一、欣欣花平臺簡介

欣欣花是一款提供在線借款服務的平臺，以其快速審批、放款速度快的特點吸引了不少急需資金周轉的用戶。不過，正如許多金融科技產品一樣，它也可能面臨一些技術或操作上的問題。

二、欣欣花自動下款問題的原因及應對方法

1. 系統故障或誤判

有時，由于平臺的算法或數據錯誤，可能會導致系統自動為用戶下款，即使用戶并未主動申請。遇到這種情況，首先要保持冷靜，不要慌張，因為這通常是可以解決的問題。

2. 賬戶信息泄露或被惡意利用

如果懷疑自己的賬戶信息可能已泄露，應立即修改密碼，并聯系客服說明情況，以便平臺能夠及時采取措施保護個人賬戶安全。此外，還應注意檢查是否有異常登錄記錄或其他可疑活動的跡象。

三、聯系欣欣花客服的方法

（一）通過官方渠道查詢官方客服電話

1. 官網查詢：訪問欣欣花官網或者相關金融平臺，查找官方客服電話。這是獲取準確聯系方式的首選途徑，因為這些平臺通常都會公布最新的客服聯系方式。

2. 官方金融平臺查找：除了官網外，還可以通過其他官方金融平臺查詢欣欣花的相關信息。這些平臺可能會提供更具體的客服電話列表，包括不同業務線的聯系電話。

（二）撥打客服電話咨詢

一旦獲得欣欣花24小時客服電話192-7288-4**-欣欣花app客服電話：00861-926282-4**等，就可以直接撥打進行咨詢。在通話過程中，務必清晰描述問題并提供相關重要信息，如合同號、身份證號碼以及交易記錄等，以便客服人員更好地理解您的情況并處理您的請求。

四、與客服溝通時的注意事項

1. 保持耐心：在與客服溝通時，請保持耐心和禮貌，因為客服人員可能需要時間來處理您的請求。避免使用過激的語言或態度，這有助于建立良好的溝通氛圍。

2. 記錄對話內容：在通話過程中，建議記下客服人員的工號和姓名，以備后續跟蹤或可能出現的糾紛。同時，保留好相關的溝通記錄，如短信、郵件等，這些都是解決問題的重要證據。

五、法律途徑維護權益

若通過溝通無法解決與客服的溝通未果，或者認為平臺行為已經構成違法，可以考慮采取法律手段維護自己的合法權益。根據《中華人民共和國刑法》等相關法律規定，強制性交易罪是指應當項目組成強制性應當項目而構成犯罪的行為。如果平臺的行為符合這一特征，則可以報警并向相關監管機構投訴。

