行破产的风险。
从更深层次来看，长期的货币宽松已经将银行的证券资产市场打造成了十万亿级的庞然怪物，令人望而生畏。这一次美联储在48小时内就宣布了储户和流动性救助，“速度”大概是08年次贷危机后，管理层唯一吸取的教训。
也许这一次靠着流动性又拯救了市场，但问题是能救到什么时候？
好了，今天的视频到这里就结束了，欢迎大家的收看。我们下期再见拜拜。
始于谷歌，发迹于 OpenAI，这是很多 GPT-4 贡献者的职业轨迹。
这个星期，OpenAI 大模型 GPT-4 的发布让全球科技圈的技术竞争进入了白热化。几天之内，ChatGPT、必应搜索和 Microsoft 365 相继接入 GPT-4，微软的 AI 应用瞬间比竞争对手拉开一个身位，甚至有人说，新的工业革命开始了。
一方面我们被 GPT-4 的效果所震撼，一方面我们也迫不及待的想要了解背后的技术，好奇它的训练方法、使用的算力等。
但遗憾的是，OpenAI 并不 Open。在公开的论文（其实更像技术报告）中，OpenAI 明确地说，GPT-4 模型使用 RLHF 精调外，不会公开任何技术细节。
鉴于 GPT-4 等大型模型的竞争性与安全影响，本报告不包含有关架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等更多详细信息。
不过，在此报告中，OpenAI 详细列出了贡献者及其负责的工作内容。这值得我们细致研究。这几百人的贡献者名单与分类，能让我了解到 GPT-4 的成功背后包含了哪些部门、技术分枝的努力。
在这篇文章中，我们对有代表性的贡献者进行了盘点，期待能为读者带来启发。
研发人员占绝大多数
从组织架构的设置上看，GPT-4 幕后的研发团队大致可分为七个部分：预训练（Pretraining）、长上下文（Long context）、视觉（Vision）、强化学习 & 对齐（RL & alignment）、评估 & 分析（Evaluation & analysis）、部署（Deployment），以及其他贡献者（Additional contributions）。
预训练部分的工作细分为：
计算机集群扩展（Compute cluster scaling）
数据（Data）
分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure）
硬件正确性（Hardware correctness）
优化 & 架构（Optimization & architecture）
Training run babysitting
长上下文部分的工作细分为：
长上下文研究（Long context research）
长上下文内核（Long context kernels）
视觉部分的工作细分为：
架构研究（Architecture research）
计算机集群扩展（Compute cluster scaling）
分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure）
硬件正确性（Hardware correctness）
数据（Data）
对齐数据（Alignment Data）
Training run babysitting
部署 & 后训练（Deployment & post-training）
强化学习 & 对齐部分的工作细分为：
数据集贡献（Dataset contributions）
数据基础设施（Data infrastructure）
ChatML 格式（ChatML format）
模型安全（Model safety）
Refusals
基础 RLHF 和 InstructGPT 工作（Foundational RLHF and InstructGPT work）
Flagship training runs
代码功能（Code capability）
评估 & 分析部分的工作细分为：
OpenAI Evals 库
模型等级评估基础设施（Model-graded evaluation infrastructure）
加速预测（Acceleration forecasting）
ChatGPT 评估
能力评估（Capability evaluations）
编码评估（Coding evaluations）
真实世界用例评估（Real-world use case evaluations）
污染调查（Contamination investigations）
指令遵循和 API 评估（Instruction following and API evals）
新功能评估（Novel capability discovery）
