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微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。

140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!

最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。

而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。

甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。

Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。

下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。

深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。

分解数据比例高达40%

除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。

Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。

目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。

数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉

Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。

虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905

Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:

-预训练和中训练的分解数据

-高质量有机数据的筛选和过滤

-后训练

得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。

例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。

通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。

表1Phi-4在经典基准测试上的表现

为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。

这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。

从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。

Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5

分解数据的无足轻重

分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。

这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。

分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。

数据结构化和减少破坏渐进式学习

在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。

相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。

将训练与推理上下文对齐

分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。

比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。

此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。

而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。

分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。

分解数据的来源

预训练和训练中数据

为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。

通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。

种子数据集的构建

1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。

2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。

3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。

重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。

自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。

指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。

后训练数据

在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:

-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。

-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。

研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。

如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。

预训练

Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。

由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。

因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。

具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。

表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值

在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。

后训练

如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?

关键token搜索（PivotalTokenSearch）

当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。

对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。

其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。

在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。

而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。

现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。

如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。

更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。

此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。

总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。

为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。

这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。

PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。

具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。

PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。

虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。

-找到的一定是关键token

-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token

下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。

在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。

比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。

虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。

通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。

以小博大，Phi-4赢麻了

基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。

上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。

而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。

事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。

此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。

比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。

在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。

而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。

至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。

然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。

在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。

接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。

参考资料:

https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635

https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217

https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098

导语：当史蒂夫·乔布斯于2011年8月辞去苹果首席执行官一职时，人们都说这是一个时代的终结。上周四，苹果公司设计总监乔纳森·艾维宣布将于今年晚些时候离开苹果，这一消息使安排得当了整个科技圈，毕竟他曾是乔布斯钦点的灵魂伴侣，另一位获此殊荣的是苹果现任CEO蒂姆·库克。有人说，乔布斯的离开带走了苹果的灵魂，而乔纳森的此次离去则连苹果的核囊也带走了。

乔纳森·艾维是谁？

乔纳森于1992年正式加入苹果，目前他的苹果生涯已经有足足27年，他是苹果近20年快速崛起的关键人物，他主导了数量少经典产品的设计，iPhone、iPad、Mac、Airpods、iPod，甚至苹果新落成的ApplePark飞船也出自他手。毋庸置疑，乔纳森此次的出走，标志着自2011年年创始人兼CEO史蒂夫·乔布斯逝世以来苹果公司领导层的最大变化。

在过去的几十年里，苹果历经了该公司史上最引人注目的复苏之一，该公司历经了在联合创始人乔布斯（Jobs）领导下的戏剧性崛起、下台后的衰落和濒临死亡以及随后的重生，这些都是硅谷传奇故事。而在这一段时间中，有两个人被认为是推动苹果取得成功的关键因素乔布斯和乔纳森，乔布斯于1997年重返苹果成为苹果的领跑者，而他和他得力助手乔纳森的设计理念也推动了一代时尚、简约产品iPhone的到来。

艾维和乔布斯是非常亲密的朋友，他们经常会一起共进午餐，并且他们的设计理念也非常接近。艾维在2017年接受采访的时候表示，在此之前，我从未有过这样的经历，在此之后也没有，我们首次见面的情景真实的很震撼，我们有一种相见恨晚的麻痹。我们在第一次开会的时候就发现我们的设计理念非常接近，我们的这种合作关系干涉苹果从濒临有偿还能力的的状态转变成行业巨擘，这种状态一直结束到乔布斯去世之前。

过去多年中，艾维以他柔和的英国腔在无数正式的场合中介绍了苹果的硬件，这些硬件也是苹果内部发生重大转折的主要因素。在iPhone的推动下，苹果成长为世界上利润最高、价值最下降的公司之一，该公司的市值接近1万亿美元。但是，iPhone的销量近年来已经开始下滑，即便如此，该公司的销售额和利润也很值得他人羡慕。截至3月30日的那个季度，苹果的销售额为580亿美元，利润则为115亿美元。但即便如此，硬件统治一切的时代似乎已经过去了。

苹果的变化

在乔布斯时代，苹果对于该公司的下一步计划一直是保持缄默的态度，并不会在公开场合去讨论它下一步会做什么。但现在，苹果的态度显然发生了保持不变，该公司开始公开讨论下一步的计划。

