王毅結束對巴基斯坦訪問 外交部介紹此訪具體情況
2025-11-02 11:54 6,635次浏览本報記者 毛藝融 港交所IPO定價機制迎來重要改革。8月1日，港交所就優化首次公開招股市場定價及公開市場規定的諮詢文件刊發諮詢總結(以下簡稱「新規」)，新規在8月4日正式生效。 此次改革聚焦多個方向，包括優化新股配售比例分配、降低公眾持股量門檻、便利「A+H」股發行人。調整後，港股新股發售須分配至少40%的股份至建簿配售部分的投資者，同時保留基石投資者6個月禁售期，未作放寬。 早在去年12月份，港交所刊發有關優化首次公開招股、市場定價及公開市場的建議諮詢文件(以下簡稱「原建議」)，引發市場各方廣泛探討。今年2月份，港交所集團行政總裁陳翊庭曾發文表示，此次改革建議可能是近三十年來對香港新股定價機制最全面、最深入的一次調整，旨在讓規則適應市場變化，提升香港新股市場的國際競爭力。 港交所認為，此次新規可以為發行人和投資者在新股定價和股份分配方面建立一個更靈活、清晰和透明的框架，進一步提升定價效率、吸引國際發行人和投資者，鞏固中國香港作為國際金融中心的競爭力。 涉及多項變化 香港新股發售分為基石認購、建簿配售和公開認購三部分。此前，新股發售一般安排10%為公開認購(針對個人投資者)，90%為國際認購(針對機構投資者，即「基石配售+建簿配售」)，並根據超額認購倍數，可以將公開認購的比例最多回撥至50%。 在此規則下，新股發售在公開認購部分尚未完成時，機構投資者都無法確定可以在配售部分會獲分配多少股份，並失去預算。如果在公開認購踴躍的情況下，發行人可能會將多達50%的股份撥往公開認購部分。這也意味著，無論建簿配售熱烈與否、基石比例多高，香港公開認購組別的投資者可獲得的強制回撥最多為50%。 此次新規，港交所規定發行人將首次公開招股時初步擬發售股份的至少40%分配至建簿配售部分，即最低分配比例由原建議的50%下調至40%。 談及原因，港交所上市主管伍潔鏇表示：「現在的新股交易規模往往要比以前大5倍至10倍，也有更多國際投資者和機構投資者參與其中。今年以來的大型新股，大多數基石投資者及配股部分的機構投資者都來自海外市場，因此制度上也要做出配合以滿足國際投資者的需要。」 有投行人士告訴記者，40%的建簿配售硬性要求有助於穩定大型IPO定價，避免散戶過度追捧導致的破發風險。 「目前香港市場的交易接近九成都來自機構投資者，有必要引入適當的規則調整，確保機構投資者、全球投資者與散戶投資者在新股發行的股份中取得平衡的分配比例。」伍潔鏇解釋說，如果新股定價機制中沒有足夠的定價者，定出來的價格就可能不夠準確，令公司上市後股價出現較大波動。因而，港交所現在要求新股發售須分配至少40%的股份至建簿配售部分的投資者，回補機制也作出修訂。 在公開認購部分，香港聯交所允許新上市申請人選用機制A或機制B，作為首次公開招股發售的分配機制。機制A下，分配至公開認購部分的最大回撥百分比由原建議的20%上調至35%。對此，一位港股上市公司董秘對記者表示，新規之後，回撥給散戶的部分從原來最高可達50%的比例降低到35%了，將進一步限制那些賣不出股票想搞「惡意」回撥的小市值公司。 機制B下，引入新的機制選項，要求發行人事先選定一個分配至公開認購部分的比例，下限為發售股份的10%(上限為60%)，並無回補機制。這意味著，機制B下分配至公開認購部分的最大百分比由原建議的50%上調至60%。對於機制B，前述董秘表示，對機構搶購的IPO項目來說，發行人普遍偏向於壓低公開配售比例，目前新規允許壓低公開配售比例，下限最低為10%，有利於控制上市當日的股價波動。 擬調整公眾持股量門檻 此外，香港聯交所就持續公眾持股量規定展開進一步諮詢，今年10月底截止。 根據此前的規定，無論何時，上市公司應維持上市時的規定公眾持股量百分比，即25%或上市時規定的任何較低百分比(初始規定門檻)。 伍潔鏇表示，目前25%的初始公眾持股量門檻是多年前的規定，單一比例欠缺靈活性，要求也遠高於其他國際交易所。「我們的市場現在迎來越來越多市值龐大的公司上市，在這些情況下，25%的股份可能牽涉龐大的金額。」伍潔鏇表示。 港交所擬引入一個根據市值而設的層級式初始公眾持股量要求，為申請上市的企業提供更明確的參考指引，吸引企業來港上市。 此前，據陳翊庭介紹，設立公眾持股量要求的初衷是為了確保公開市場上有足夠的股票可供交易，防止股價操控和減少過度的股價波動。與其他國際證券交易所相比，港交所在這方面設定的門檻偏高，可能會削弱市場吸引力。 根據港交所的諮詢文件，普通類型的上市公司公眾持股比例除了可以選擇25%的初始規定門檻外，也可選擇替代方案，即達到10億港元市值及10%公眾持股量。對於「A+H」發行人，港交所建議，公眾持股比例調整為「公眾持有的H股必須達到10億港元市值或5%公眾持股量」。 今年以來，A股公司密集籌備赴港上市。部分發行人及機構認為，此前港交所對「A+H」股設定的發行比例過高，且單一的比例門檻欠缺靈活性。 「考慮到『A+H』發行人也須符合A股市場的公眾持股量規定，因此港交所對其在香港上市的初始公眾持股量要求也採用一個較靈活的標準。」伍潔鏇介紹。 港交所還引入了初始自由流通量規定，例如，適用於「A+H」發行人的初始自由流通量門檻由原建議中「佔H股總數的10%」降低為「佔A+H股總數的5%」。目的在於，確保這些企業在IPO之後有足夠股份在市場上交易。這些新的規定既符合國際慣例，也能提升香港上市機制的吸引力。 退市機制方面，此前港交所規定，主板公司停牌18個月，GEM(香港創業板)公司停牌12個月，即可除牌。此次諮詢文件建議，若發行人公眾持股量嚴重不足，便加上股票標記；若發行人未能於18個月(GEM公司12個月)內恢復公眾持股量，即可除牌。 伍潔鏇表示：「港交所致力於不斷優化香港《上市規則》，以滿足全球不同行業及不同規模發行人的需要。這次的建議為發行人提供更大的靈活性，方便其進行更好的資本管理，同時也引入了有力防止長期違規情況發生的措施，加強保護公司股東的利益。」（證券日報）
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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