綜上所述，面對欣欣花自動下款的情況，用戶不必過于擔心。只要按照正確的步驟聯系客服并詳細描述問題，同時準備好相關的重要信息和交易記錄等資料，就能夠順利地解決問題。在整個過程中，保持冷靜、耐心和積極配合的態度是非常重要的。來源：興證全球基金春節期間，你可能都被一個大模型刷屏了。年月日，中國初創企業深度求索（）推出開源大模型。極低成本對標頂尖性能的技術突破，引得一眾硅谷科技巨頭連夜發聲。短短一周內，登頂全球個市場的應用商店下載榜，甚至因訪問量過載一度崩服。這場技術地震，也迅速反映在了資本市場上。月日恒生科技指數單日漲幅超，節后第一個交易日，科創上漲，概念板塊漲近。（數據來源：）市場上關于的說法，哪些是真知灼見，哪些又是夸大其詞？作為投資者，我們又如何理解它將對行業產生的影響？為此，我們專訪了深耕行業的興證全球基金基金經理助理朱可夫，聊了聊個大家關心的話題。【】，領域的時刻？問：有人說是領域的時刻，您怎么看這句話？朱可夫：我認為在全球科技界的震動非常大，它像是一個科技史上的歷史時刻。震動較大的主要原因有兩個，第一，它是由中國公司獨立完成的一個較大創新。雖然這個技術領域的創新美國的同行也在做，但是我們進展更快、更前沿。第二點，我們在這件事情上做到了極致的降本增效，震動了全球科技界。是一個全世界大部分聰明大腦共同進行技術對戰的領域。的梁文峰總提到他站在巨人的肩膀上進行技術創新。而在這段時間，中國的科學家和公司可能相對領先。這是歷史上一個比較值得銘記的創新時間點。【】萬的成本，干翻數十億？問：做到了極致的降本增效，有人說，用萬美元干翻了硅谷巨頭們花費數十億美金訓練的模型？您怎么看這句話？朱可夫：我們對此進行了深入研究和討論，并且翻閱了大量材料。萬美金是進行一次訓練的成本。如果我們進行比較，訓練的單次成本，大約為五六千萬美金左右，因此降本幅度接近。但這并不代表只花費了萬美金就完成了這個模型，技術路徑更像一條上升曲線，斜率會突然變陡。在出現之前，已經實現較好的降本效果，但總體來講，這一次確實有一個比較大的降本點的出現。我們還可以從另一個視角來看待這件事情。科技史上的硬件或者偏（基礎設施）的部分，降本速度都是比較快的。根據美國公司的的表述，在這條路上，目前的成本，大約是以每個月接近倍的速度在往下走，只是誰先到達階段性節點的問題。那這次相當于先到了這個點，然后我們再往下一個節點進發。至于如何理解剛才提到的單次訓練成本，對于大模型，它本身需要一個龐大的集群，一個巨量的卡集群去做訓練，并且還需要配置大量人員進行工程化調試。大模型的核心成本就是服務器集群和人力成本。根據公開報道，有萬卡以上的集群進行訓練使用，具體數量眾說紛紜。如果我們相信萬卡集群在不斷工作，并訓練下一代模型。按照曾經的一篇公開論文表述，的前身模型通過多張卡，訓練了大約一個月左右，如果花費的時間并沒有比更多，那么大概對應的訓練成本是萬美金。但事實上不可能只訓練一次模型，而是會訓練很多次。這相當于集群一直工作，理論上講集群成本和里面耗費的人力成本應該打包計算，這是一個更大的數字。【】這是一次工程的勝利？問：大家都在討論的創新，但有人認為這種創新可能來自工程領域，而非科技前沿探索，并認為這是工程的勝利。您能否科普一下它最核心的創新點？朱可夫：可以理解為一個人的智力。我們可以將訓練的方式和花費成本理解為一個老師教授一個班級的過程，教師教育學生的時間成本相當于我們訓練花費的成本。我們的目標就是把這個班級的考試分數提高，也就是把的能力提高。那么，的工程設計創新主要體現在哪些方面？首先，對注意力機制進行了巨大創新。注意力機制是什么？我們可以進行不恰當的類比，例如我們想讓班上的學生學會打籃球、排球等。在這個過程中，我們可以告訴孩子不要糾結籃球的顏色，這就是一個球體，接到球后就可以投球，這樣他們學習起來會更快，不用再糾結于球是紅色的還是綠色的，綠色的球是不是就不能投了。這種注意力機制創新就導致訓練成本大幅下降，也就是專業術語中的。第二類是對效率進行創新，例如班級上做一張試卷，我們可以讓第一組只做語文，第二組只做數學，第三組只做英語。這樣我們在考英語卷子的時候，第一組和第二組就不要參與了，這種創新就是我們聽到的，混合專家模型。