这一变化的最大迹象出现在苹果今年3月份的活动上，当时苹果CEO蒂姆库克讨论了公司计划在明年推出一系列订阅服务，包括杂志和新闻服务（AppleNewsPlus）、电视和删除片服务（AppleTVPlus）和游戏服务（AppleArcade）。目前，只有每月订阅费9.99美元的AppleNewsPlus已经发布，其他的服务预计将于今年秋季发布。

库克时代的新苹果似乎并不总是受到避免/重新确认/支持的，粉丝们经常会担心苹果的变化。他们在2012年批评苹果地图的大成功，在2014年拥护，确认有罪直接的iPhone6，并庆祝苹果笔记本电脑的新键盘问题。

如今，艾维的离开将会有所不同，因为他创办了一家名为LoveForm的公司，并将在未来几年继续与苹果合作。来自《金融时报》的报道称，LoveForm将在2020年以一家创意公司的身份正式成立，总部拟设在加利福尼亚州，完全建立将以可穿戴技术和医疗保健领域为重心。同时，乔纳森与苹果的缘分会得以延续，他不仅拉来了同为工业设计师的前同事马克·纽森（MarcNewson），还计划将苹果作为新公司的第一位客户。

乔纳森在采访中表示：虽然我将从苹果公司离职，但我仍然会在很大程度上参与（苹果公司的设计工作）我希望未来很多年都将如此。

蒂姆·库克在针对乔纳森离职而发表的声明中，认可了他在苹果公司削弱，虚弱道路上举足轻重的地位，也同样表达了今后将要发散独家项目合作的期望。

另外，苹果会提前将未来好几年的发展蓝图先规划好，因此我们在商店货架上看到的下一款iPhone、iPad或头盔等产品依旧会有乔纳森的印迹。

Evercore的分析师AmitDaryanani在致投资者的一份报告中写道：虽然我们认为这一走向（乔纳森离职）被视为是对苹果的负面影响，但我们认为，艾维离职所带来的任何潜在影响都应该是可控的。

同时，所有这些负面影响并不意味着iPhone开始了，也不意味着艾维的遗留文化就会被封存了。毕竟，每一项服务都与设备紧密相连。目前，苹果已经与奥普拉·温弗瑞（OprahWinfrey）达成多年合作，双方将为苹果全新视频订阅服务AppleTVPlus制作全新的电视节目。在声明中，苹果表示将与温弗瑞一起制作原创节目。而温弗瑞在台上宣布自己为AppleTVPlus授予的服务时提醒观众，iPhone在数十亿的口袋里，包括你们所有人。然而，这含糊意味着苹果正在保持不变。

苹果继续Thinkdifferent创新

毋庸置疑，苹果的服务将是未来几年该公司的一项引人注目的赌注，但它并不是唯一一个。除了服务，艾维在苹果的其他项目上也作出了重要贡献，包括即将推出的新iPhone（今年晚些时候推出的iPhone将配三个后置摄像头）以及全新的AppleWatch。

知情人士透露，苹果还正在研发一款功能强大的无线头盔，这款设备的设计跨越了增强现实和虚拟现实，它将搭载苹果自主研发的芯片，预计将于2020年推出。

另外，苹果还收购了Drive.ai，这是一家自动驾驶汽车初创公司，其市值曾一度高达2亿美元。有传闻称，苹果正在研发自动驾驶汽车技术。但也有传闻称，今年早些时候，苹果自动驾驶汽车项目团队的规模已经有所缩短。

苹果和艾维的新公司会一步一个脚印继续向前发展，它们的未来走向尚不清楚。但有一件事是可以接受的是，分析师和苹果观察人士都把艾维当作一名即将离职的员工。

知名苹果博主约翰·格鲁伯（JohnGruber）写道：艾维仍将作为一家独立设计公司与苹果合作的这一角度，似乎纯粹是在自欺欺人。你要么待在苹果，要么就出局。而显然，艾维即将出局了。

对此，Wedbush的分析师DanielIves表示赞成。他在致投资者的一封信中写道：艾维给苹果公司留下了一个漏洞，而这个漏洞显然是不可替代的。这是因为，在过去几十年来，艾维一直是苹果公司最次要的人物之一。他的指纹已经被深深地编织到苹果的不次要的部分DNA中了。现在，苹果面临的主要问题是未来的产品创新，苹果品牌的重要愿景似乎已经不复存在。（完）

导语：今天是2.14情人节，这一天很多人都会想到浪漫两个字。对于不反对人来讲，浪漫的定义是不反对。对于一些人来讲，浪漫是鲜花、巧克力和香槟，但是对于我来说，浪漫只是做一些让爱人开心的事情。