……
细读贡献者名单，不难发现，GPT-4 项目团队的成员通常「身兼数职」。对于希望追赶 ChatGPT 的科技公司来说，OpenAI 提供的部门架构样板提供了一些可以学习的思路。另外，它对于 AI 领域人才的未来发展方向或许也有一些启示。
在 ChatGPT 发布之后，OpenAI 在人才招聘方面也做出了一些调整，招募了数十名前谷歌和 Meta 员工来创建人工智能聊天机器人。
在 OpenAI 上，谷歌作为「硅谷黄埔军校」的名头算是坐实了：根据 LeadGenius 和 Punks & Pinstripes 的数据显示，该公司的 300 多名员工（数据截止到 2023 年 1 月）中有许多来自谷歌和 DeepMind 的母公司 Alphabet。数据显示，OpenAI 目前雇佣了约 59 名谷歌前员工和约 34 名 Meta 前员工，同时包括几名苹果和亚马的前逊员工。
鉴于 OpenAI 在 GPT-4 发布的第一时间就公开了所有贡献者名单，机器之心整理了一部分参与工作的华人学者。如果遗漏，欢迎补充。
预训练组
Trevor Cai
Trevor Cai 是 GPT-4 项目中吞吐量团队的负责人。Trevor Cai 本硕毕业于南加州大学，2022 年 3 月加入 OpenAI。在加入 OpenAI 之前，Trevor Cai 曾在 DeepMind 工作近 5 年，担任软件工程师。
袁启明
袁启明（Qiming Yuan）是 GPT-4 项目数据集来源和处理团队的负责人。袁启明本科毕业于清华大学，硕士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校，2018 年加入 OpenAI。此前，袁启明曾在微软工作近三年。
Che Chang
Che Chang 作为 OpenAI 的副总法律顾问参与了 GPT-4 的研发，他博士毕业于美国西北大学，2021 年加入 OpenAI，此前在 AWS 领导了人工智能 / 机器学习和市场业务的法律团队。最近一段时间，OpenAI 的法律团队还在招聘 AI 产品顾问。
欧阳龙
欧阳龙 2019 年加入 OpenAI，担任研究科学家。Long Ouyang 本科毕业于哈佛大学，博士毕业于斯坦福大学，曾在斯坦福大学任博士后研究员。欧阳龙也参与研发了 ChatGPT 相关的技术项目，他还是 InstructGPT 论文的第一作者。
翁丽莲
翁丽莲（Lilian Weng）是 OpenAI 人工智能应用研究的负责人，2018 年加入 OpenAI，在 GPT-4 项目中主要参与预训练、强化学习 & 对齐、模型安全等方面的工作。
Tao Xu
Tao Xu 2019 年加入 OpenAI，先后毕业于北京大学、康奈尔大学。Tao Xu 曾在微软的必应机器学习研究组工作四年。
Jie Tang
Jie Tang 在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位，导师是 Pieter Abbeel。加入 OpenAI 前，他曾在初创公司和 Dropbox 工作约四年时间。Jie Tang 本科就读于哈佛大学，2008 年获得计算机科学和经济学学士学位。
Ben Wang
Ben Wang 目前是宾夕法尼亚大学本科生，2021 年加入 OpenAI。Ben Wang 参与了 GPT-4 项目的预训练和长上下文方面的工作。
视觉组
Mark Chen
Mark Chen 2018 年加入 OpenAI，任研究科学家，毕业于麻省理工学院（MIT）。他参与了 GPT-4 项目中视觉方面的工作。
Casey Chu
Casey Chu2020 年加入 OpenAI，毕业于斯坦福大学计算数学专业。Casey Chu 的主要研究方向是多模态 AI 系统，他在 GPT-4 项目中主要参与视觉方面的工作。
胡绳丽
胡绳丽（Shengli Hu）2022 年加入 OpenAI，她硕士毕业于复旦大学、博士毕业于康奈尔大学。她的研究兴趣在于社会科学、计算语言学、计算机视觉和语音的跨学科研究。胡绳丽曾在自然语言处理、计算机视觉、语音和应用统计方面的顶级会议和期刊上发表过多篇论文，包括 CVPR、ACL、EMNLP、ECCV 等等，并获得过最佳论文奖提名。
Tianhao Zheng
Tianhao Zheng2022 年加入 OpenAI。他本科毕业于清华大学，博士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校。再加入 OpenAI 之前，他曾先后在英伟达、谷歌、Twitter 工作过。Tianhao Zheng 在 GPT-4 项目中主要参与了视觉方面的工作。