在這一方面，比更加極致，大約有十幾個二十個專家在其中進行單獨的任務篩選。應該是能做到兩百多個專家在里面挑，任務出現時，只激活其中的某一些部分，這樣的話它又實現了大幅的降本。第三個創新方法是在教學工具上進行創新。比方說我們可能統一的都是用全國版的教材，但是可能我們是個江蘇省的班級，我們就用蘇教版的教材，這樣的話我們自己寫了一本教材，這個教材就專門針對江蘇省的考試，這樣的話可能分就會考的更高。具體來說，他們在的創新上用了優化技術，繞開通用的語言去編寫了自己的一些匯編語言，調用的效率會更高，這就跟我們這種教材式的創新是類似的。【】問世，全球算力需求可能會變天？問：可以看到問世，對英偉達的股價造成了非常大的負面影響，有人說全球的算力需求可能會變天，因為它極致壓縮了對于算力的需求，您怎么理解這個問題呢？朱可夫：這個問題可能會比較沒有標準答案一些，因為可能每個人都有每個人的看法。我想引用一下微軟的的一個表述，他提出了一個科技史上比較有名的一個悖論叫做杰文斯悖論，它的意思就是說，當科技史上某一個東西呈現出一個極致通縮狀態的時候，大家對它的用量反而不會減少，反而會增多。典型的就是芯片或者其他可能用于計算的東西，在降本降價之后反而還更普及了，計算機從大型機變成了小型機、再變成手提電腦，走進千家萬戶。他認為大模型的例子也是一樣的，降本之后導致的降價其實會導致大量的人去用起來這個，我相信可能大家在春節的時候也能感覺到在我們生活當中滲透率其實是越來越高的。如果這個技術路線能夠被大家吸納、進一步創新的話，有可能整個的大模型的成本會被迅速降下來，這樣的話可能千家萬戶就能夠迅速把這個模型給用起來。從短期的角度來看，確實我們不可否認的是，我們之前認為需要大量堆算力，才能把最前沿的模型堆出來，無論是中國的巨頭還是海外的巨頭其實都投入了大量的資本去做前置的建設。那目前相當于突然之間發現另外一個路線也能夠逼近前沿模型，那你還是不是需要去堅守你大量投入算力的狀態，這是存疑的。所以長期來看我們認為前景肯定是比較光明的，算力需求的上升幅度是不會被改變的，但可能短期的節奏會有一些擾動。【】后端應用將迎來大規模爆發？問：其實有一個特點，它是一個開源的大模型，那么它是否會帶來后端應用的大規模爆發？朱可夫：對于這一點的話，其實我認為無論是否出現，我們都會在未來的兩三年里面看到大量的應用爆發，但這是我個人的觀點。我想可以從三個角度來講這個事情。第一個角度來講的話，科技史的創新都是由技術引領的，之后一兩年左右它的技術曲線逐漸趨緩的過程當中，會解鎖不一樣的場景，而且這個解鎖的場景其實是逐步升級的，而且越升級的話它適用的范圍會越廣。如果我們回想一下移動互聯網時期，其實大家在最開始，在手機上也只能玩貪吃蛇這樣的游戲，但是慢慢你會發現自己開始能在上面切西瓜了，慢慢發現自己還能玩王者榮耀了，現在你甚至在手機上跑一個手游都已經沒有什么障礙了。其實也是同樣的道理。目前從整個的火熱到現在為止，大概已經有接近兩年半的時間了。到目前為止，大家已經解鎖了非常多的場景，越到后面解鎖的場景會越來越多，這是第一個角度。第二個角度，關于開源跟閉源的問題，某種意義上來講，開源模型它的普及和它的技術進步更能夠促進下游應用的爆發。我們可以回想一下在移動互聯網時期，首先定義了智能手機應該怎么做，安卓再去定義了一個開源的系統應該怎么做，最終導致大量的智能機的出現，這時候中國人開始人手一個智能機，這個時候大家才普及了所有的應用場景。其實安卓在普及的速度上是比要更快一些的。現在還有包括阿里的千問，其實都做了很多開源的工作，這個事情對信息的平權，對技術的平權，我覺得是有極大的幫助。第三個角度，這個事到底會不會帶來商業化的應用，也就是應用本身能夠賺很多錢這個事情，我們可以理解為技術就是一個大樹，每長到一層就會出來一些分支，一些枝干，在這些枝干上你能構建出合適的商業場景，并且在里面合理的跟用戶做良性的互動，用戶收獲了情緒的價值或者收獲了效率的價值，你就能收到一些商業的價值。這個是真正的核心，所以我們可以理解為一直做前沿技術探索，很快追到最上面那個枝干上。其實過去的一年應該是應用的商業化讓大家失望的一年。