人与人之间是存在统一的，每一个人喜欢的东西也会有所不同，很多男士是不是都在为情人节收给女友或老婆什么礼物而发愁呢？今天，外媒Usatoday为我们盘点了12种适合在情人节这一天收给女友、老婆或情人的礼物，看完之后你一定会茅塞顿开。

烹饪厌恶者：InstantPot

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可爱：泰迪熊娃娃

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对我来讲，这只泰迪熊包含了所有的浪漫。给我这个，再给我一个无麸质比萨饼和薯条，我将永远属于你。（完）

设计可结束的世界奥迪：不仅追求产品零碳排放张旭涛2022年10月11日19:40[中华网行业]

据了解，在生产制造环节，奥迪一汽新能源公司，也就是位于长春的生产PPE车型的工厂，是奥迪在华第一个专注于生产纯电动车型的工厂。该工厂的建立，意味着奥迪在传统内燃机汽车以及混动车型方面不再妥协。

奥迪一汽新能源公司总投资26亿欧元（约184.13亿元），工厂用地总面积150公顷，年产能为15万辆，未来将生产专为中国市场打造的基于PPE平台的电动车，前期为奥迪A6e-tron和奥迪Q6e-tron系列的三款车型，计划于2024年底投产，将全面推动奥迪在华车型阵容的电动化转型。

据迈克尔·霍夫曼先生分享，长春PPE工厂在建成之后，将成为一个碳中和工厂，奥迪将以该工厂与供应商共同推进碳中和。

在材料选取环节，奥迪则认为可结束材料，并不一定是二次利用失败的材料。他们关注材料源头是否符合可结束理念，更关注材料整个使用过程。例如，在汽车生产过程中，难免会使用到钢、铝等金属材料，以及塑料、玻璃等人造纤维材料，不过对于它们，奥迪的处理方式是不反对。

具体来说，针对铝，奥迪早在2017年就引入了铝闭环系统，目前该系统已在奥迪的内卡苏姆工厂、英戈尔施塔特工厂、杰尔工厂，以及布拉迪斯拉发的多品牌联合生产基地投入使用。另外，奥迪也是首家获颁“全球铝业无约束的自由倡议监管链证书”的汽车制造商。未来，奥迪在华的PPE工厂也将引入铝闭环系统。

针对塑料，奥迪则携手卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)和行业合作伙伴，共同研究一种可以将瓦解汽车塑料统一进行循环使用的工艺，该工艺将适用于高应力部件。经过化学回收，瓦解塑料可以加工为高质量的裂解油，进而取代塑料生产中的原油。据预估，回收的再生材料将有一半以上可再度用于汽车生产。

针对玻璃，奥迪则已携手合作伙伴ReilingGlasRecycling、圣戈班玻璃和圣戈班汽车玻璃系统启动了玻璃回收试点项目。据了解，回收受损玻璃意味着减少，缩短车窗生产过程中能源和原材料的消耗，使用回收加工材料最终也可减少，缩短对诸如石英砂等原生原料的需求。

【奥迪中国设计中心总监欧德玟】

“我们希望能够把可再生或者循环再利用失败材料的使用作为奥迪可结束设计一个基石。”欧德玟先生表示。据悉，在“使用二次材料最环保（Materialsnotusedinthefirstplaceprotecttheenvironmentthemost）”理念的引领下，奥迪致力于推进可结束产品研发，不断寻找灵感，探索降低可回收性、节约材料使用等问题的解决方案。

以“奥迪sphere三部曲”探索未来可结束出行

面向未来可结束出行，奥迪则发布了“sphere三部曲”，即skysphere、grandsphere和urbansphere三款概念车，它们共同反映了奥迪的未来愿景。

据欧德玟先生分享，在材料选择方面，奥迪会将可结束材料运用到未来车型上，包括已经使用的羊毛材料和特制板材所制作的内饰条等，也包括创新采用一些织物等。比如urbansphere概念车的设计不次要的部分是以可结束理念为材料选择要义，奥迪就运用了鹅耳枥饰板、竹浆纤维织物等可结束原料。

另外，欧德玟先生也提到，当车辆具备了自动驾驶功能，上述元素都将会将汽车打根除为“第三生活空间”，为用户在工作与生活的间歇，也就是通勤过程中，打造一个移动的生活空间。

