0月27日，CNCC2023大模型與推薦系統技術論壇在沈陽順利舉行。
隨著人工智能領域的不斷突破，大模型的潮流已然席卷而來。大模型一躍成為時代的新寵，展現出強大的通用性和泛化能力，為AI技術的應用進一步打開了想象空間。與此同時，推薦系統作為大規模機器學習算法應用較為成熟的方向之一，如何與大模型結合，具有重要的理論和實踐價值，引發業界高度關注。
近日，第二十屆中國計算機大會 (CNCC 2023) 在沈陽召開。為進一步促進學術界和產業界的交流，10月27日，「大模型與推薦系統」技術論壇順利舉行。本論壇由小紅書技術副總裁風笛、中國科學技術大學教授何向南擔任主席，邀請清華大學計算機科學與技術系教授張敏、中國人民大學高瓴人工智能學院教授趙鑫、華為諾亞方舟推薦與搜索實驗室主任唐睿明等知名專家學者，共同深入挖掘和探討“大模型與推薦系統”在技術、應用和研究方面的最新進展。
直擊論壇現場，稱得上是“臺上精彩不斷，多位大咖聯袂分享；臺下座無虛席，觀眾慕名而來，擠爆報告廳”。論壇全程共計5小時，活動氣氛熱烈。參會者們盡情地享受這一知識盛宴，遇到關鍵時刻舉起手機拍照、記錄，汲取著科學養分，與嘉賓們面對面交流。本次論壇同步直播，吸引超過3.6萬名技術人士在線觀看。
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分享 · 大模型時代推薦系統的挑戰與機會
大模型（Large Language Model）在不同領域被廣泛采用，如自然語言處理、計算機視覺等。如今，這種趨勢也蔓延到推薦系統領域。清華大學張敏教授帶來分享《大模型時代推薦系統的挑戰與機會》主題報告時，開篇便指出：“ RecSys彰顯未來發展的新趨勢，分析2023年錄用論文關鍵詞可知，LLM正在推薦系統領域受到比較大的關注?！?/span>
大模型對推薦系統帶來什么樣的挑戰呢？張敏教授在現場深入講述4個挑戰：
● 如何將大模型與推薦系統結合？是選擇“基于大模型的推薦”，還是“大模型增強的推薦”的問題。向左走，向右走，是兩條完全不一樣的技術路線，等著大家探索研究；不過“條條大路通羅馬”，也許未來能走出一條深度融合、殊途同歸的道路。
● 流暢（Fluency）與智能的區別。大模型的表現令人感到驚艷，它能比較流利地回答很多問題，但不代表它是智能的，更不能保證其可信性（trustworthy），這兩者不能簡單地等同起來。
● 如何區分幻覺（hallucination）與欺騙 (con)，以及解決計算資源問題。在推薦系統中，我們容易把“幻覺”當成背鍋俠：把大模型所有錯誤歸結成“幻覺”，但其實不一定是“幻覺”，而是“欺騙”。從識別檢測、到修正、到真正實現推理，還有很長的路要走。
● 如何理解“用戶”（數據、意圖、個性化、評價）？大模型使用的是內容數據，如何理解用戶意圖，提供個性化的信息服務，并給出諸如滿意度、解釋性、可信度的評價，也是重要的挑戰。
清華大學計算機科學與技術系教授 張敏
大模型時代的推薦系統，雖然面臨許多挑戰，但也蘊含著非常多的機會！對此，張敏教授提及她們團隊和其他學者的工作，包括大模型與推薦系統結合，在多個數據集上表現出色，很有潛力；通過新的數據收集方式，構建了基于LLM的模型推薦式對話數據集；探索新的應用場景，通專結合，例如在司法場景下做類案推薦系統，模型性能提升16%-20%。不僅如此，大模型還帶來新的用戶交互方式，開始改變多年來的 “Lazy User” 假設，讓用戶變得更有耐心，引發用戶行為研究熱潮。負責任的推薦系統：在多樣性、可解釋性、公平性、智能性等方面有非常多的探索空間，期待大模型將帶領推薦系統進入下一個新高度。
