8月6日新海角妈妈计划：丰富升级内容预告！探索8月精彩新篇章，车企淘汰赛再升级：供应商账期缩至60天内，上汽、比亚迪、长安汽车或增10亿财务成本，长城汽车或超7亿夸克发布首个高考志愿大模型，为考生提供个性化志愿决策服务5月16日，在加沙地带北部杰巴利耶难民营，人们查看以军袭击后的建筑废墟。新华社发（里泽克·阿卜杜勒贾瓦德摄）
关于新海角妈妈计划的8月6日精彩新篇章，我们在此提前公布一份充满惊喜和期待的内容预告。这个全新计划旨在进一步丰富和完善，带领您在8月这一独特的月份中开启一场精彩纷呈的文化之旅。
我们的8月主题将被命名为“海洋之韵”，以象征着母亲与孩子的深厚情感纽带和无尽的海洋文化魅力。在这个主题下，我们将邀请来自国内外知名音乐家、艺术家和教育工作者，以独树一帜的方式呈现各类海洋音乐、海洋绘画和海洋表演艺术。这些精彩的演出不仅包括钢琴独奏、口琴独奏、小提琴独奏、打击乐合奏等多种形式的传统乐器演奏，也将融入现代舞蹈、戏剧、朗诵等多元艺术元素，为观众呈现出一场视觉和听觉上的海洋盛宴。
我们的“海洋故事展”将从“母爱的源泉”、“海洋探险”、“海洋守护者”等多个角度，通过实物展示、互动体验、影视播放等形式，深度挖掘并展现母爱的伟大、无私与深沉。展览的展品不仅包括母爱的各种实物，如乳瓶、奶罐、养育毯等，还包含各种海洋动物的标本、画像、玩具等，让孩子们直观了解母爱的力量以及海洋生物的生存环境。我们还将设置一些互动环节，邀请孩子们亲身体验母爱如何陪伴孩子成长，亲身感受海洋对生命的重要影响。
我们的“海洋科普讲座”将在8月6日当天举行，由海洋科学家、科普作家或教育专家进行深入浅出的讲解，分享他们在海洋研究领域的最新成果及启示。讲座将结合实际案例，引导孩子们理解海洋生态系统的复杂性和多样性，并激发他们对海洋科学的兴趣和热爱。还将邀请知名海洋学家或摄影师现场展示他们的海洋摄影作品，分享他们的摄影心得和艺术视角，为孩子们提供一个直观而生动的视觉观感。
新海角妈妈计划8月6日的新篇章将是一场集海洋音乐、海洋绘画、海洋表演艺术、海洋故事展、海洋科普讲座于一体的全面文化盛宴。在这里，我们诚邀您一同走进海洋世界，感受母爱的伟大，探索海洋的魅力，享受与孩子共同度过的美好时光。让我们一起迎接这8月的精彩新篇章，期待在新海角妈妈计划的舞台上，留下属于我们这一代人独特而又美好的记忆。
出品 | 搜狐财经
作者 | 王泽红 冯紫彤
6月10日至11日，多家车企宣布将供应商支付账期统一至60天内，包括吉利、比亚迪、赛力斯、东风汽车、广汽集团、中国一汽、长城汽车、小米汽车，以及长安汽车旗下长安启源、长安凯程、深蓝汽车、阿维塔等。
截至发稿，至少已有17家车企承诺“支付账期不超过60天”，当中也包含小鹏、小米、零跑、蔚来和理想等造车新势力。
从多家车企的官宣内容看，此举一方面是落实国务院《保障中小企业款项支付条例》，保障中小企业资金高效流转；另一方面是响应中国汽车工业协会《关于维护公平竞争秩序促进行业健康发展的倡议》。
自6月1日起，《保障中小企业款项支付条例》正式实施，明确规定大型企业向中小企业采购货物、工程或服务时，最长付款周期不得超过60天。
汽车行业与房地产行业相似，均是重资产行业，企业负债率往往较高，尤其是近两年部分造车新势力出现流动性困局。此次多家车企集体发声，将账期缩短至60天内是否会对企业的现金流形成压力，也成为一大关注点。
车企：利息支出增加吞噬利润
据搜狐财经不完全统计，2024年国内主流车企的应付账款及应付票据周转天数普遍在120天以上，如比亚迪2024年为127天，上汽集团为164天，长城汽车为164天，长安汽车为205天，赛力斯为166天，广汽集团为113天，东风股份为221天。
作为对比，国际汽车巨头中，2024年丰田汽车应付账款周转天数54.84天，福特汽车56.94天，通用汽车周转天数64.1天，国内车企的账期普遍偏长。
6月12日，夸克发布国内首个为高考志愿填报场景开发的高考志愿大模型，并同步上线“高考深度搜索”、“志愿报告”、“智能选志愿”三大核心功能。该模型具备专家级决策能力，能够为每位考生提供精准、个性化的志愿填报服务。
让每位考生都有自己的AI志愿顾问
高考志愿大模型驱动的夸克“志愿报告”以Agent方式运行，目前已开放试用。它能像经验丰富的志愿填报专家一样，为考生提供个性化的规划建议。基于“任务规划—执行—检查—反思”的链式推理流程，夸克志愿报告会自动输出涵盖冲稳保策略、志愿表、院校专业推荐等内容的完整报告。
“志愿报告”Agent以考生的成绩、兴趣偏好、家庭背景和地域倾向等为基础，会首先制定个性化任务规划（如定位成绩段、筛选专业方向、制定填报策略等）；随后将任务转化为指令，基于高质量数据完成任务执行。
每轮执行结果模型经过自动检查，会判断是否存在逻辑冲突、数据缺漏、排序异常等问题，并将结果反馈至“反思”模块。通过评估结果与需求的差异不断优化后续策略，从而实现动态修正与智能迭代。
例如，当考生倾向选择省内且要求985院校时，模型在执行任务后，面对省内985院校较少的情况，会像志愿专家一样尝试推荐适合的外省985高校。
夸克高考志愿大模型支撑的另一个功能是“高考深度搜索”，当用户输入如“江苏物理组考生584分，性格内向，想找稳定工作”这类复杂查询时便会触发。为提升回答的准确性与专业性，模型会将考生的真实需求精细化拆解，每一类需求都对应定制化的回答范式与要点，确保回复兼具针对性与深度。
训练机制揭秘：多阶段、高复杂度训练，实现像专家一样思考与决策
以通义千问为基座，夸克高考志愿大模型基于领域数据优势，通过专项训练具备对复杂规则与用户需求的理解与推理能力，让模型真正“像志愿专家一样思考与决策”。
夸克高考志愿大模型通过一个多阶段、高复杂度的训练范式构建流程，融合了自监督语义建模、监督式对齐调优、由专家判别价值引导的策略精化机制。