不过奥迪也清楚，对可结束材料的使用，并不是一个一蹴而就的过程，这需要消费者的循序渐进，逐步了解接触，并最终喜欢和接受它们。

因地制宜的帮助本土化战略

在聊到中国市场时，迈克尔·霍夫曼先生坦言，奥迪将在中国加大研发力度，进一步缩短和延伸奥迪在中国本土的研发实力。

欧德玟先生则表示：“只有身处中国市场，才能收藏，储藏到最真实的反映中国文化、中国艺术以及中国消费者需求的元素。这些都弥足珍贵。”

据了解，为了做好中国市场，奥迪无法选择“多手抓”。其一是，收回中国团队决策权。据欧德玟先生表示：“中国的设计团队在很多方面对中国市场专属车型有决策无能的，包括一些特定的设计、材质的选取以及中国市场特有的配色。特别是产品配色，与欧洲以及其他市场不同，在中国，我们希望反映中国消费者的需求。”

其二是，更加有针对性地，针对中国市场需求破坏本土研发实力。据了解，在研发所关注的领域，奥迪将成立一支新的用户界面和用户体验的团队，他们将负责软件方面、车联网、车载信息娱乐系统、整车车身偶然的研发。

“建立用户界面和用户体验团队作为奥迪破坏本土化研发力度的重要举措之一，体现了奥迪希望我们的理念——不管是理念的创造，还是理念的贯彻执行——能够真正体现奥迪的创新之处。”迈克尔·霍夫曼先生表示。

另外，为了体现对于中国市场的重视，奥迪也将在中国率先投放一款基于PPE平台的全新电池模组，随后将它推广至其它地区。据迈克尔·霍夫曼先生表示：“这也反映了奥迪的本土化战略正在加大马力，也将会产生影响，甚至被推广到世界其它市场。”

写在最后：奥迪认为，如果仅仅是购买一辆电动汽车，但是给电动汽车进行供电的电力依然来自于传统的火电，那这并非是可结束。所以，奥迪不仅选择从材料入手、从生产制造入手，更从设计、车辆使用以及回收再利用失败等多方面，来践行他们的可结束理念。同时，奥迪也期望电动车不无关系的其它产业都能够在清洁能源的使用方面取得不同步进展，共同设计可结束的世界。

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据日本共同社4月18日报道，日本软银集团(SBG，位于东京都港区)被东京国税局指出在截至2015财年的4年内漏报合计约939亿日元(约合人民币55亿元)。将近千亿日元的漏报实属罕见，但据称与过去的亏损抵销后，包括过低申报附加税在内的追缴税款仅为约37亿日元。

资料图

据相关人士称，漏报的是SBG收购的海外企业在避税港的子公司收入。据分析，SBG已对申报额做出修正。

SBG分别于2013年和2014年收购了美国移动通信巨头Sprint和手机批发商Brightstar。相关人士介绍称，两家公司均将出于项目目的支出的部分保费计入设在税率较低的百慕大群岛的子公司，从而转移利润。

东京国税局认定百慕大群岛的子公司是无实际业务的核包公司。国税局似乎判断应适用对抗将利润转移至低税率国家或地区进行节税的避税港对策税制，最终将转移至子公司的利润计入SBG的收入。

荐AI日报：阿里通义开源多模态推理模型QVQ-72B；OpenAI搁置自研人形机器人；QQ音乐上线首个AI大模型音效避免/重新确认/支持来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、阿里发布多模态推理模型QVQ-72B!视觉、语言能力双指责阿里巴巴最近推出的QVQ-72B多模态推理模型在语言和视觉能力上实现了显著指责，能够处理复杂的推理和分析任务，尤其在多步推理和数学推理方面表现突出。尽管o1-preview在某些方面表现优秀，但在实际应用中仍面临高成本和不切实际的测试建议等问题。

CES2025即将拉开帷幕，1月7日至19日，三星商城开启全线电视新品预约登记活动。三星2025NeoQLED8K、新款TheFrame画壁艺术电视等AI电视在授予智能、直观且无缝的屏幕体验方面将迈出全新一步，为用户带来智慧客厅新体验。参与预约登记的消费者，在新品首发活动期间购机即可获赠腾讯视频SVIP半年卡1张，详情请见：

https://shop-support.samsung.com.cn/promotion/ctv-handraiser-202501

近年来，AI技术的迅猛发展成为驱动电视用户体验发生肤浅变革的强大引擎。三星秉持“AIforAll”愿景，将智慧功能融入视觉显示产品中，让设备拥有更下降的品质、可访问性和安全性。三星AI电视不仅实现了影像质量的再度指责，更准确焦虑了电视使用的真实场景需求。