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分享 · 小紅書推薦系統創新性探索
小紅書因種草而聞名，如今逐漸演化成多元化的線上社區。作為一個普通人幫助普通人的內容社區，推薦系統在其中發揮著非常重要的作用，其流量分發更加關注于普通人的分享，呈現出更中長尾的分布。小紅書技術副總裁風笛在報告《小紅書推薦系統創新性探索》中，結合實際業務特點，詳細分享了一個典型的工業界社區型推薦系統，會遇到哪些技術挑戰以及應對策略。
多模態內容理解是高效分發的基石，風笛表示：“想做到準確的個性化推薦，其實離不開對內容的充分理解。只有讓系統真正掌握了內容是什么、用戶愛什么，才能夠推薦得更加精確。”小紅書的海量數據集具有質量優、品類多、語義分布廣、內容載體多樣、標簽表征瓶頸等特點，小紅書技術團隊借助大規模多模態預訓練模型，構建起向量化的內容理解體系，在行為和內容兩個領域進行聯合表征學習，使得用戶刷新反饋時間控制在 800ms 以下。
小紅書技術副總裁 風笛
冷啟動問題是推薦系統的重要課題之一，而流量的分發策略反映了不同平臺的選擇。小紅書選擇“去中心化分發”，在公域曝光中，愿意把超過 50% 的流量分發給普通用戶。通過“內容信息提取和初始化、種子人群全旋和投放、Lookalike擴散和模型承接”這四步，技術團隊跑出了適合小紅書生態的冷啟動算法。推薦系統需要面臨多個業務目標的優化，如何平衡是關鍵。風笛分享小紅書在多目標建模、多目標融合、Debias、人群破圈、留存建模等方面的實踐經驗。
一般來說，用戶口碑對產品拉新和留存都有非常大的影響。如何提升推薦系統的多樣性，避免“追打”密集，提升用戶口碑呢？小紅書采用 Exploitation & Exploration方法：對全站多場景和長短期各種用戶行為數據，進行序列化建模，從而提高模型興趣捕獲和刻畫能力；同時采取DPP和MGS等向量打散機制緩解，并通過人群召回解決興趣探索問題。推薦系統和大模型的結合有非常廣闊的前景，尤其對有場景的企業來說，風笛期待通過這種結合能夠探索出不一樣的世界，并為推薦系統帶來更多創新和發展。
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分享 · 大模型推薦：挑戰、進展與未來
以GPT為代表的大語言模型展示了驚人的新興理解、推理和規劃能力，催生了將LLM應用于推薦系統以提升性能和用戶體驗的有前景的研究方向。中國科學技術大學何向南教授在《大模型推薦：挑戰、進展與未來》的報告中，具體回答了一個問題：“我們為什么考慮在推薦系統中使用大模型？”這對應著三個能力：利用大模型的表示能力，完善物品理解、用戶建模；利用其泛化能力，快速適應新的推薦任務，高?？缬蚍夯?；利用其生成能力，進行個性化內容生成，構建生成式推薦。
中國科學技術大學教授 何向南
然而，大模型不是天然適合做推薦的，如何讓其會做推薦任務且做得好，需要將它與推薦對齊。面對任務類別和信息模態兩大挑戰，何向南教授詳細分享了相應的解決方案，以及實驗效果：
● 對齊推薦任務，使用指令微調等方式讓大模型學會推薦任務，能夠做推薦。與傳統方法相比，在冷啟動場景下，大模型推薦效果更友好；也能泛化到不同領域。
● 對齊推薦信息模態，通過信息對齊，讓大模型理解協同信息，能夠把推薦做的更好。要充分發揮大模型的能力，從“判別式推薦”轉為“生成式推薦”。何教授介紹“兩步定位范式”方法，并在定位過程中加入其他統計信息，可實現“對齊生成式推薦，再進一步對齊到真實推薦”。實驗結果表明，CoLLM方法可以顯著提升大模型推薦在Warm Start的場景表現，同時保障Cold Start場景的能力。DreamRec框架生成的理想交互在隱空間表征，可以利用大模型得到自然語言解釋。
