2024年8月31日-9月30日，電腦（中信）指數從3782點上漲到5117點，漲幅35.31%；上證指數從2842點上漲到3336點，漲幅17.39%；滬深300從3321點上漲到4018點，漲幅20.97%；創業板指從1580點上漲到2175點，漲幅37.62%；科創50從694點上漲到872點，漲幅25.67%。

中國人民銀行發布多項利好政策：

降準降息。 9月27日起下調金融機構存款準備率0.5個百分點（不含已執行5%存款準備金率的金融機構），向金融市場提供長期流動性約1兆元；在2024年內也將視市場流動性的狀況，可能擇機進一步下調存款準備率0.25-0.5個百分點。降低中央銀行的政策利率，即7天期逆回購操作利率下修0.2個百分點至1.5%。

降低存量房貸利率和房貸的最低首付比例。引導商業銀行降低存量房貸利率，預計平均降幅約在0.5個百分點左右。將全國層級的第二套貸款最低首付比例由目前的25%下調到15%。 5月人民銀行創設的3000億元保障性房屋再貸款，中央銀行資金的支持比例由原來的60%提高到100%。將2024年底前到期的經營性物業貸款和「金融16條」這兩項政策文件延期到2026年底。

創設新的貨幣政策工具。第一項是創設證券、基金、保險公司互換便利，支持符合資格的證券、基金、保險公司透過資產質押，向中央銀行取得流動性，互換便利首期操作規模是5,000億元，未來可視情況擴大規模，透過此工具所獲得的資金只能用於投資股票市場。第二項是創設股票回購、增持專案再貸款，引導銀行向上市公司和主要股東提供貸款，支持回購和增持股票，再貸款利率1.75%，首期額度3000億元，未來可視情況擴大規模。

中共中央政治局9月26日召開會議，分析研究當前經濟情勢，部署下一步經濟工作。會議指出，我國經濟的基本面及市場廣大、經濟韌性強、潛力大等有利條件並未改變。同時，目前經濟運作出現一些新的情況和問題。要把握重點、主動作為，有效落實存量政策，加力推出漸進政策，進一步提高政策措施的針對性、有效性，並努力完成全年經濟社會發展目標任務。會議強調，要加大財政貨幣政策逆週期調節。要發行使用好超長期特別國債和地方政府專案債，更好發揮政府投資帶動作用。要努力提振資本市場，大力引導中長期資金入市，打通社保、保險、理財等資金入市堵點。 9月27日，中國證監會召開黨部（擴大）會議，證監會黨委書記、主席吳清主持會議並致詞。會議強調，要突顯抓好推動中長期資金入市指導意見的貫徹落實，扭住改善資金供給這個關鍵，大力發展權益類公募基金，持續提高權益類基金規模和占比，努力為投資者創造長期穩定收益。要分類施策打通各類中長期資金加大入市力度的堵點，加速完善「長錢長投」的政策體系。要強化跨部委協同，積極配合推動證券基金保險公司互換便利、股票回購增持專案再貸款等相關貨幣政策工具落地。我們認為，在多重利多政策的刺激下，A股成交額不斷攀升，9月30日更是超2.6萬億元，創歷史新高，伴隨利好政策的持續落地，市場流動性和信心有望持續提升，建議關注金融IT板塊和順週期方向。

根據阿里巴巴魔搭ModelScope社群官微，9月26日，Meta發布了Llama3.2，主要包括小型和中型視覺LLM（11B和90B）以及適合邊緣和端側的輕量級純文字模型（1B和3B），包括預訓練和指令調整版本。 Llama3.21B和3B模型支援128K令牌的上下文長度，在同類產品中處於較領先地位，適用於總結、指令追蹤和在邊緣本地運行的重寫任務等設備用例。 Llama3.211B和90B視覺模型在影像理解任務上的表現優於封閉模型（例如Claude3Haiku）。 Llama3.2系列11B和90B視覺LLM，支援影像理解，例如文件層級理解（包括圖表和圖形）、影像字幕以及視覺基礎任務（例如基於自然語言描述在影像中精確定位物件）。輕量級1B和3B模型具有較強的多語言文字產生和工具呼叫功能。可以輕鬆部署到端側如手機或PC，具有很強的隱私性，資料不會離開裝置。 1B和3B模型上使用了兩種方法（剪枝和蒸餾），使其成為能夠高效適應設備的高性能輕量級Llama模型。剪枝能夠縮小Llama群中現有模型的大小，同時盡可能恢復知識和表現。我們認為，Llama3.2作為一個開源模型，其有望帶來對AI生態發展的持續助力，尤其是1B和3B輕量級模型在邊緣設備上的高效適用性，為端側AI的本地化落地和隱私保護提供了新的可能性。

技術發展不如預期，公司業務拓展不及預期。