为什么国内的总是比美_老虎社区_美港股上老虎

2023-02-13

为什么国内的总是比美国的差一点儿，想了几十年，追了几十年了，不管是滑雪还是Al，尖上的总是被人家捷足先登。不是我们的人不够聪明，而是枪打出头鸟的祖训该改一改了，当然这话马老师不肯再说第二遍，这才刚刚爬出坑。

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紫昭格格
2023-02-13
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kele126436
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巴菲特_2393
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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e0daa170662f45ea545fe493b640d1d\" tg-width=\"550\" tg-height=\"673\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/039d0964d8a6724b2b53f5493b7fd881\" tg-width=\"550\" tg-height=\"550\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fee122729017f1a35992123485884e48\" tg-width=\"550\" tg-height=\"717\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。</body></html>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>10余家大厂争做ChatGPT，谁是有实力，谁在蹭热度？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ 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Bot，3月份完成内测后，将面向公众开放。不同的是，最初版本将嵌入其搜索服务中。这项工具将允许用户获得对话式的搜索结果。去年9月，百度CEO李彦宏判断人工智能发展在“技术层面和商业应用层面，都有方向性改变”。据推测，百度那时候就开始做“文心一言”，另按照谷歌和微软节奏，“文心一言”开放内测还有可能提前。尽管没有率先发布ChatGPT，但在相关技术方面，百度同时具备人工智能需要的算力、算法和数据，在芯片、框架、模型、应用四层技术栈均有布局，是国内少数的具备AI全栈能力的企业。相比百度的技术研发储备，阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。2月9日，阿里内测中的达摩院版ChatGPT提前曝光。新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。从人工问答的水平看，达摩院版ChatGPT也实现了相对真实的回答，而且也实现了多轮问答。实际上，在2022年5月份，在超大规模多模态预训练模型M6的发布之后，阿里就曾公布过相应的能力，在AIGC方面，生成的实景图片已经十分逼真。根据介绍，M6将模型参数规模扩展到了十万亿，平均单卡可承载200亿参数。据阿里方面公布的数据显示，M6在同等参数规模能耗仅为此前业界标杆的1%，极大降低大模型训练门槛。字节在研发ChatGPT的道路上，虽然全栈技术不是很突出，但在商用方面走的比较靠前。Tech星球了解到，从去年年底开始，字节就在研发类ChatGPT项目，目前已在内部上线了测试插件，由AI Lab主导，当前还在探索当中。并且在此前，字节的AML团队内部开发了火山引擎大模型训练框架veGiantModel。这一模型类似于为ChatGPT提供支持的GPT-3.5系列模型。而在GPT-3.5之前，一位火山引擎的前开发人员告诉Tech星球，字节很早就着手研究基于GPT2、GPT3的训练模型和产品，并且字节旗下的火山引擎也在NLP（自然语言处理）应用方面有研究积累。目前，字节对话机器人、机器翻译、机器写作上有不少研究，特别是针对内容创作这一块。在ChatGPT被用作写文章前，字节跳动就研发了Xiaomingbot自动写稿平台，自2016年上线以来，已经累计写了60万篇文章，覆盖了17项的体育赛事，支持6种语言。近日，快手也对外表示，正在开展大规模语言模型（LLM Large Language Model）相关研究，并启动了相应专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。此外，京东云言犀也宣布将推出产业版ChatGPT：ChatJD ，预计参数量为千亿级，主要应用在零售和金融2个领域。国内大厂为何没能抢得先机？大厂扎堆涌入，但有实力的玩家并不多。有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个 CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元（约合3000万元）。高昂的研发成本意味着，主流的大模型只能由大型科技公司或是少数研究机构掌握。从参数数量来说，百度的文心大模型有2600亿参数，远高于GPT-3的1700亿参数。但参数数量并不代表模型结果。国内并不缺数据，百度、字节跳动这样的公司都有海量的数据积累，不过后续包括数据清洗、标注以及模型的结构设计，训练、推理等都需要时间积累。这可能是国内大模型表现结果不如国外惊艳的重要原因。拉开差距的关键时间点是在2020年年中，也就是GPT3.0刚出来时。一份流传的专家纪要显示，当时可能很多人觉得GPT3.0不仅是技术，体现了AI模型的发展新理念，因为ChatGPT的开发商OpenAI对这一块有技术的独到见解，也领先了国外的Google，大概Google比OpenAI差了半年到一年的时间，国内公司差了两年的时间。这与国内外很多科技企业认为，ChatGPT并不是革命性的技术也有关系。ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人，严格来说，ChatGPT并未实现底层模型的显著突破，它巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人智能的感觉。Meta首席人工智能科学家Yann LeCun，不久前在一次小型媒体和高管在线聚会上发表了自己对ChatGPT的看法：“就底层技术而言，ChatGPT 并没有什么特别的创新，也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。”一位百度员工告诉Tech星球，其实国内很多大厂做了很久，但都不是GPT方向，而是其他产业方向。2022年很多开发者基于百度文心做的应用，多是心理咨询、寻医问药、高考志愿等场景。阿里‘通义’大模型也覆盖200+服务场景，包括AIGC，智能对话也有，但不是很强。