新學期起 北京減免幼兒園學前1年兒童保教費
2025-10-23 18:26 1,923次浏览今天，貸款貼息迎來好消息。針對個人消費、8種服務業經營主體消費的貸款都迎來貼息政策。小編為你梳理好了，一起來看↓ 9月起 這些個人消費貸款可享受財政貼息 近日，財政部、中國人民銀行、金融監管總局印發《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》。 要點如下↓↓ 支持範圍 實施方案明確，同時符合以下條件的貸款可享受貼息政策—— 2025年9月1日至2026年8月31日期間，居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款(不含信用卡業務)中實際用於消費，且貸款經辦機構可通過貸款發放帳戶等識別借款人相關消費交易信息的部分，可按規定享受貼息政策。 貼息範圍包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品、健康醫療等重點領域消費。 對於單筆5萬元以上的消費，以5萬元消費額度為上限進行貼息。政策到期後，可視實施效果研究延長政策期限、擴大支持範圍。 貸款經辦機構 6家國有大型商業銀行，包括中國工商銀行股份有限公司、中國農業銀行股份有限公司、中國銀行股份有限公司、中國建設銀行股份有限公司、交通銀行股份有限公司、中國郵政儲蓄銀行股份有限公司。 12家全國性股份制商業銀行，包括中信銀行股份有限公司、中國光大銀行股份有限公司、華夏銀行股份有限公司、中國民生銀行股份有限公司、招商銀行股份有限公司、興業銀行股份有限公司、廣發銀行股份有限公司、平安銀行股份有限公司、上海浦東發展銀行股份有限公司、恆豐銀行股份有限公司、浙商銀行股份有限公司、渤海銀行股份有限公司。 5家其他個人消費貸款發放機構，包括深圳前海微眾銀行股份有限公司、重慶螞蟻消費金融有限公司、招聯消費金融股份有限公司、興業消費金融股份有限公司、中銀消費金融有限公司。 貼息標準 年貼息比例為1個百分點(按符合條件的實際用於消費的個人消費貸款本金計算)，且最高不超過貸款合同利率的50%，中央財政、省級財政分別承擔貼息資金的90%、10%。 貸款合同利率需要符合相應利率自律約定。 政策執行期內，每名借款人在一家貸款經辦機構可享受的全部個人消費貸款累計貼息上限為3000元(對應符合條件的累計消費金額30萬元)，其中在一家貸款經辦機構可享受單筆5萬元以下的個人消費貸款累計貼息上限為1000元(對應符合條件的累計消費金額10萬元)。 個人消費貸款財政貼息重點領域(適用單筆5萬元及以上消費) 家用汽車領域，包括汽車購置、車輛保險及維修。 養老生育領域，包括老齡人口或其子女購買的家庭適老化改造服務、養老機構和養老社區服務，託育、輔助生育消費等。 教育培訓領域，包括資格證書培訓考試、高等學歷繼續教育等。 文化旅遊領域，支持消費者通過具備資質的旅行機構購買國內旅遊出行服務。 家居家裝領域，包括家庭裝修、家用電器、廚衛用品、家具等。 電子產品領域，包括購買手機、平板、個人電腦、智能穿戴設備等。 健康醫療領域，包括牙齒矯治、視力矯正、健康管理等。 這八類服務業經營主體 符合條件的貸款可享貼息 另外，財政部、民政部等九部門近日印發《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》，明確對住宿、養老、旅遊等八類消費領域服務業經營主體符合條件的貸款可享受貼息政策。 要點如下↓↓ 支持範圍 實施方案明確，同時符合以下條件的貸款可享受貼息政策—— 由經辦銀行向餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育8類消費領域服務業經營主體發放。 