大模型推薦系統未來會如何發展？何向南教授分享了他的展望：大模型部署落地面臨的推理效率和實際效益、公平性與偏見問題、基于用戶個性化信息需求進行內容生成&推薦、將生成式AI集成到推薦引擎的新架構、利用上下文信息增強推薦、借助大模型多輪交互能力進行用戶興趣引導等都是值得我們長期研究探索的。
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分享 · 大語言模型在推薦系統中的應用
推薦算法的核心是研究學習“用戶、資源、背景”三者之間的函數關系，以實現良好匹配。隨著推薦算法的發展，從協同過濾到矩陣分解、再到神經網絡，和如今的大模型，函數形式不斷發生變化。中國人民大學趙鑫教授結合團隊的前沿工作，在《大語言模型在推薦系統中的應用》的報告中介紹了大語言模型的最新應用成果。
中國人民大學高瓴人工智能學院教授 趙鑫
隨著大模型的蓬勃發展，其展現出強大的多任務、零樣本適配能力，讓推薦系統有了質的改變，能夠更好地挖掘用戶的興趣和需求，提供更加個性化的推薦服務。按研究進展，趙鑫教授分為三個部分詳細介紹：
● 大語言模型是推薦系統中的零樣本精排器。重點探討了大語言模型的推薦能力，以及什么因素影響大模型的排序表現。在大模型時代下，設計更靈活的用戶—系統交互方式比較重要。報告探討了如何將推薦任務用自然語言指令的形式描述，以及如何利用通用大語言模型構建私域推薦系統。
● 推薦是遵循指令：大語言模型賦能的推薦算法。面對“推薦系統中的指令如何定義與收集”、“通用語言模型如何對齊到私域推薦系統”的挑戰，團隊提出了一個系統的指令微調解決方案，使得大模型有效適配推薦任務，并在序列推薦、商品搜索、個性化搜索等場景進行實驗。
● 大語言智能體是協同過濾學習器。由于大語言模型的參數不能被更新，如何更好地進行推薦任務的學習成為關鍵。核心思路是對“用戶”和“物品”雙向建模，讓兩者真正交互起來，并使用記憶機制和反思機制進行更新與學習，促進偏好信息在智能體間的流動。
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分享 · 推薦系統如何從大語言模型中取長補短：從應用視角出發
大語言模型為推薦系統提供充分的語義信號和外部知識，但存在缺乏協同信號和線上推理時延問題。華為唐睿明博士在《推薦系統如何從大語言模型中取長補短：從應用視角出發》報告中，探討了推薦模型如何從大語言模型中受益，從而能夠優化推薦性能和用戶體驗。
華為諾亞方舟推薦與搜索實驗室主任 唐睿明
唐睿明博士從兩個角度展開討論，一是何處運用大語言模型（Where）：傳統的推薦流程里面，在哪里可以用到大語言模型進行增強，如特征工程、特征編碼、打分排序、流程控制等階段。二是如何運用大語言模型（How）：即如何運用大語言模型進行增強？報告中提及四個象限，總結了現有工作在大語言模型用于推薦系統方面的兩個關鍵趨勢。這些象限涵蓋了使用大語言模型的不同方式和應用場景，提供了指導推薦模型如何從大語言模型中受益的思路。
對于推薦系統的未來發展，他期待利用大模型緩解稀疏場景：解決冷啟動和長尾問題；引入外部知識：在資訊類場景下豐富 item 側信息；改善交互體驗：用戶可以主動通過交互式界面自由地描述他們的需求，從而實現精準推薦！
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圓桌論壇·大模型賦能推薦系統：機遇和挑戰