没有意识到ChatGPT对现有搜索模式的颠覆，没有准确预测到ChatGPT对脑力劳动者产生替代的关系。问题的关键在于，很多互联网企业认为“chat”这是一个很浅的应用，从现在的场景上，就是一个更强的聊天机器人，有一定的问答属性，暂时看不到商用的点。有着上述相同看法的一位字节NPL算法工程师告诉Tech星球，ChatGPT是一种不确定性极高的项目，国内没有成功先例，如果真的All-in去做，上面并不一定会提供资源，更别说提上优先级。另外，国内的技术确实是能力有限，比如想做一个大模型，缺少的不仅仅是资金，还有人力和基础模型，对于互联网大厂这种商业公司而言，有着较大的难度。不仅认知层面存在局限，技术上的局限也有。目前，ChatGPT的信息截止到了2021年，这意味着如果把它当做搜索工具使用，显然无法获得实时信息。一位百度员工表示，百度现在正在解决信息实时性的问题。同时，ChatGPT已经在准备推出基于GPT-4的迭代产品，国内企业又有新的目标需要追赶。跟风热潮中，谁在硬蹭热点？“有大模型的企业能做ChatGPT，没有的则是在蹭热点。”前阿里云大模型负责人杨红霞犀利点评了当下互联网公司，蜂拥扎堆做ChatGPT的现状。她认为：“大模型只有达到了100B以上的水平，才有GOT能力（或者提供较难推理问题的回答）。”从这方面看，百度有20多万企业用户的飞桨平台，也有文心大模型，预计能做出最接近ChatGPT水平的对话产品；阿里有“通义”大模型，目前已经实现万亿参数训练，在产业端M6开发的应用场景也比较丰富；华为则是在2020年对大模型开始有布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。相比之下，目前宣布进军ChatGPT的一些互联网企业，技术研发和进度则处在第二梯队。比如，360有深度学习平台Xlearning，但没有相关大模型。同样宣布进军ChatGPT的网易有道，是AI芯片、深度学习框架、AI大模型都没有，只是有应用场景在线教育，这与传出要参与ChatGPT的学而思类似，企业只是有学习机的应用场景，但没有相关技术储备。还有一些企业则被认为是追风口概念。汉王科技(33.380,-2.04,-5.76%)受益于ChatGPT概念股，在1月30日开始的七个涨停板。根据2022年半年报显示，其接近chatGPT的文本大数据业务营收为7797.95万，仅占总营收的14%，不仅营收占比较小，还同比下滑7.14%。企业发展困难，却借助ChatGPT概念实现了股价一飞冲天。这还不算最引人注目的，2月6日，寺库宣布将探索将AIGC和ChatGPT技术应用于奢侈品相关业务。当天，寺库每股股价上涨124.4%。实际这家企业已经被纳入“老赖”名单，很多供应商欠款和消费者退款都没即时结算，多次被市场监管总局登上失信名单。与这些主动蹭ChatGPT的热度企业不同，也有什么都没做的企业，借助ChatGPT躺赢。2月8日，微软集成ChatGPT技术的新版必应上线，回答内容中有不少答案来自知乎，当天午后知乎股价一度涨超56%。由于ChatGPT可能会对社区问答产生颠覆，所以知乎对ChatGPT相关事宜一直保持沉默。但也被市场热捧，送上了股价增长列车。当然，有行业人士表示，很多中小企业没有技术实力，也可借助开源的 Transformer大模型，一定程度实现ChatGPT功能服务。不过，达摩院专家告诉Tech星球，现在大规模预训练的 Transformer-based 模型虽然能够很好地解决感知智能相关任务，但缺乏精心设计的纯 Transformer 模型，基本无法完成对于实现认知智能的尝试。正如字节跳动的情况，Tech星球向火山引擎的售前支持人员咨询火山引擎是否有类ChatGPT的产品？对方表示，平台并没有该产品，但是可以通过“机器学习平台”结合自家产品，经过二次开发，能够实现类ChatGPT的效果。Tech星球还发现，在ChatGPT爆火后，前美团“2号人物”王慧文疑似复出，宣称要带资5000万美元入局人工智能。同时，与NPL、AIGC等相关的岗位被不少人关注，算法岗成为了新的求职热门。在脉脉的职位热度榜单中，前十位中，有8个是和算法相关的岗位。图注：脉脉职位热榜。包括腾讯、阿里、字节、小红书、菜鸟等互联网公司，已经在NPL算法工程师等相关招聘岗位中，加入了从业者需了解熟悉GPT-3等相关模型的要求。而招聘的月薪多在4万元左右，最高可达10万元。2023年，ChatGPT点燃的这把火，可以淬炼出真金的企业和人才，也可以蒸发掉虚妄的概念。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":990,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":195,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[{"id":7866047,"commentId":"7866047","gmtCreate":1676250366759,"gmtModify":1676250370602,"authorId":3515631599375856,"author":{"id":3515631599375856,"idStr":"3515631599375856","authorId":3515631599375856,"name":"紫昭格格","avatar":"https://static.tigerbbs.com/90a740b4226fd05efd32f9a13ae40a03","vip":1,"currentWearingBadge":{"badgeId":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d-2","templateUuid":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d","name":"投资总监虎","description":"证券账户累计交易金额达到30万美元","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/9d20b23f1b6335407f882bc5c2ad12c0","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/ada3b4533518ace8404a3f6dd192bd29","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/177f283ba21d1c077054dac07f88f3bd","redirectLinkEnabled":0,"hasAllocated":1,"isWearing":1,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.22","exceedPercentage":"80.86%","individualDisplayEnabled":0,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1101},"hat":