在《提振消費專項行動方案》公開發布之日(2025年3月16日)至2025年12月31日期間籤訂貸款合同且相關貸款資金發放至經營主體。 貸款資金合規用於改善消費基礎設施和提升服務供給能力。 政策到期後，可視實施效果研究延長政策期限、擴大支持範圍。 貼息標準 對於經辦銀行向服務業經營主體發放的貸款，財政部門按照貸款本金對經營主體進行貼息，貼息期限不超過1年，年貼息比例為1個百分點，中央財政、省級財政分別承擔貼息資金的90%、10%。 單戶享受貼息的貸款規模最高可達100萬元。 相關貸款包括用於改善消費基礎設施的固定資產貸款以及用於提升服務供給能力的流動資金貸款。 同一筆貸款不得重複享受中央財政其他貼息政策；已享受地方財政相關貼息政策的，此次貼息不得超出扣除已有貼息後的實際利率水平。 政策支持範圍參考 實施方案參照《國民經濟行業分類》梳理相關領域支持行業範圍如下—— 餐飲住宿領域 支持正餐服務、快餐服務、飲料及冷飲服務、餐飲配送及外賣送餐服務、小吃服務等餐飲服務相關經營主體提升餐飲服務品質，強化食品安全保障，加強特色餐飲文化培育。 支持旅館服務、旅遊飯店服務、民宿服務、露營地服務等住宿服務相關經營主體改善住宿服務環境，加強設備更新和基礎設施升級，強化住宿服務與旅遊、康養、研學等業態融合。 健康領域 支持醫療衛生服務，健康事務、健康環境管理與科研技術服務，健康促進服務，健康保障與金融服務，藥品及其他健康產品流通服務，醫藥製造，醫療儀器設備及器械製造，健康用品、器材與智能設備製造，中藥材種植、養殖和採集等相關經營主體提升為社會公眾提供各種健康及相關產品、貨物、服務的水平和能力，維護、改善和促進人民群眾健康。 養老領域 支持養老照護服務、老年醫療衛生服務、老年健康促進與社會參與、老年社會保障、養老教育培訓和人力資源服務、養老金融服務、養老科技和智慧養老服務、養老公共服務、老年用品及相關產品製造、老年用品及相關產品銷售和租賃、養老設施建設等相關經營主體提升為社會公眾提供各種養老及相關產品、貨物、服務的水平和能力，保障和改善老年人生活、健康、安全以及參與社會發展。 託育領域 支持提供託育服務的經營主體新建、改擴建及日常運營，優化服務設施布局，提升服務能力和水平。 家政領域 支持家庭服務、洗染服務、理髮及美容服務、洗浴和保健養生服務、攝影擴印服務等居民服務相關經營主體提升服務和管理水平，擴大家政服務供給，強化家政服務員技能培訓，加強家政服務品牌建設。 文化娛樂領域 支持新聞和出版業，廣播、電視、電影和錄音製作業，文藝創作與表演、藝術場館、圖書館與檔案館、文物及非物質文化遺產保護、博物館、烈士陵園、紀念館、群眾文體活動等文化藝術業，歌舞廳、電子遊藝廳、網吧等室內娛樂活動，遊樂園、休閒觀光活動、彩票活動、文化體育娛樂活動與經紀代理服務等娛樂業，城市公園管理、遊覽景區管理、旅行社及相關服務等旅遊業相關經營主體，豐富文化娛樂和旅遊活動供給，激發居民度假、出遊、觀光、娛樂休閒等各類文化娛樂和旅遊活動消費潛力。 旅遊領域 支持鐵路、公路、水上、航空旅客運輸服務以及空中交通管理、觀光遊覽航空服務、旅客票務代理等，支持客運火車站、客運港口、機場等交通服務基礎設施提升交通運輸品質，便利旅客出行。 體育領域 支持體育競賽組織、體育保障組織等體育組織，體育場地設施管理服務、健身休閒活動服務、體育中介代理、體育健康服務等體育服務相關經營主體增加體育消費場所，舉辦各類體育賽事活動，加強體育賽事品牌建設，推動體育運動普及。
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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