在主題報告分享結束后，風笛作為圓桌論壇主持人，與清華大學計算機科學與技術系教授張敏、中國人民大學高瓴人工智能學院教授趙鑫、華為諾亞方舟推薦與搜索實驗室主任唐睿明，及現場嘉賓圍繞大模型在推薦系統中的獨特優勢、所面臨的挑戰，以及在大模型和推薦系統領域的未來發展中，從業者和學生該具備哪些關鍵技能等問題進行了深入的探討。
Panel 現場
推薦系統的發展經歷了從基于內容的推薦，到協同過濾，再到二者融合的過程。如今，我們站在了大模型的新起點。那么在接下來2到3年的時間里，大模型在推薦系統中將有哪些獨特的優勢？趙鑫教授認為，大模型最吸引人的地方在于它的想象力，如果能夠充分利用這種想象力，去探索一些特殊場景的推薦，將會更好地滿足用戶的需求。例如，在推薦系統中，一些復雜的場景可能難以明確界定或獲取相應的數據，但利用大模型的想象力，就有可能應對這種復雜的情境。對于大模型的獨特優勢，張敏教授補充道：“它改變了我們對于什么是‘知識’的看法，長久以來人們一直認為‘知識’等于‘知識圖譜’，但其實并不一樣。有了LLM后，‘知識’的概念會更加廣泛，與常識相關的內容會更利于做推薦”。
隨著新技術潮流的興起，必然會迎來一些挑戰。趙鑫教授提出，推薦系統里的數據很難被大模型完全“消化”，因此在很多場景下無法完全實現用戶興趣的精確建模。唐睿明博士從應用角度指出，當推薦系統朝著智能助手方向發展時，難免會涉及到隱私問題，需要在端側閉環，這對于推理技術提出更高要求。張敏教授將技術挑戰歸結為“可信” 與“資源問題”兩點?！翱尚拧焙w了倫理、結果的可信度、可解釋性等問題，而資源問題則涉及到訓練的效率、時間和資金等因素。盡管面臨挑戰，張教授表示大模型仍然是一個機會，二者最終會走向融合。因此，我們不必糾結于如何在大模型與推薦系統之間做出取舍，而是應該思考如何打造一個雙贏的局面。
隨后，風笛為每位嘉賓準備了特定問題，邀請大家逐一分享。趙鑫教授分享了對于“未來推薦與搜索是否會融合成為一個系統”問題的看法。他認為，推薦和搜索的結合可能會帶來許多優勢。例如當用戶主動搜索信息時，效率會更高，也更便捷。以華為實際應用為例，唐睿明博士闡釋了在推薦系統中數據收集的重要性。對于 To C 產品，面對的是十萬、百萬，逐步到千萬的量級，這對于訓練機制、算法的要求都很高。目前，數據收集及校對仍然需要耗費大量的人力資源，對于企業和團隊來說，需要更加務實，腳踏實地地完成。結合 Google 的 PageRank 例子，張敏教授回答了“如何平衡大模型的計算資源消耗與推薦質量”問題，她指出：目前用戶的信息入口幾乎都是從推薦系統來的，如何去把有質量、有價值的信息找出來是非常關鍵的，這需要我們在安全、質量、效率、資源之間取得平衡。
現場匯聚了眾多的高校學生及年輕工作者，面對大模型和推薦系統的未來發展，從業者和學生需要具備哪些基本的技能和知識？
張敏教授提出了3個建議：首先要深入地理解大模型的原理，它的訓練、學習和推理過程，明白其優缺點，并學會編寫出高效的 Prompt。其次要理解推薦技術本身，不能因為有了大模型，就忽視了推薦系統本身的重要性；同時，需要適應新的人與機器深度交互的變革。更進一步來說，需要實現跨學科、交叉學科的學習，例如了解心理學、社會學、生物學、數學、物理學、認知科學等領域的知識。唐睿明博士也強調了跨學科學習的重要性，并補充說：“在建立了堅實的基礎知識后，應深入研究某一領域，并成為某一領域的專家。只會用錘子和了解怎么打造錘子是完全不同的概念?！痹诿鎸焖侔l展和更新換代的技術背景下，趙鑫教授則建議年輕學者保持開放的心態，學會接納新技術，以便長期處于技術前沿，而非固步自封。
