吉林暑期憑「涼意」引客 雪場解鎖反季新場景
2025-12-10 06:51 9,259次浏览昨天(13日)，中國人民銀行發布7月金融統計數據報告。 數據顯示，7月，社會融資規模、廣義貨幣M2、人民幣貸款繼續高於經濟增速，金融對實體經濟支持的力度繼續維持較高水平。 7月末，廣義貨幣(M2)餘額329.94萬億元，同比增長8.8%，增速加快。7月末社會融資規模存量為431.26萬億元，同比增長9%，增速保持較高水平。1到7月，社會融資規模增量為23.99萬億元，同比多增5.12萬億元。前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元。 專家表示，考慮到今年地方政府債券置換對貸款數據影響較大，還原相關影響後，7月人民幣貸款增速仍明顯高於GDP增速。 民生銀行首席經濟學家 溫彬：7月是傳統信貸小月，前七個月人民幣貸款仍然保持平穩增長。既體現了金融對實體經濟的有力支持，也反映了實體經濟回升向好、有效需求逐步恢復。 金融對重點領域和薄弱環節的 信貸支持力度不斷加大 此次發布的金融統計數據也顯示，7月信貸結構不斷優化，金融對重點領域和薄弱環節的信貸支持力度不斷加大。 7月末，普惠小微貸款餘額為35.05萬億元，同比增長11.8%，製造業中長期貸款餘額為14.79萬億元，同比增長8.5%，以上貸款增速均高於同期各項貸款增速。與此同時，7月，科技、綠色、普惠、養老產業和數字經濟產業貸款增速均明顯高於同期全部貸款增速，信貸結構持續優化。 招聯首席研究員 董希淼：今年以來，結構性貨幣政策工具牽引帶動作用持續增強，金融機構支持重點領域的能力和意願不斷提升，效果也持續顯現。 貸款利率保持低位 融資需求滿足度高 數據顯示，7月新發放企業貸款利率約3.2%，新發放個人住房貸款利率約3.1%，繼續保持在歷史低位水平。 7月貸款利率低位運行，新發放企業貸款利率約3.2%，較去年同期下降約45個基點；新發放個人住房貸款利率約3.1%，較去年同期下降約30個基點。 記者了解到，目前優化非銀同業存款利率自律管理等一系列政策舉措的實施，讓利率運行機制更加順暢，既穩住了銀行負債成本，也為銀行向企業讓利提供了更多空間。在福建等地，企業從銀行貸款時都能獲得一張貸款「明白紙」，融資成本詳細羅列，一目了然。 招聯首席研究員 董希淼：利率低位下行反映信貸供給相對充裕，資金需求方獲得銀行信貸支持更加容易、成本更加優惠。融資成本下降對提振預期、擴大需求也有積極作用。
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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