美國總統川普與韓國總統李在明在白宮會晤
2025-10-31 22:03 5,764次浏览記者在北京多家貴金屬交易場所探訪了解到，近期貴金屬價格出現了大幅上漲，銷售也十分火熱。北京天雅珠寶城一家鉑金專賣店的銷售人員說，「今年以來鉑金價格上漲明顯，吸引了大量消費者來店裡選購，線上直播間也諮詢不斷」。此外，一些主營黃金飾品的店鋪也在醒目位置開設了鉑金專櫃。現場觀察顯示，鉑金硬度高、不易氧化，顏色屬於銀灰色，製成的飾品以鑲嵌鑽石、彩寶的戒指為主，款式簡約時尚，吸引了許多年輕消費者。除了增售鉑金產品，一些店鋪還在展臺裡增加了500克和1000克規格的投資銀條，並提供回收服務。 貴金屬零售市場火熱的背後是鉑金、白銀的價格漲幅顯著。上海黃金交易所公布的最新數據顯示，8月4日，鉑金(Pt99.95)收盤價為314.56元/克，較2024年末的223.77元/克上漲40.57%；7月29日，白銀(Ag99.99)收盤價為9201元/千克，較2024年末的7620元/千克上漲20.75%。 貴金屬價格為何持續走高？從產業維度看，工業需求的強勁增長是核心驅動力。白銀廣泛應用於光伏、5G設備及電子元件製造，去年以來全球能源轉型加速推動光伏裝機量激增，直接拉動了白銀需求。鉑金作為氫能產業鏈的關鍵催化劑，在燃料電池汽車和綠氫製備中的需求快速擴張，疊加汽車尾氣淨化領域的穩定需求，供需缺口持續擴大。「全球製造業復甦帶動工業金屬整體走強，白銀的導電性和鉑金的耐腐蝕性使其在高端製造業中不可替代，庫存下降和供應鏈擾動進一步加劇了價格上行壓力。」東源投資首席分析師劉祥東分析。 從宏觀層面看，地緣政治風險上升顯著推高了白銀和鉑金的避險溢價。俄羅斯是鉑族金屬的重要出口國，俄烏戰爭持續影響俄羅斯鉑族金屬的出口，同時中東局勢動蕩威脅荷姆茲海峽等關鍵礦產運輸通道，疊加美歐對關鍵礦產的出口管制，限制了白銀、鉑金等戰略資源流通。中國銀行研究院研究員吳丹表示，地緣政治衝突以及全球經濟不確定性加劇了市場避險情緒，同時，川普頻繁施壓導致美聯儲降息預期升溫、美元走勢承壓，加劇了市場對供給中斷的擔憂，並觸發囤貨行為，進一步推高貴金屬價格。 價格上漲對消費者的影響已逐步顯現。劉祥東分析，一是首飾等貴金屬製品價格普遍出現跟隨性上漲，部分消費者可能轉向K金或鍍金替代品；二是光伏組件、燃料電池汽車等新能源終端產品可能出現一定幅度的提價，間接推高綠色能源轉型成本，而手機、電腦等含銀電子元件或將通過「減配」來消化成本。 值得注意的是，個人投資者對貴金屬的投資興趣同步升溫。專家提醒，當前價格高位運行下，投資門檻與風險均有所提高。劉祥東認為，「買漲不買跌」的心理可能刺激更多散戶入場，需警惕價格劇烈波動帶來的極端風險，尤其是槓桿交易者可能面臨追加保證金的壓力。吳丹提醒，部分消費者可能轉向投資貴金屬以對衝通脹，但高價位也增加了短期追漲風險。消費者需根據自身風險偏好，審慎調整資產配置結構，在消費、儲蓄與投資之間尋求動態平衡。(經濟日報記者 趙東宇)
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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