本屆CNCC恰逢創辦20周年，匯聚了圖靈獎獲得者、兩院院士、國內外頂尖學者、知名企業家等各領域專家，現場參會人員達1.3萬人。在 CNCC 2023大會現場，小紅書非常珍惜此次與技術同行深入交流的機會，除「大模型與推薦系統」技術論壇外，超過3000位觀眾直奔小紅書展臺積極互動，了解技術團隊的實踐經驗和案例。不少參會者是小紅書APP的忠實用戶，他們多次停留在展臺，甚至主動邀請自己的朋友一起前來參觀，并在社交平臺打卡分享經歷。非常感謝，期待下次交流！
多年以來，我潛心修煉，終于成就一身過硬的黑客本領，最擅長的必殺技莫過于物理攻擊！誰知道，華爾街金融大鱷們竟也掌握了拔網線的必殺技！”——IT茶館，從不一樣的視角看IT，既講故事，更教知識！
01
被散戶打爆的華爾街空頭
這些年，金融大鱷割散戶韭菜的故事已經太多太多，可這散戶反過來把華爾街金融大鱷給收割了的故事又有多少？
這幾天，全球資本市場最吸引眼球的故事，莫過于華爾街市場上圍繞一只名為游戲驛站(GME)的股票上演的多空大戰。對陣的雙方，一邊是寫字樓里衣著光鮮、高高在上的機構投資者，一邊是散布在全美各地、蜷縮在家中緊盯電腦或者手機的散戶。機構投資者看淡這只股票，大手筆入場做空，散戶們不服，在論壇上吹響集結號發起反擊，強力做多這只股票。
根據S3 Partners的數據,今年以來,游戲驛站的空頭虧損超過50億美元(相當于320億元人民幣)。但種種跡象顯示,這場美國“散戶”與華爾街空頭之間的戰斗仍未結束。
打爆空頭并不僅僅針對GME。散戶們聯合起來，在網上搜尋其他90年代的老公司。
AMC在過去五個交易日里漲幅高達570%。這家經營狀況不佳的影院運營商自1月25日以來，已在市場上售出了6330萬股股票，籌集到3.05億美元。
與此同時，梅西百貨(Macy 's)和迪拉德百貨(Dillard 's)等大量遭做空股票也出現了上漲。
下午1時56分，揚聲器和耳機制造商Koss股價飆升296％后再次停牌，截至下午2時30分左右， Koss被暫停交易了至少18次。
以BB開頭的股票也在周三大幅上漲，包括Build-A-Bear Workshop、黑莓(BlackBerry)和Bed Bath & Beyond。
分析人士稱，這可能是因為散戶交易者試圖在這些股票中制造空頭擠壓。這些股票的空方頭寸高，因此軋空或迫使空頭回補頭寸，從而迅速推高股價。
在散戶的瘋狂帶動下，多個在線交易平臺出現宕機，而Robinhood也成為iPhone上排名第一的金融應用。當前，Robinhood是最受美國散戶歡迎的炒股平臺。
打爆空頭的大旗之下，機構也實在是撐不住了。
據彭博，對沖基金風險偏好經此一役迅速降低，正在以六年多來最快的速度削減股票敞口?；鸾浝碇芏B續第四個交易日平倉空頭頭寸，同時削減多頭頭寸。
高盛集團匯總的數據顯示，在此期間，他們從市場流出的資金總額達到2014年10月以來最高水平。
年初以來的不到一個月里，Sundheim創辦的對沖基金D1 Capital Partners已經損失約20%，COHEN的POINT72也損失了10-15%。最慘的是梅爾文資本（Melvin），截止上周五僅僅三周的時間里已經大幅虧損30%，乃至不得不向同行請求資金援助，而Point72就是其求助方之一。
據CNBC周三報道，在經歷巨額虧損后，梅爾文已于本周二下午清掉了對GME的空頭頭寸。此前市場一度猜測持有GME的空頭頭寸梅爾文將宣布破產，目前，針對GME的做空行為具體虧損金額目前尚不得而知。
02
華爾街金融大鱷們的“黑客技”
“這在商業上毫無意義。”華爾街風投機構Loup Ventures聯合創始人道格·克林頓說，“散戶投資者有一種傾向，他們對股票的看法與機構投資者不同，他們會輕易地投入更多的錢。”
