日本米价暴涨90%引发民众愤怒。

据环球网援引日本广播协会（NHK）26日报道，日本农林水产省数据指出，2月10至16日这一周，日本全国超市5公斤装大米的均价已高达3892日元（约合人民币190元），实现连续7周上涨，与去年同期相比涨幅超90%。

报道称，由于2024年夏季日本大米产区出现极端高温，导致当地大米产量锐减，这是日本目前米价上涨的主要原因。据日本《周刊文春》26日报道，日本政府迟迟不肯将储备粮投入市场，是导致米价高涨的另一个原因，不少日本民众对此极为愤怒。

报道称，日本米价从2024年下半年开始就呈现明显上涨趋势，但日本政府直至今年2月14日才决定将21万吨储备粮投入市场，此举被批评“为时已晚”，不少民众质问日本政府为何不早点采取措施。

有专家分析，日本政府未立即投入储备粮的原因，是担心增加供应导致米价下跌，会引起日本农业协同工会（简称日本农协）的不满。《周刊文春》查阅了日本政界和日本农协的资金往来发现，2021至2023年，日本农协下属团体向自民党多名议员提供了高达1.4亿日元（约合人民币680万元）的政治献金。​ ​​​ （via 观察者网）

2025年海关口岸监管工作会议召开。

2月25日，2025年海关口岸监管工作会议在宁波召开。会议强调，全国海关口岸监管部门要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，更加深刻领悟“两个确立”的决定性意义，扎实推进中央巡视和国家审计整改，以实际行动走好践行“两个维护”第一方阵。认真落实全国海关工作会议、海关全面从严治党工作会议部署要求，扎实推进口岸监管体系和能力现代化建设，着力提升口岸监管效能和服务水平，牢牢守住安全监管底线，防范化解各类风险挑战，为实现海关工作现代化贡献口岸监管力量。

雷军身家超钟睒睒登顶中国首富。

今日早盘，小米股价盘中一度涨超4%，这一强势表现不仅刷新了小米集团股价的历史纪录，也使其创始人雷军的财富水涨船高，成功超越农夫山泉创始人钟睒睒，成为中国新首富。

滨江集团新设房地产开发公司，注册资本1亿元。

企查查APP显示，近日，杭州滨庆房地产开发有限公司成立，法定代表人为边将，注册资本1亿元，经营范围包含：房地产开发经营。企查查股权穿透显示，该公司由滨江集团间接全资持股。

美最高法院暂时阻止要求特朗普政府释放数十亿美元对外援助资金的命令。

据央视新闻，当地时间2月26日，美国首席大法官约翰·罗伯茨暂停了法院设定的最后期限，即要求特朗普政府在26日23时59分之前支付20亿美元的对外援助资金。

当地时间25日，美国华盛顿特区联邦法官阿米尔·阿里（Amir Ali）下令特朗普政府在26日23时59分之前向承包商和拨款接受者支付对外援助资金。该命令适用于2025年2月13日之前完成的工作的付款，当时阿米尔·阿里发布了临时限制令。他25日称，没有迹象表明政府已采取任何措施遵守他早先的解冻资金命令。

阿米尔·阿里表示，临时限制令不允许政府在对外援助协议审查期间继续全面暂停国会拨付的对外援助款项。阿米尔·阿里命令政府采取一切必要措施履行有效的合同、赠款、合作协议、贷款和其他联邦外援奖励的条款，包括但不限于根据这些条款支付所有资金。

当地时间2月26日，美国特朗普政府要求美国最高法院暂缓执行联邦法官阿米尔·阿里的命令，特朗普政府称这相当于司法越权。

雷军登顶中国首富，小米市值突破1.4万亿港元。

2月27日，港股小米集团涨超3%，股价再创历史新高，总市值逼近1.5万亿港元，年内累计涨幅近70%。

据易简财经，从2022年10月的股价低点8.31港元，到现在，小米集团股价累计涨幅超过了570%。“金山系”也涨疯了：年初以来，金山云股价涨超76%，金山软件和金山办公均涨超36%。上市公司股价大涨，雷军的财富也来到了历史高位。据计算，雷军的总财富估值已近4400亿元人民币，超过了农夫山泉钟睒睒（3700亿元人民币）和字节跳动张一鸣（3300亿元人民币），成为中国新首富。

雷军的总财富估值，主要基于以下三部分的资产计算：1.小米集团：小米集团市值1.41万亿港元，雷军持股约24.2%，对应3412亿元人民币。2.金山系：金山办公、金山软件、金山云三大上市平台，为雷军贡献约441亿元人民币的资产财富值。3.顺为资本：雷军还通过顺为资本这家持股51%的投资机构，押中了字节跳动、宇树科技等独角兽。而雷军的投资版图远不止这些，还有蔚来汽车、人人车、小鹏汽车等。这些加起来，大概能为雷军贡献约500亿元人民币的资产财富值。

iPhone 16e 首发评测：信号好续航强？我们来和 iPhone 16 比比看 入门款的全新#iPhone16e#，和 iPhone 16 比相差多少？苹果首颗自研基带#AppleC1# 表现如何？现在该不该买？一条视频给你解答。 http://t.cn/A61YEhN9 ……

知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过训练一个小而高效的学生模型来模仿一个预训练的大且复杂的教师模型（或一组模型）的行为。这种训练设置通常被称为“教师-学生”模式，其中大型模型作为教师，小型模型作为学生。教师模型的知识通过最小化损失函数传递给学生模型，目标是匹配教师模型预测的类概率分布。