海關總署：「十四五」以來我國新增和擴大開放口岸40個
2026-01-02 16:13 4,581次浏览8月8日晚，北京樓市再出新政，不僅限購政策迎來新一輪深度鬆綁，符合條件的居民家庭購買五環外商品住房不限套數，同時公積金政策也進行了優化調整。新政出臺後，市場反響怎麼樣，有哪些新變化？記者在新政出臺後的首個周末，走訪了北京的多個樓盤。 北京樓市新政出臺後的首個周末，記者在南五環外的一個樓盤看到，不少購房人正在向銷售顧問了解情況。在現場記者發現，有幾個銷售顧問和其他銷售顧問著裝有著明顯的區別。 北京某樓盤銷售經理 尤靜靜：8日晚上新政出臺後，我們就開始動起來了，為了應對客流，我們從兄弟項目借調了三名置業顧問過來，已經接待了近百組客戶，並且成交數量達到了8套，這也是我們這2個月以來單日成交數量最高的，新政反響還是很不錯的。 原來，受政策調整影響，五環外的多個樓盤迎來了明顯的客流增長。在售樓處，記者碰到了買房的朱女士，之前由於受到限購影響，她不能在五環外再次購房。但8月8日晚上政策公布之後，她在五環外的購房套數將不再受到限制。 而在北五環外的另一個樓盤，銷售顧問介紹，受到此次北京新政影響，一些之前還在猶豫的客戶，在新政施行後立刻行動了起來，他們這個項目周六一天就籤了3單。 北京某樓盤銷售經理 劉壯：其實購房者的購房信心還是大大增強了，我們這兩天還是比較理想的，3個肯定買的，還有2個是交了意向金的，也就是一共5個交錢的客戶。 銷售數據顯示，今年1—7月，北京新建商品住宅銷售套數中，五環外佔比超過80%。從土地供應結構看，北京多數商品房項目也位於五環外區域。因此，業內人士認為，此次新政針對性更強，將有效刺激五環外新建商品房的購買需求。 公積金政策優化 減輕購房人負擔 此次北京樓市新政的另一個看點是住房公積金政策「組合拳」，由於政策比較有針對性，記者在各個樓盤走訪中發現，相關諮詢量明顯增加，對市場需求形成新的拉動。 儘管是晚上九點，但記者在北京西紅門地區的一個樓盤看到，售樓處裡依舊有購房人在諮詢看房。 北京某樓盤銷售經理 秦夢瑤：客戶來訪量上來說，比上周增加了30%。發現大家公積金的政策還是比較吸引的，因為都在諮詢具體情況，比如說根據客戶的情況，他能多貸多少錢、可以省掉多少利息，客戶購房意願增加了很多。 銷售人員告訴記者，北京此次樓市新政，放寬了公積金貸款首套房認定標準，只要名下無房，即便曾使用過公積金貸款並已結清，再次申請公積金貸款也可按首套房來認定，因此這類購房人群在使用組合貸款購房時，首付比例相比之前可降低10%或15%。 北京某樓盤銷售顧問 何姝漫：接待了12組客戶，這也是我近幾個月以來周六周日接待客戶最多的一天了，有一組客戶，他在公積金政策調整之前屬於公積金二套，但是在政策調整之後就變成了首套，不管是在貸款金額還是公積金利率上，都有了改變，所以他今天立馬跟我們籤訂了意向協議。 在現場看房的張先生向記者介紹，由於繳存年限短，政策調整前，自己如果申請公積金貸款購房，最多只能貸80萬元，這次調整之後，就能申請到120萬元的最高額度。 北京市民 張先生：公積金額度提高之後，對我幫助還是挺大的，政策一出，我就加快了購房進度。 記者隨後又走訪了其他地區的多個樓盤，在採訪中發現，新政策目前為五環外的新房市場帶來了一定的活力。 北京某樓盤銷售顧問 何姝漫：一般售樓處的下班時間都是在晚八點左右，今天客戶量非常多，預計今天下班時間應該得到晚上九點半到十點左右了，新政策對於提升客戶的信心，包括客戶後續意向，都有很大的幫助。 記者在走訪中也了解到，目前已經有不少樓盤針對目前新房市場回暖態勢，計劃在延續項目已有優惠政策的同時，進一步推出更多促銷活動，以期望在未來一段時間加快銷售進度。 (總臺央視記者 楊瀟 譚振華 徐靜)
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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