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本文目录一览：

• 1、英伟达市值为何大跌
• 2、特朗普股票抛售背后原因
• 3、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

英伟达市值为何大跌

1、这种大幅度的下跌直接拖累微软deepseek运用了芯片股板块的表现。其他芯片股跟跌：除了英伟达外微软deepseek运用，其他芯片股如高通、博通、台积电等也纷纷下跌微软deepseek运用，整个芯片股板块表现疲软微软deepseek运用，进一步加剧了纳指的跌幅。综上所述，纳指跌超1%和英伟达市值大幅蒸发的原因是多方面的，包括市场整体情绪的影响以及芯片股板块的疲软表现。这些因素共同作用，导致了股市的波动和投资者信心的下降。

2、宏观经济数据：美国PMI数据的公布可能对市场情绪产生了一定影响，尽管数据表现略好于预期，但仍未足以提振市场情绪。全球市场联动：欧洲股市的下跌以及油价、金价的波动也可能对美股市场产生了一定的联动效应，从而影响了英伟达等个股的市场表现。

3、其中，苹果股价下跌6%，微软下跌8%，英伟达大跌13%，谷歌下跌5%，亚马逊下跌超过8%，Meta下跌18%，特斯拉跌幅更是超过85%。这种集体的、大幅度的股价下跌直接导致了这七家公司总市值的急剧减少。市场因素：宏观经济环境：股市的波动往往与经济环境密切相关。

4、英伟达暴跌的影响主要体现在以下几个方面：公司市值大幅缩水：英伟达的股价暴跌直接导致其市值显著减少，影响了公司的财务状况。市值缩水可能对其长期战略规划、研发投入及市场扩张能力产生不利影响，公司可能需要重新评估资本支出计划，甚至在某些情况下需要削减成本以维持运营。

5、主要影响：1月27日，以英伟达为代表的科技股遭受重创，相关高科技板块市值单日蒸发1万亿美元。其中，英伟达市值单日跌幅达17%，市值蒸发近6000亿美元，创下美股史上一个公司最大单日跌幅纪录微软deepseek运用；纳斯达克指数跌07%，台积电跌超13%，AMD跌超6%，阿斯麦跌超5%。

6、英伟达股价波动原因剖析 英伟达股价短期内出现了大幅下跌，市值一夜之间蒸发了9234亿。究其原因，主要在于股价的短期涨幅过高。英伟达作为AI芯片领域的龙头，其业绩增长确实强劲，但股价上涨速度远超业绩增长速率，由此产生了泡沫。

特朗普股票抛售背后原因

1、特朗普股票抛售背后可能有以下原因：关税政策影响：特朗普政府的关税政策引发投资者对美国通胀重燃以及经济衰退的担忧。美国对贸易伙伴加征关税，扰乱全球供应链，增加全球贸易成本，导致世界性经济成长放缓甚至衰退，影响企业盈利，引发投资者恐慌抛售股票。

2、特朗普抛光所有股票并不能完全避免利益冲突。原因如下：股票出售情况存疑：虽然特朗普过渡团队发言人宣布特朗普已出售股票，但并未提供具体的交易文件，这使得股票出售的真实性和完整性受到质疑。

3、特朗普时期美国股市暴跌主要有两方面原因，一是贸易战因素，二是利率及债券收益因素。贸易战因素：特朗普一系列征税举措引发贸易战，人们担忧其对经济和企业收益产生负面影响，而企业收益直接关联股市，市场对贸易战的恐惧导致投资者心理不稳定，避险情绪强烈，进而大量抛售股票，造成股市下跌。

4、特朗普上任后股票下跌，主要是其政策带来的不确定性，加剧了美国经济衰退担忧，促使投资者撤资。关税政策影响：特朗普主导的关税政策以及“美国优先”政策引发诸多不确定性。原本市场认为加征关税同时会有放松监管、延长减税等政策红利惠及美国企业，但随着关税政策内容逐渐明晰，全球投资者预期转向悲观。

在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

通过简单几步，就能在本机轻松使用Gemma。首先，下载安装Ollama，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。

优化方法概述： 结合ORPO、QLora以及其他优化技术，对谷歌Gemma7B模型进行优化。 ORPO方法通过将SFT和对齐结合到一个新的目标中来训练基础大语言模型，从而简化了训练流程。

作用：QLora是一种针对大模型的轻量级微调方法，它通过对模型的一部分参数进行修改，来实现对模型性能的提升。配合ORPO：在ORPO的基础上，QLora可以进一步优化模型的性能，特别是在中文对话能力方面。具体操作步骤：准备设备：确保你的笔记本电脑具备足够的性能，如i913900HX/32GB的处理器和4090/16GB显卡。

令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

Gemma模型简介 Gemma是由Google DeepMind推出的基于Gemini技术的轻量级、前沿的开放模型。提供了20亿参数和70亿参数两种规模的版本，以满足不同场景下的需求。Gemma多平台使用指南 性能评估：使用困惑度作为评估模型预测能力的重要指标。