翁家翌
翁家翌（Jiayi Weng）2020 年在清华大学计算机科学与技术系获得本科学位。2021 年在 Sea AI Lab 实习期间，主要参与了强化学习算法库 Tianshou（天授）的开发，该项目已获得 5.9K GitHub Star。CMU 硕士毕业后，翁家翌加入 OpenAI 任研究工程师。
强化学习 & 对齐组
Chong Zhang
Chong Zhang 2010 年就读浙江大学计算机系，2014 年在加拿大西蒙弗雷泽大学获得学士学位，随后在谷歌、苹果公司担任工程师。2019 年就读加州大学洛杉矶分校，2021 年获得计算机硕士学位后，在 OpenAI 工作至今。
Shengjia Zhao
Shengjia Zhao2016 年本科毕业于清华大学，2022 年在斯坦福大学获得计算机科学博士学位，师从 Stefano Ermon，随后加入 OpenAI。
Stephanie Lin
Stephanie Lin 本科和硕士期间分别就读于麻省理工学院和佐治亚理工学院。加入 OpenAI 之前，她曾是牛津大学研究学者。
Tong Mu
Tong Mu 本科就读于加州大学洛杉矶分校，后在斯坦福大学获得博士学位。2022 年加入 OpenAI。
Jeff Wu
Jeff Wu 本硕均就读于麻省理工学院。他是初创公司 Terminal.com 的第二名员工，该公司被收购后，他曾在谷歌工作约 2 年的时间。2018 年，Jeff Wu 加入 OpenAI。
肖凯
肖凯（Kai Xiao）在麻省理工学院获得了学士学位和博士学位，曾在微软、DeepMind 等机构实习。2022 年 9 月加入 OpenAI。
Kevin Yu
Kevin Yu 在加州大学伯克利分校获得物理学学士学位及神经科学博士学位。2022 年加入 OpenAI。
Haozhun Jin
Haozhun Jin2013 年本科毕业于清华大学计算机系，2015 年获得斯坦福大学硕士学位。2015 年到 2018 年，他在 Meta 担任软件工程师，2023 年 1 月加入 OpenAI。
顾世翔
顾世翔是出生于日本的加拿大华人，曾是谷歌研究院研究科学家，研究领域包括深度学习、强化学习、概率机器学习和机器人技术。他拥有剑桥大学和马普所智能系统研究所的机器学习博士学位，在多伦多大学获得了工程科学学士学位，论文指导教授为 Geoffrey Hinton。
评估 & 分析团队
Alvin Wang
Alvin Wang2022 年 8 月加入 OpenAI，为评估 & 分析团队核心贡献者之一。此前他曾在 VMware、Tesla 等公司工作过几年。2013 年本科毕业于南加州大学。
Angela Jiang
Angela Jiang 于 2021 年 11 月加入 OpenAI，在微软和谷歌有过短暂的工作经历，她本科毕业于西北大学，于 CMU 获得博士学位。
Jason Wei
Jason Wei 于今年 2 月加入 OpenAI，主要研究 ChatGPT。此前他是谷歌 Brain 的高级研究科学家，在那里推广了思维链提示，并共同领导了指令调优工作。他在谷歌和 Jeff Dean 等人共同撰写了关于大模型涌现能力的论文。
Juntang Zhuang
Juntang Zhuang 于 2022 年 4 月加入 OpenAI，此前曾在谷歌实习四个月。他本科毕业于清华大学，硕士毕业于耶鲁大学，并在耶鲁大学拿到博士学位。他的研究主要是为生物医学应用开发新的机器学习技术。
Derek Chen
Derek Chen 于 2021 年加入 OpenAI，是一名技术安全分析师。他毕业于美国东北大学，此前在谷歌工作过不到一年的时间。
宋飏
宋飏（Yang Song）目前在 OpenAI 担任研究员，并将于 2024 年 1 月加入加州理工学院电子系（Electrical Engineering）和计算数学科学系（Computing and Mathematical Sciences）担任助理教授。宋飏本科毕业于清华大学数理基础科学班，2022 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位，师从 Stefano Ermon。他的主要研究方向是机器学习，包含深度生成式模型（deep generative models），概率推理（probabilistic inference），人工智能安全性（AI safety），以及人工智能方法与其他科学领域的交叉（AI for science）。他是扩散模型（diffusion models）和分数匹配生成式模型（score-based generative models）的主要奠基人之一。他发表在 NeurIPS 2019 的工作首次在图片生成质量上实现了对生成对抗网络（GAN）的超越。博士期间他的一作论文获得了 ICLR 2021 杰出论文奖，相关研究获得了苹果奖学金、摩根大通奖学金，以及 WAIC 云帆奖。
