【少年講詩詞】絕句——劉米雅（義大利）
2025-10-30 22:53 6,169次浏览增量政策，又出現一個首次！ 8月12日，多部門發布《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》和《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》。這兩項貼息政策是中央層面首次實施，也被稱為貸款領域的又一次「國補」。 最近民生政策可謂多箭齊發： 先是育兒補貼出臺，每孩每年補貼3600元，這是新中國成立以來首次大範圍、普惠式、直接性向群眾發放民生保障現金補貼，今年初步安排預算900億元左右。 然後是幼兒園大班免除保育教育費，官方預計今年秋季學期將惠及約1200萬人，相應減少家庭支出200億元。 再來看此次貼息新政，力度也很大。 根據方案，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，年貼息比例為1個百分點。 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，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。 舉個例子就明白了： 個人消費貸款20萬元用於裝修、購置家具家電等消費品，年利率為3%，沒有貼息全年需要支付貸款利息6000元，而享受貼息之後，最高可減少利息支出2000元。 這次貼息政策最值得關注的，是政策發力點的轉變。 與以往貼息政策重點支持投資端、供給端不同，此次出臺的個人消費貸款財政貼息政策從需求端發力，直接惠及消費者個人，降低個人消費貸款成本，貼息資金由相關貸款經辦機構直接在向借款人收取貸款利息時直接扣減。 數據能說明政策的潛在影響：截至6月末，不含個人住房貸款的全國住戶消費貸款餘額21.2萬億元，全國住宿餐飲、文體娛樂、教育、居民服務等服務消費重點領域經營主體的貸款餘額2.8萬億元。 1%的貼息看似比例不高，但撬動的可能是上萬億元的消費活水 ——這意味著1塊錢的貼息資金，有可能帶動100塊錢的貸款資金用於居民消費，或者是消費領域服務業的供給。 這種公共資金和金融工具結合產生的「四兩撥千斤」撬動效應，正是政策設計者的用意所在。 也就是說，政策目的就是要通過進一步強化財政和金融協同，撬動更多信貸資金精準投向消費領域，降低居民和經營主體的信貸成本，在保障和改善民生的同時，通過提振消費暢通經濟循環。 招聯首席研究員董希淼對三裡河表示，這是一項創新舉措，傳遞出明確的政策信號，有助於提振信心和預期。通過財政貼息，一方面將提高居民運用金融槓桿擴大消費、改善生活的意願和能力；一方面降低消費領域經營主體的融資成本，支持和鼓勵經營主體保持生產經營持續性，提供更多優質產品和服務。 董希淼認為，貼息政策與已經出臺的消費品以舊換新「國補」、服務消費與養老再貸款等政策工具協同，形成疊加效應，更加有力有效地促消費、惠民生。 從育兒補貼到教育減負，再到消費貼息，這一系列政策真正投資於人，其實在解決同一個問題：讓居民有錢花、敢花錢。 中國家庭向來有「積穀防饑」的習慣，教育、醫療、養老等方面的負擔往往壓抑了消費意願。現在，公共財政開始逐步為這些後顧之憂買單：育兒有補貼，幼兒免保教費，消費能貼息。 當後顧之憂少了，預防性儲蓄的焦慮減輕了，消費意願自然會上升。 從直接發錢到減免學費，再到給貸款利息打折，國家正用實打實的真金白銀，一點點織密民生保障網，激活消費市場的活力，增強經濟增長的內生動力。 這波操作，值得期待。 (「三裡河」)
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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