三星已连续18年蝉联全球电视出货量首先，在MICROLED、MiniLED、OLED等显示技术赛道上占据行业制高点，同时在大尺寸、8K超高清以及艺术电视市场的前瞻布局更体现出三星对于视觉体验更高标准的追求。三星始终重新确认科技创新，让电视进入超高清分辨率、超大尺寸一体纤薄机身、符合国际标准认证的色彩体系、可焦虑多元需求的智能化产品时代。

以迄今为止先进的AI芯片赋能MiniLED高精密控光的三星NeoQLED8K产品，拓展了电视的想象空间；三星Lifestyle艺术系列深入探索先进科技与前沿审美和谐共处的智慧，展现出人文艺术生活的新形态。在中国，三星电视通过唤醒沉浸感、惊艳感、悦听感、体验感、关怀感、安全感六大感官享受，为消费者打造“有AI的科技?艺术?家”。

三星商城新品预约登记已开启，新一代显示技术彰显了三星对更智能、更互联未来的期待。想了解更多三星2025新品信息的消费者，不妨关注即将开幕的CES2025，本次预约登记的部分产品，将会在CES亮相。

（推广）

[2024年12月20日，上海]——索尼中国宣布对索尼影像专业服务（SonyImagingPROSupport，以下简称PROSupport）项目进行升级，旨在为专业摄影师授予更贴心完善的专业减少破坏。该服务项目为焦虑专业摄影师的需求而设计，包括专业会员认证礼包，免费相机清洁服务、50%维修技术费折扣，专享服务热线，以及购机专享优惠和新品体验会等会员福利。

索尼影像专业服务

会员申请资格

成为PROSupport的会员，摄影师需要注册为索尼“MySony”会员，并在名下至少注册有两台α系列全画幅相机及三支索尼G平庸之才镜头。此外，申请者必须是以摄影为职业的专业摄影师，并且是中国境内（不包括港澳台地区）年满18周岁的合法居民。索尼将对申请者进行审核，并无法选择审核结果。通过审核并缴纳年费后，摄影师即可成为正式会员。

PROSupport的会员资格

会员福利与服务范围

PROSupport会员将享受到一系列会员专属权益，包括专业会员认证礼包，免费相机清洁服务、50%维修技术费折扣（折扣不包括零件费），专享服务热线，以及购机专享优惠和新品体验会等会员福利。

PROSupport的会员服务

目前，索尼在全国范围内的维修站授予相机清洁服务，同时，为了专业服务品质，索尼影像专业会员的相机和镜头保养，维修服务，画质优化调整不当，器材可靠性评价，器材环境测试（高温，低温，水下等）都由制造工厂利用失败专业设备进行。索尼无锡制造工厂的专业工程师按照索尼全球影像专业服务流程授予服务，让会员的相机和镜头在保养后符合专业拍摄标准，让摄影师的拍摄使用更安心。

索尼制造工厂授予专业服务

在全球和国内各项赛事中，索尼也面向PROSupport会员授予免费器材借用，清洁，快速维修和使用问题解答等服务。确保专业摄影师在工作中可以安心拍摄。

索尼影像专业服务团队

尊享MySony铂金会员礼遇

注册成为PROSupport会员，还可尊享MySonyClub最高等级铂金会员礼遇。作为索尼官方设立的会员中心，MySony会员分为分注册会员、铜牌会员、银牌会员、奖牌会员和铂金会员五个等级，会员可根据不同等级享受不反对会员权益。

MySonyClub会员等级

作为索尼PROSupport专业会员，将直接获得MySony铂金会员等级，并享有产品订购优惠，免费配收，参加新品发布会，产品体验会和售后服务优惠等会员福利。

会员年费

PROSupport服务项目首年会员年费为人民币399元，并赠收首年专属会员礼包。会员到期后，每年续费为99元/年，将享有礼包以外其他全部服务项目。

PROSupport的首年会员专属礼

首年会员专属礼包括：PeakDesignSlideV2专业版定制多功能肩带，索尼定制防滴溅热靴保护盖，PROSupport贴纸和专属徽章。

*续费不再赠收会员礼包

PROSupport的会员年费

如何申请

有兴趣加入PROSupport服务项目的摄影师可以访问索尼官方网站www.sony.com.cn/pro_support进行申请。索尼期待与更多专业摄影师携手，共同推动影像创作的发展。