消費貸款領域的「國補」來了! 財政部聯合商務部、中國人民銀行、國家金融監管總局等相關部門日前發布《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》,通過財政和金融的聯動,支持促消費、擴內需。 在國務院新聞辦公室昨天舉行的新聞發布會上,財政部副部長廖岷表示,與以往直接財政補貼相比,兩項貼息政策的特點是和金融政策協同發力,來發揮公共資金的引導作用,撬動更多金融活水流向真正的消費領域,以激發消費潛力,提升市場活力。如果按照1%的貼息比例來算,意味著1元貼息資金,就有可能帶動100元貸款資金用於居民消費,或者是消費領域服務業的供給。 補貼更精準,重點是消費領域 廖岷表示,這次中央財政會同相關部門,從消費的供給端和需求端同時發力,力求實實在在惠及千家萬戶,而且重點是消費領域。 其中,個人消費貸款貼息政策直接惠及廣大居民,是中央財政首次對個人消費貸款進行貼息。貼息對象為,居民使用的相關貸款經辦機構個人消費貸款中實際用於消費的部分,包括單筆5萬元以下日常消費,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、電子產品和健康醫療等重點領域消費,貼息比例為1個百分點,大體為當前商業銀行個人消費貸款利率水平的三分之一,政策實施期為1年。支持範圍既包括商品消費,也包括服務消費,這符合我國居民目前消費最新的多元化發展趨勢。 而服務業經營主體貸款貼息政策的貼息對象則是消費領域服務業經營主體,向他們發放的銀行貸款,包括餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育8類。貼息比例也是1個百分點,可以貼息1年,上述領域的服務業經營主體單戶享受貼息的貸款規模最高是100萬元,單戶享受貼息最高1萬元。 個人單筆最高貼息500元,多筆可疊加 兩項貼息政策設計都遵循簡便易行的原則,貼息資金的申請、審核等工作,均由貸款經辦機構和地方政府的相關部門來完成,力求最大限度減輕借款人的操作負擔。 其中,居民享受個人消費貸款貼息的條件,核心是要有真實的消費行為。在具體操作上,借款人在申請個人消費貸款籤訂相關貸款合同的同時,只需要增加一個操作,就是要授予貸款經辦機構相關權限,允許其識別貸款發放帳戶或者指定帳戶的交易信息。 財政部金融司司長於紅表示,從今年9月開始的一年時間裡,無論是日常生活性的小額消費,還是買車、裝修、購置家具家電或手機電腦等較大額度的商品消費,或者是旅遊、養老、生育、教培、醫療等服務消費,只要是在相關機構獲得了消費貸款,其中實實在在花出去用於消費的部分,都可以享受貼息支持,每人單筆消費最高享受的貸款貼息是500元,多筆消費可以疊加享受。 聚焦八大類領域,加速釋放服務消費潛力 記者注意到,此次給予經營主體貸款貼息政策支持的八大類領域都是服務消費的重要領域。 商務部服務貿易和商貿服務業司負責人王波表示,隨著居民收入水平的提升,我國消費結構將加快從商品消費主導向服務消費主導轉變,服務消費潛力將加速釋放。本次發布實施的個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策,從需求端和供給端雙向發力,統籌增強消費能力和擴大有效供給,對提振消費特別是擴大服務消費將產生積極作用。 健康、養老、託育等服務消費關乎「一老一小」,與人們生活息息相關,已成為很多家庭的「剛需」。而居民也更加注重個性化、多樣化和高品質的服務體驗,對以文化娛樂、旅遊、體育為代表的發展型、享受型消費需求不斷擴大。當前,服務消費領域存在的主要問題是高品質服務供給不足。此次貸款貼息政策,將支持和引導相關服務業領域經營主體創新服務消費業態、模式和場景,擴大優質服務供給能力,以更優質、多元的供給滿足廣大居民的個性化、多樣化服務消費需求。 此外,支持發展服務消費還有利於穩定和擴大就業。服務業具有就業容量大的特點,服務消費在創造就業方面具有獨特優勢。此次貸款貼息政策支持的行業都是就業帶動作用強的服務業領域,政策實施將降低經營主體融資成本,增強經營主體的發展信心,激發發展活力,更好發揮就業的帶動作用。(本報記者 唐瑋婕)
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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