自然資源部針對福建啟動海洋災害四級應急響應
2026-01-17 16:15 8,953次浏览A股流通市值「一哥」易主。 日前，農業銀行A股流通市值超越工商銀行，登上A股流通市值冠軍寶座。 2020年以來，A股流通市值第一股基本上在工商銀行和貴州茅臺間變換，如今農業銀行崛起打破了這一格局。 農業銀行股價日K走勢圖。 「農業銀行登頂A股流通市值第一，標誌著資本市場對銀行股『低估值+高分紅』價值的重新定價，也反映了資金從追逐高成長向追求確定性收益的策略轉變。」南開大學金融發展研究院院長田利輝接受三裡河採訪時表示。 今年以來，銀行股表現尤為亮眼。當前A股流通市值排名前十的上市公司中，銀行股佔據多席。 這一方面是因為在低利率和資產荒背景下，銀行股高股息、類固定收益的特性優勢愈發突出；另一方面，增量資金持續流入也帶動銀行板塊估值明顯修復。 雖然農業銀行市值上升是受資金面驅動，總市值(A股+H股)仍低於工商銀行，但作為國有大行中上市最晚、歷史包袱較重的銀行，其A股流通市值登頂也印證著自身經營實力和配置價值的提升。 公司業績增長是市值增加的一大支撐。2024年，農業銀行歸屬於上市公司股東的淨利潤增速在國有六大行中居於領先地位；今年一季度，它更是成為國有六大行中唯一實現營收、淨利潤雙增長的銀行。 這既源於農業銀行在穩存增存、普惠金融、民營企業貸款等業務領域樹立的核心優勢，也源於其在縣域金融市場建立的獨特競爭力。 縣域經濟是經濟高質量發展的重要板塊。國家鄉村振興戰略的深入推進，更是為「三農」金融發展帶來廣闊空間。尤其是在當前城市銀行業務內卷情況下，縣域市場成為穩定負債來源。 2024年末，農業銀行縣域貸款餘額9.85萬億元，佔境內貸款比重超40%，增量突破萬億元。其中，農戶貸款增速36.6%，是其信貸產品中增速較快的產品之一。縣域業務成為農業銀行業績一大增長極。 業績優勢疊加估值修復，使得2024年農業銀行A股股價漲幅居可比同業首位，總市值漲幅連續兩年居可比同業第一，為此次登頂打下基礎。 「不過，由於農業銀行市佔率提升依賴縣域經濟差異化優勢，在其他大行加速下沉情況下，也需警惕同質化競爭削弱盈利彈性。」田利輝認為，農業銀行若想保持A股流通市值冠軍地位，從長期來看，需在利率環境、政策導向及自身盈利模式創新中尋找平衡。 但無論未來A股流通市值榜首如何更迭，農業銀行此次登頂都已留下深刻印記。它不僅為整個銀行板塊發展注入信心，更證明了縣域經濟，大有可為。 (「三裡河」工作室)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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