就連手持170多萬股GameStop股票的傳奇基金經理邁克爾·伯瑞（電影《大空頭》男主角原型），都在推特上表示，GameStopGME的大幅反彈是“不自然、瘋狂且危險的”，并@了美國證監會SEC官方推特賬號。
“拋開價格變動不提，我最震驚的是做出這些決定時的思考過程。”萊夫特表示，“任何理性的人，都知道這種交易行為是短命的?！?/p>
如果說故事按照這條線發展下去，無疑會成為金融圈一場影響巨大、參與人數眾多的論戰，可問題是誰能想到，處于金融圈金字塔頂端的華爾街金融大鱷，面對散戶一輪又一輪攻擊時， 除了“打嘴仗”，更夸張的是人家使出了含有宇宙洪荒之力的黑客必殺技——拔網線?。?！
在散戶們還沒來得及慶祝勝利時，來自華爾街凌厲而無恥的反擊立刻到來。
據報道，美國在線券商Robinhood已經關閉了游戲驛站（GME）、AMC院線（AMC）和諾基亞（NOK）的股票買賣。
據Reddit論壇和Twitter的一些用戶反映，目前無法在Robinhood上找到AMC、GME和諾基亞的股票，即已無法交易。
另外，富途控股稱，因上游限制，GME、AMC股票已被禁止開倉（平倉不受影響），美國本土多家券商也禁止了部分此類股票的開倉交易。受此類股票影響，上游交易通道擁堵，部分訂單出現卡頓，建議審慎參與。
盈透證券表示，出于市場異常波動的考慮，將AMC、BB、EXPR、GME和KOSS的期權交易進行清算。此外，股票多頭倉位需要100%的保證金，股票空頭倉位需要300%的保證金，直至另行通知。盈透證券是全球最大的線上券商之一，它的政策具有指標意義。
而在限制交易以前，Discord于周三宣布，他們已經封禁了r/WallStreetBets的服務器，原因是其曾多次違反了該平臺的反仇恨言論政策。
Discord發言人對媒體表示：“由于重復出現了違反社區準則的內容，包括仇恨言論、美化暴力和傳播錯誤信息，WallStreetBets服務器已經被我們的安全團隊關注了一段時間。在過去幾個月里，我們已經向該服務的管理員發出了多次警告。今天，我們決定從Discord中移除該服務器及其所有者，因為他們在收到多次警告后，繼續允許仇恨和歧視性內容的存在。”
拔掉往下？啊這，啊、啊、啊、這、這、這——“華爾街不講武德！”
03
散戶與機構大戰背后的互聯網社群
作為科技人士，我們關注的焦點顯然是在“拔網線”這個關鍵點上，在這場足以寫入全球金融史的散戶與空頭大戰中，被拔掉網線的WSB論壇到底是何方神圣，其又借給了散戶怎樣的科技力量來翻盤呢？
Reddit論壇的Wallstreetbet板塊，簡稱WSB，如同它的名字“Wallstreetbet（華爾街賭場）”一樣，這里聚集了一群把美股市場當做賭場的“賭徒”。
WSB板塊的用戶接近200萬，用戶人群多是千禧一代和Z時代，也就是說普遍是80后、90后和00后。他們的工作職業也很普通：房產推銷員、牧師、廚師、學生等等，平時在論壇里分享一些有關股市的新聞、搞笑圖片或是個人的投資軼事等等——這樣看來，確實和國內的“股吧”類似。
不過，事情由于去年的疫情而開始漸漸發生變化。
在2020年的新冠疫情沖擊下，美國數百萬人口失業，加之很多公司開始實施居家辦公政策。大量賦閑在家的人們在百無聊賴下開始涌入股市，因此去年美股散戶人數大增。
數據顯示，從2019年1月到2020年1月，WSB板塊用戶數從45萬增長到77.4萬，漲幅72%。而從2020年1月至今，WSB板塊用戶數進一步暴漲近130萬新會員，同比漲幅達到了近200%。
根據論壇版主提供的數據稱，該版塊在2020年3月份的瀏覽量為3億次，而2019年12月時僅為3000萬次。
