深夜食堂2

“超级牛散” 新进这些股票_我的网站

一 |     　　随着A股上市公司2026年中报持续披露，“牛散”葛卫东、付小铜、钟格、赵建平等的持仓动向逐渐清晰。
　　数据显示，截至目前，葛卫东共现身2家上市公司前十大股东名单，二季度增持兆易创新；葛卫东关联人王萍现身6家上市公司前十大流通股股东名单。付小铜、钟格、赵建平等“牛散”最新持仓也浮出水面。

二 | 　　葛卫东及其关联人最新持仓曝光　　数据显示，截至记者发稿时，共有1585家A股上市公司披露2026年中报，在已披露中报公司的前十大股东和前十大流通股股东名单中，“牛散”们2026年上半年末持仓情况曝光。    IT之家 7 月 21 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（7 月 20 日）发布博文，报道称谷歌 DeepMind 发布 GenCeption 模型，将预训练的视频生成器重新用于深度估计和分割等经典计算机视觉任务。　　具体来看，葛卫东共现身2家上市公司前十大股东名单，分别为兆易创新、江淮汽车，持股数量分别为1644.67万股、3049.35万股，合计持仓市值为141.92亿元（以上半年末股价计算）。与一季度末相比，葛卫东加仓兆易创新18.51万股，对江淮汽车的持股数保持不变。         IT之家援引博文介绍，大语言模型在学习预测下一个 Token 的时候，在训练过程中往往需要吸收语法、世界知识和上下文关系等内容。

三 | 　　葛卫东的关联人王萍共现身6家上市公司前十大流通股股东名单，分别为兆易创新、索通发展、中材科技、江淮汽车、禾望电气、新泉股份，合计持仓市值超100亿元。

四 |          但是在计算机视觉领域，视觉模型缺少等效的训练方法，主要由专业模型主导，包括用于分割的“Segment Anything”和用于深度估计的“Depth Anything”，每个模型都使用其特定的架构。

五 | 　　与一季度末相比，王萍新进中材科技、禾望电气前十大流通股股东名单，对索通发展、江淮汽车的持股数保持不变，加仓兆易创新103.27万股。

六 | 　　葛卫东的另一关联人葛贵莲共现身2家上市公司前十大流通股东名单中，分别为江淮汽车、新泉股份，合计持仓市值为6.18亿元。与一季度末相比，葛贵莲对江淮汽车的持股数量保持不变，新进新泉股份前十大流通股股东名单。　　多个“牛散”最新持仓曝光　　此外，多个知名“牛散”最新持仓也浮出水面。　　付小铜现身中信证券、北方稀土、同花顺前十大流通股股东名单，持股数量分别为8424.94万股、1511.78万股、194.89万股，合计持仓市值为36.17亿元。与一季度末相比，付小铜小幅加仓中信证券，新进北方稀土、同花顺前十大流通股股东名单。

七 | 　　钟格现身普冉股份、兆驰股份、红星发展、和远气体、佳电股份等10家A股上市公司前十大流通股股东名单，合计持仓市值为79.37亿元。         谷歌 DeepMind 团队为此提出 GenCeption 模型方案，尝试将一个“生成视频”的 AI 模型逆向改造成一个能“理解世界”的视觉分析引擎。与一季度末相比，钟格小幅加仓德昌股份，减仓普冉股份、兆驰股份，新进红星发展、富信科技、激智科技、德新科技、祥龙电业前十大流通股股东名单。

八 | 　　赵建平共现身3家上市公司前十大流通股股东名单，分别为东芯股份、格灵深瞳、盛景微，合计持仓市值为12.39亿元。         GenCeption 打破了传统计算机视觉“一个任务一个专用模型”的格局，仅凭单一模型就能同时做好深度估计、图像分割、3D 姿态估计、表面法线预测和相机姿态估计等核心视觉任务。

九 | 与一季度末相比，赵建平对东芯股份持股数不变，减仓格灵深瞳，新进盛景微前十大流通股股东名单。　　注：个人股东的持仓股票是由股东名称进行匹配，可能存在同名同姓股东放一起的情况，展示结果仅供参考。

十 |          GenCeption 基于阿里巴巴开源视频模型通义万相 Wan2.1 系列训练，与传统扩散模型需多步去噪不同，GenCeption 在一次前向传播中完成预测，从而提升视觉任务处理速度。

十一 | （文章来源：中国证券报）。模型通过文本提示指定任务，可输出深度图、表面法线图、分割掩码，并可处理相机运动表示。         训练数据以合成为主。论文称，数据集仅包含 7500 段视频，由 800 个数字人体模型与 200 段动作捕捉序列组合生成，再通过 Blender 在不同背景和镜头角度下渲染。

十二 |          泛化方面，GenCeption 几乎只在单人合成视频上训练，但可处理真实多人视频，也可迁移到动物和类人机器人类别。论文称，部分输出细节甚至超过训练时 Blender 渲染结果，可保留猫胡须和单根发丝边缘。         性能方面，论文给出两组处理时间数据：小模型处理 81 帧视频约需 6 秒；大模型参数量为 140 亿，处理同样长度视频约需 10 秒。

十三 |          参考。

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Published on:00:06:39