al板块股票主要包括铝产业链相关上市公司，涵盖上游原材料、中游加工和下游应用领域，如中国铝业、云铝股份等龙头企业。
上游原材料企业
中游加工制造企业
下游应用领域
投资者可关注行业供需变化及政策导向，结合企业基本面筛选标的。
AI智能体概念股是当前科技与资本融合的前沿赛道，核心逻辑在于AI Agent技术在多行业的渗透加速和鸿蒙生态的爆发式增长。 以下从技术落地、业绩增长、市场热度三个维度精选潜力企业，并提炼关键投资亮点： 鸿蒙生态+AI智能体协同效应 华为鸿蒙PC终端的发布标志着全场景闭环完成，AI智能体成为生态核心入口。润和软件（OpenHarmony发起单位）、软通动力（天璇MaaS平台）
Deepseek高级设置方法 Deepseek是一款功能强大的搜索工具，通过高级设置，用户可以根据特定需求定制搜索结果，提高搜索效率和准确性。以下是Deepseek高级设置的详细方法： 1. 打开高级设置 进入设置页面 ：打开Deepseek主界面，点击右上角的设置图标，进入设置页面。 选择高级设置 ：在设置页面中，找到并点击“高级设置”选项。 2. 定制搜索过滤器 关键词过滤 ：在高级设置中
DeepSeek完全支持中文接入 ，提供原生中文界面 且深度优化中文语义理解 ，是国内用户无障碍使用AI的优选工具。 原生中文支持 DeepSeek从界面到功能均提供完整中文适配，用户可通过设置菜单一键切换至简体/繁体中文，操作指引、提示信息等均以中文显示，降低使用门槛。 中文语义精准解析 基于对中文语法、文化背景的深度训练，DeepSeek在诗词创作
DeepSeek是一款功能强大的数据分析和可视化工具，它允许用户通过简单的拖放操作来制作各种类型的表格。 1. 选择数据源 制作表格的第一步是选择数据源。DeepSeek支持多种数据源，包括CSV文件、数据库和API。用户只需在数据源管理器中选择所需的数据源，并将其添加到项目中。 2. 设计表格结构 一旦数据源被添加到项目中，用户就可以开始设计表格结构。DeepSeek提供了丰富的表格设计工具
智能家居销售的核心在于精准挖掘用户痛点，通过场景化话术突出产品便利性、安全性和个性化价值，同时结合体验营销消除客户疑虑。 销售人员需从客户生活习惯切入，用真实案例和互动演示展现智能家居如何提升生活品质，而非单纯推销功能。 以需求为导向的对话技巧 避免开场白模板化，用开放式提问了解客户家庭结构和使用习惯。例如：“您平时下班回家最希望一键解决哪些家务
AI智能体概念股包括致远互联、中科金财、浙文互联、用友网络、酷特智能、汉得信息、立方控股、南兴股份、宏景科技、金域医学等。这些股票近期表现强劲，多股涨停，成为市场关注的焦点。 核心亮点 致远互联 ：近期表现突出，受市场资金追捧。 中科金财 ：专注于智能客服机器人，采用先进算法。 酷特智能、汉得信息 ：涨停股，受AI智能体技术驱动。 立方控股 ：30%涨停，市场热度高。 用友网络
IT（信息技术）和人工智能（AI）的核心区别在于应用目标与技术层级 ：IT是支撑数字信息处理的基础设施 ，涵盖硬件、软件和网络系统；而AI是模拟人类智能的尖端技术 ，专注于自主学习、决策与预测。两者在技术栈、应用场景和发展方向上存在本质差异。 技术范畴差异 IT以计算机系统、数据库和通信技术为核心，解决信息存储、传输与管理问题，如企业ERP系统或云计算平台。AI则依赖机器学习
上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）是我国人工智能领域的新型科研机构，致力于开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关。该实验室在人工智能基础理论、关键技术和多模态大模型等领域取得了显著成果，推动了人工智能的通专融合与产业赋能。 1. 基础理论突破 上海人工智能实验室专注于人工智能前沿基础理论研究，涵盖机器学习、深度学习、强化学习、知识计算、因果推理和信息安全等领域
DeepSeek加载繁忙的核心原因是瞬时高并发访问、硬件资源不足或网络波动，解决关键在于错峰使用、优化网络环境及清理缓存。 以下是具体分析与解决方案： 高并发与资源瓶颈 用户量激增（如新模型上线或活动推广）会导致服务器过载，尤其在高峰时段（工作日9:00-18:00）。AI模型对算力要求极高，硬件资源（如GPU显存）不足时会触发限流机制。建议避开高峰时段
智能体是虚体而非实体 在人工智能和计算机科学领域，智能体（Agent）被定义为一种能够自主地感知环境并执行动作的计算实体。这里的"实体"并不是指物理世界中的实体，而是指逻辑上的存在。 智能体的定义和特征 自主性 ：智能体能够独立地做出决策和行动，而不需要人类的直接干预。它们可以根据预设的目标和策略，自主地选择合适的行为。 感知能力 ：智能体能够通过传感器或输入接口获取环境的信息
大语言模型（LLM）和小语言模型（SLM）的核心区别在于参数量级、训练数据规模和应用场景 。LLM通常包含数十亿甚至万亿参数，擅长复杂任务如文本生成和逻辑推理；SLM参数较少（百万至十亿级），专注于轻量化、低延迟的特定场景。以下是具体差异分析： 参数量与计算资源 LLM：参数规模庞大（如GPT-3含1750亿参数），依赖高性能算力（GPU/TPU集群），训练成本高。 SLM
大语言模型（LLM）是一种通过深度学习算法训练的人工智能模型，能够高效理解和生成自然语言文本。它具备强大的自然语言处理能力，广泛应用于文本生成、语言翻译、情感分析等领域。大语言模型也存在一些缺点，例如数据偏见、过度拟合、模型解释性差和高计算资源需求等。 优点 强大的自然语言处理能力 ：大语言模型能够模拟人类语言思维，处理和理解复杂的自然语言任务，包括文本生成、语言翻译和情感分析等。 灵活性