這樣大量的散戶匯聚成一股不可忽視的金融力量。而同時，或許由于新冠疫情導致的經濟環境蕭條，這些散戶還具有極大的“賭性”。
比如，他們把股票交易稱為“yolo”（you only live once你只活一次），頗有一副要“把握一生一次的機會”，靠著股票交易逆天改命的氣勢。
后面其實就變得相當簡單了，當一群人聚集在一起的時候，當有人帶頭或者輿論導向開始出現的時候，在股市這個零和市場里面，想要賺錢，打敗對頭就可以了。
國內咱們見多了KOL，IT硬件圈很喜歡依靠KOL的力量引導普通消費者購買產品，而在WSB論壇上，這樣的KOL叫做“散戶旗手”，通過Z世代的散戶們簡單粗暴的Stonk(暗語：stock only go up)交流，在各種社群中傳遞著方向和買賣指引信息。
1月29日早間，特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)在社交網站推特發表文章直指“做空是一場騙局”。
馬斯克推文稱，“你不能賣不屬于你的房子，你不能賣不屬于你的車子，但是，你‘可以’賣不屬于你的股票??？這太離譜了——做空就是一場騙局。”
顯然，看戲的絕不僅僅是小編一人，連馬斯克也在關注著這場2021年開年金融大戰。
04
事情或許有些失控了
股價漲跌、企業市值波動、多空資金對決等等行為本身并不是太大問題，畢竟多空資本陣營天生就是對頭，可問題是當散戶被組織起來后，你很難確保KOL或者旗手們不動歪腦筋。
盡管WSB用戶們做多游戲驛站的舉動看起來非常瘋狂，但WSB版主卻試圖向外界表明，他們并非一群瘋狂的投機者。
WSB的版主之一 OPINION_IS_UNPOPULAR 在接受《國會山報（The Hill）》采訪時表示，他們一直致力于對新涌入論壇的用戶們進行投資者教育，讓他們了解有關投資的潛在風險。
或許也正因此，WSB的版主一直以來都不允許用戶討論比特幣相關的話題，不準用戶發布帶有“比特幣”、“以太幣”、“加密貨幣”等相關術語的帖子，因為他們認為加密貨幣的風險過大。
與此同時，他們也不鼓勵用戶交易小市值的股票。在論壇規則中明確寫明：“不買微市值（小于10億美元）、加密貨幣、SPAC和其他易被操縱毫無價值的股票?！?/p>
不講武德的金融大鱷們可以“拔網線”，可散戶們也可以轉移陣地。
由于多家券商限制交易并提高保證金，開不了股票倉位的美國散戶找到了新標的——狗狗幣和白銀。狗狗幣日內暴漲逾300%，此前美國散戶聚集地Reddit論壇提及此資產。Dogecoin，有人稱作“狗狗幣/狗幣”，誕生于2013年12月8日，基于Scrypt算法，是國際上用戶數僅次于比特幣的第二大虛擬貨幣。
除了狗狗幣，此前，白銀價格在Reddit受到熱議。有論壇用戶發帖稱，白銀應該在1000美元而不是25美元。受此影響，周四，白銀ETF SLV收盤上漲超過5%。
顯然，在移動互聯網時代，各網絡社群的存在，為散戶們交流提供了無比的便利，即時傳播的信息在有心人的引導下，很容易形成群體規模效應。何況，這一次散戶和大空頭的對決，真的是散戶依靠自己的力量“逆天改命”嗎？
05
混跡在散戶群中的機構
散戶投資者憑借抱團的力量扳倒了資金雄厚的機構，攪動了整個美股市場。這不禁引發一些投資者猜測：游戲驛站（GameStop）熱潮背后是否真的只有散戶，是否華爾街大型機構也已經悄悄參與其中？
研究公司New Constructs首席執行官、瑞士信貸（Credit Suisse）前分析師David Trainer表示，“這絕對是機構資金在發揮作用。”他認為當前市場成交量之大表明機構投資者參與了交易。他指出，很可能的情況是，散戶投資者最先掀起了這場狂熱，機構投資者在看到大量資金涌入一些股票后，決定開始買入這些股票，從而助長了這波妖股走勢。