模型部署
Michael Wu
Michael Wu 2021 年加入 OpenAI，主要的工作是人工智能应用研究。Michael Wu 毕业于 MIT，是 GPT-4 项目的推理研究负责人。
Andrew Peng
Andrew Peng 2022 年底加入 OpenAI，他曾经在微软工作两年。Andrew Peng 毕业于加州大学伯克利分校，主要参与 GPT-4 API 和 ChatML 部署方面的工作。
吴雪枫
吴雪枫（Sherwin Wu）2022 年加入 OpenAI，主要的工作是人工智能应用及 API 开发。吴雪枫毕业于 MIT，在 GPT-4 项目中主要参与 API 开发和 ChatML 部署方面的工作。
Jason Chen
Jason Chen 本科就读于麻省理工学院，2007 年到 2014 年期间在谷歌担任软件工程师，2014 年到 2019 年任职于初创公司 Apptimize，2019 年到 2023 年 2 月任职于 Argo AI，2023 年 2 月加入 OpenAI。
其他贡献者
Xin Hu
Xin Hu 于 2022 年 6 月加入 OpenAI，主要负责开发用于云安全、k8s 安全、认证 / 授权和访问控制的安全服务和平台。
此外，在 GPT-4 的开发上 OpenAI 也对微软表示了感谢，特别是微软 Azure 服务为模型训练提供了基础架构设计和管理方面的支持，微软必应团队、安全团队也对 GPT-4 的部署等工作作出了贡献。
参考链接：
https://openai.com/contributions/gpt-4?continueFlag=ee0eebd278339fc5ba428add63b4b4fd
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf
周五，美股三大指数收跌，金融市场再度回归恐慌模式！11家大银行的团结救助只是让第一共和银行（FRC）的反弹昙花一现！投资者十分担心银行业的动荡会将全球经济拖入衰退的泥沼。避险情绪升温！
截至收盘，道指跌384.57点，跌幅为1.19%，报31861.98点；纳指跌86.76点，跌幅为0.74%，报11630.51点；标普500指数跌43.64点，跌幅为1.10%，报3916.64点。
尽管周五出现了跌势，但标普500和纳指均录得了周涨幅。道指则下滑。在硅谷银行、签名银行、瑞士信贷等一些银行相继暴雷后，投资者正在权衡银行业危机对下周的美联储证策将产生何种影响。一些投资者认为银行业的动荡可能促使美联储下周暂停加息。
银行业危机继续
第一共和银行（FRC）重启暴跌势头，今日其股价暴跌近33%，创下历史最大周跌幅纪录。银行股今日整体重演大跌，带头拖累美股大盘回落！
大银行中，美国银行和富国银行收跌近4%，摩根大通跌近3.8%，高盛收跌3.7%，摩根士丹利跌3.3%，花旗收跌3%。本周富国银行跌8.7%，美银和花旗跌超8%，高盛跌超7%，摩根士丹利跌超6%，摩根大通跌近6%。
瑞信的股价是近期市场对银行业看法的风向标，一定要每天都看，其股价在周五大跌近7%，这背后是对银行业风险蔓延的恐慌。瑞士信贷交易对手风险激增，完全无视瑞士央行的救助计划；
瑞银正在就部分或整体收购瑞信进行磋商，双方将在周末另外会谈，现在全世界都在等待结果，将再度对金融市场走势产生重大影响。
在硅谷银行的前母公司硅谷银行金融集团（SVB Financial Group）申请破产保护后，被监管方拍卖出售的硅谷银行将被摘牌；
据我们得到的消息，多家周四参与救助第一共和银行的机构也在考虑收购FRC，有兴趣的买家之中就包括摩根士丹利和PNC银行。
媒体知情者称，可能几天内就会达成第一共和银行的收购协议，但并不能保证达成。一家直接参与救助的大行CEO称，“人人都在考虑收购第一共和银行”，还说它是“一家遭遇流动性危机的伟大银行”。
另有媒体消息称，第一共和银行计划通过非公开配售股票增加现金，考虑通过增发新股，向其他银行或私募股权公司募资。募资相关协议的一切条款都还在讨论中，全面出售也是有可能的。
但是我们美股投资网分析认为，大行注入存款只是短期的解决方案，投资者并不买账，新增存款可能避免储户挤兑，但没有增加银行股本，股东肯定认为身处险境。
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