它有兩個很重要的原因，第一確實是模型的智能水平，你可以理解為長出來的那個枝干還不夠高，現在其實它的主干已經夠高了。第二就是它的模型不夠便宜，你可以理解為長出來的枝干不夠粗壯，現在可以理解為長出來的分支也已經很粗壯了。理論上來講你又是一個高的樹，又是一個很粗壯的分支，能夠結出來的果實應該也是一個比較好的果實。我覺得應該是越來越樂觀的這樣一個狀態。【】中國科技資產價值，正在被重估？問：回到投資這塊，您覺得最近的爆發會不會帶動中國科技資產價值的重估？朱可夫：是的，或者說我覺得硅谷的敘事會有一些變化，原來的敘事邏輯應該是，美國是在前沿的這些技術上是遙遙領先的，依據他們在這方面的領先他們就能夠做出一個很超越市場平均價格的定價，以達到超額的利潤，通過這個超額的利潤再進行下一輪超額的投資，這樣的話再積累足夠的競爭優勢，這應該是原來硅谷的敘事。但由于我們本身中國的工程師紅利，還有本身我們的技術差距其實并沒有那么大，做出了一個很好的范例，把這個技術的差距給縮小了。那有沒有可能中國在這個事情上至少把美國拿到的大量超額利潤分過來一部分，或者說至少別人拿到的沒有那么多了，我覺得這是我們現在在觀察的一個事情。但是這一次對于中國的本身科技市場來說是不是一個非常大的重估機會，我個人偏向于說認為也是邊走邊觀察的，因為我們要看到中國的大模型和整個的云產業，還有包括上游的硬件產業，包括軟件產業，是否能夠依據新一輪的科技創新拿到新的商業價值，拿到商業價值之后我們才能依此去做一個好的定價。只是現在來看好像概率稍微大了一些，我們可以大概理解為這么一個結構。【】賽道上，中美技術差距有望縮小？問：剛剛您說的完成的混合專家等等機制的創新，它是不是我們希望的中美技術差距縮小的方式呢？朱可夫：目前來看的話，我認為其實在這一輪的大模型創新里面，其實一開始的技術路線已經確定了，大家其實一直在挖著架構上的富礦。雖然確實在做一些邊界的探索，但它做的很多也是工程化的事情。某種意義上來講的話，大家都是在混合地做事情。我們在工程能力上追趕上硅谷的一線水平，本身就是一件值得慶賀的事情，因為它就是在縮小差距的。至于說我們什么時候能夠做到真正去探索邊界，目前來看可能還有一點難，但是我相信我們國家有大量的大模型公司，他們其實都會在這個事情上去做前沿的探索。有沒有可能他們會在某些技術節點上沖出來？我覺得是有可能的，現在我是這么理解我們的雙方身位的差距。【】，改變了領域的投資邏輯？問：有人說，改變了的投資邏輯，大家以前比較看好算力等基礎設施側，但現在發現，像的初創企業，如果有創新，也非常有價值，你怎么看這一觀點？朱可夫：我們從邏輯上來講的話，這個事情肯定是象征著技術上的大平權，對于鏈條上的企業我們都是有一定的影響。我們也會從上而下看整個鏈條里面的企業，各自在這個事情上是怎么反應和怎么受益的。但是我們要強調的事情是，當前的浪潮是一個大的浪潮，所以某種意義上來講的話，我們只是在一個上升的電梯里邊在挑，你到底應該是在第層電梯上，還是在第層電梯上。所以結構的選擇是一個方面，但是另一方面確實是我們要注重整體的。但是另一方面來講，結構在這里面也很重要，畢竟層和層還是有差距，我們只能說不斷地在里面調整身位去看待這件事情。我們相信也不是終點，它也會不斷有新的事件出來，甚至有新的科技進步出來，我們只能根據每一次科技進步看方向是什么，然后稍微前瞻去判斷一下未來里面最重要的玩家，不論是美國還是中國，他們在做什么樣的動作，我們去看這些動作意味著什么，去看哪些方向可能是市場未來會選擇的方向，這是我們的判斷的姿勢。【】被過度神話了嗎？問：目前關于，您覺得是不是會有過度神話的問題，它有哪些局限嗎？朱可夫：當前的模型演進，我們可以理解為有兩個方向，這兩個方向其實都是由提出來的，一個是多模態的方向，多模態就是說它擁有視覺、聽覺等各方面的能力。另外一方面是長思考的方向，本質上是讓它思考的時間變長之后，它的理性能力會變得更高。其實主要是在后者的能力上會比較強，目前在春節前應該是發了一個多模態的模型，但是這個模型還比較小，在多模態的能力上還不是非常頂尖，這是我覺得市場會稍微過度估計的一部分。【】背后浪潮般的機會，如何把握？問：關于這一次