不過，也有分析師不認為專業交易員在這場狂潮中扮演了重大的角色?！拔也煌馍敉顿Y者不足以推動市場這一說法，”獨立財務管理公司Exencial Wealth Advisors的高級投資組合經理Jon Burckett-St. burckett表示。不過他同意，可能有一些機構資金發揮了作用。
事情的關鍵在于，如果華爾街（而不僅僅是散戶）對這些妖股產生興趣，可能會導致市場出現巨大波動。
美國西北共同財富管理公司（Northwestern Mutual Wealth Management）首席投資策略師 布倫特·舒特（Brent Schutte）表示：“總體而言，我預計事態將以某種形式得到解決，并將受基本面因素推動。"
巧合，或許這真的就是個巧合吧！相信這場金融大戰不會這么快就結束，以社交APP、論壇為代表的科技力量會扮演怎樣的角色呢？有些期待，也有些擔心。投資有風險，一定要謹慎再謹慎！?。。?/p>
（編輯：張毅）
源中國軍網
國防科大承辦第四屆全國高校計算機專業系統能力培養高峰論壇
授牌儀式
中國軍網訊譚春嬌、郝昕、蘭濟民攝影報道：5月11日至13日，第四屆高等院校計算機類專業系統能力培養高峰論壇在湖南長沙舉行，來自國內計算機領域的近300名專家學者和企業人士參加會議。本屆論壇由國家教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會（以下簡稱“教指委”）主辦，國防科技大學承辦，高等教育出版社、機械工業出版社協辦。
全國高校系統能力培養高峰論壇于2015年創辦，旨在傳播系統能力培養的先進教學理念、推動全國高校的計算機類專業系統能力培養改革，已經成為了計算機教育界、學術界、產業界共同推動人才培養的重要平臺。
論壇上，教指委副主任、國防科技大學王志英教授，教指委秘書長、北京航空航天大學馬殿富教授，分別以“新工科建設中的系統能力培養項目”“計算機教育改革與可持續競爭力”為題作報告。信息技術新工科產學研聯盟副秘書長、北京航空航天大學計算機學院副院長高小鵬教授以“系統能力培養實驗方案及遠程實驗平臺建設”為題作大會報告。
在接下來的分論壇上，與會嘉賓共享改革經驗，分析面臨問題，共同探討了推進高校計算機系統能力培養的方法與策略。來自國防科技大學、清華大學和浙江大學等示范院校的專家學者介紹了過去一年，示范院校在基于系統能力培養的計算機專業課程體系建設及實驗平臺建設等方面所作的工作內容及最新進展。教指委系統能力培養項目專家組聽取了前兩批系統能力培養項目試點院校中期匯報，并對試點院校的工作逐一評審，提出建議進行指導。
2010年，教指委組織啟動了“高等院校計算機類專業系統能力培養項目”。至今，研究項目取得了豐富的成果，專家組研制了系統能力培養的課程體系和實踐教學體系，開展了一系列宣講和師資培訓、教師交流活動，促進了系統能力培養的改革理念在全國高校的普及和推廣。2015至2016年，教指委啟動了“高等院校第一批系統能力培養試點院校和示范院?！钡纳陥?，進一步推動了系統能力培養在全國高校的實施。
本屆論壇上，北京交通大學等12所教指委第三批系統能力培養項目試點院校獲授牌，并宣布 “龍芯杯”第二屆全國大學生計算機系統能力培養大賽正式啟動。
國防科技大學計算機學院副院長劉曉元教授主持會議
王志英教授進行發言
馬殿富教授進行發言
高小鵬教授進行發言
張春元教授進行發言
汪文祥教授進行發言
分會場中專家在進行演講
試點院校中期匯報
“龍芯杯”第二屆全國大學生計算機系統能力培養大賽啟動儀式