"https://static.tigerbbs.com/b0a2963eb37c60c5d6d4a8dbcd266952","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":625359416,"objectIdStr":"625359416","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"学习了","text":"学习了","html":"学习了","likeSize":0,"commentSize":0,"subComments":[],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"invalid","coins":0,"score":0},{"id":7866042,"commentId":"7866042","gmtCreate":1676249982398,"gmtModify":1676249986200,"authorId":3492832248186501,"author":{"id":3492832248186501,"idStr":"3492832248186501","authorId":3492832248186501,"name":"kele126436","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8dca78b3752cc2656e864402bc257174","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":625359416,"objectIdStr":"625359416","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"已阅","text":"已阅","html":"已阅","likeSize":0,"commentSize":0,"subComments":[],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"invalid","coins":0,"score":0},{"id":7866037,"commentId":"7866037","gmtCreate":1676249462577,"gmtModify":1676249466785,"authorId":4103184821774720,"author":{"id":4103184821774720,"idStr":"4103184821774720","authorId":4103184821774720,"name":"混元无极","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2023ca4b5c562a46190e8ad2a722bc14","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/b073a07f77dbe6b3bec6b12311fde6bd","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":625359416,"objectIdStr":"625359416","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"好吧","text":"好吧","html":"好吧","likeSize":0,"commentSize":0,"subComments":[],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"invalid","coins":0,"score":0},{"id":7866034,"commentId":"7866034","gmtCreate":1676249370815,"gmtModify":1676249374735,"authorId":3558912976203898,"author":{"id":3558912976203898,"idStr":"3558912976203898","authorId":3558912976203898,"name":"银环蛇","avatar":"https://static.tigerbbs.com/186b54949fd1f43799d3469c08406883","vip":1,"currentWearingBadge":{"badgeId":"35ec162348d5460f88c959321e554969-2","templateUuid":"35ec162348d5460f88c959321e554969","name":"宗师交易员","description":"证券或期货账户累计交易次数达到100次","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/ad22cfbe2d05aa393b18e9226e4b0307","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/36702e6ff3ffe46acafee66cc85273ca","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/d52eb88fa385cf5abe2616ed63781765","redirectLinkEnabled":0,"hasAllocated":1,"isWearing":1,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.28","exceedPercentage":"80.65%","individualDisplayEnabled":0,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100},"hat":"https://static.tigerbbs.com/b073a07f77dbe6b3bec6b12311fde6bd","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":625359416,"objectIdStr":"625359416","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"好","text":"好","html":"好","likeSize":0,"commentSize":0,"subComments":[],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"invalid","coins":0,"score":0},{"id":7866031,"commentId":"7866031","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