浙大學者呼籲恢復杭州北宋「第一勝地」有美堂
2026-02-21 10:15 6,136次浏览文/趙斌 李博 12日，美國紐約商品交易所黃金期貨價格一度觸底3390.6美元/盎司，相較於8日歷史最高位時的3534.1美元/盎司，在不到三個交易日內，每盎司下跌超千元人民幣。 國內金價也隨之聯動，投資金條價格整體呈消費下降趨勢。這波黃金價格下跌是為什麼？下行趨勢能持續多久？ 關稅「烏龍」只是下跌導火索？ 黃金價格此輪大幅下跌，關稅「烏龍」事件無疑是個關鍵導火索。 上周，美國海關誤將金條歸類為「需加徵關稅商品」，這一錯誤操作瞬間點燃市場，8日紐約商品交易所黃金期貨價格瞬間飆升至歷史高點3534美元/盎司。 但僅僅一天後，白宮就緊急發文稱「對黃金徵收關稅」是「官員誤讀」；川普也在社交媒體發文說「進口黃金將不會被徵收關稅」。 一場烏龍被澄清之後，莫名飆升的金價急轉直下，僅僅三個交易日，市場溢價消失。僅8月11日金價單日下跌2.5%，創近三個月以來最大跌幅。 「但這並非金價下跌的全部原因。」中國(香港)金融衍生品投資研究院院長王紅英在接受國是直通車採訪時表示，地緣政治博弈緩和仍是重要因素之一。相關各方商議緩和烏克蘭危機等導致黃金市場避險熱情下降。畢竟，黃金作為避險資產，其需求與地緣政治風險緊密相連。 美元強勢升值同樣對黃金價格形成壓制。在金融市場中，黃金和美元往往呈現出負相關關係。美元走強，意味著持有美元的收益增加，投資者會更傾向於持有美元，從而減少對黃金的需求，導致黃金價格受到壓制。 匯管信息研究院副院長趙慶明在接受國是直通車採訪時指出，從中長期看，央行購金規模有所收窄，對市場供需關係有著顯著影響。而且，年初倫敦現貨金價創下3520美元高點後，多次上攻均未突破，顯示金價處於高位且嚴重高估，缺乏新的利好刺激政策，難以創新高。 工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林則認為，俄烏戰爭的變化以及美俄對話等，現階段對金價確實也有一定影響，但影響力相對有限。另外一個影響金價的因素不容忽視：美國華爾街投資人的情緒已經從對非農數據的擔憂中擺脫出來，樂觀情緒助力投資人從黃金投資中退出，回歸美股等風險資產。 同時，中國商務部12日公布中美斯德哥爾摩經貿會談聯合聲明稱，兩國自當日起，再次暫停實施24%的關稅90天，保留剩餘10%的關稅。這也一定程度上平復了投資者過度依賴黃金避險的情緒，成為影響金價繼續下跌的因素之一。 下跌態勢能持續多久？ 市場目光聚焦於這波下跌態勢能持續多久。是短暫回調，還是長期趨勢的逆轉？ 王紅英認為，短期來看，黃金價格有進一步下探的可能性。若晚間美國公布的CPI水平未如投資市場眾多人士預測的走高，且美國就業數據表現良好，黃金價格可能會繼續下探。目前黃金整體價格在3300美元到3500美元之間震蕩，3300美元每盎司是箱體震蕩下沿，3350美元是最近技術性支撐。不過，短期下跌也不一定會引發大的下跌趨勢，這只是投資者短期對市場的普遍看法。 專家指出，在黃金下行趨勢中，看懂可以驅動黃金上漲的因素，很重要。 趙慶明表示，未來黃金價格上漲需要地緣政治風險、央行購金、寬鬆貨幣政策以及全球金融風險等幾大因素形成合力，則有可能突破前高，創出新高。反之，若這些因素朝著相反方向變化，金價則可能繼續下跌。 眼前這波黃金的下跌趨勢能走多遠？ 盤和林認為，金價支撐很有可能會在3300美元左右。如央行購金繼續趨緩，黃金消費市場不振等因素，這些都有可能成為制約金價表現的因素。但同時，未來黃金最大的上漲驅動還是美聯儲降息。 美聯儲定息在高位利率回落，會讓美元貶值，同時讓全球大宗商品獲得一定的刺激。不過，這並不一定完全利好金價。因為當美聯儲降息，美國股市和其他大宗商品市場獲得寬鬆刺激，資本反而會拋棄避險的黃金，轉而去追逐價格彈性更高的美股。 如何看懂金價下行中的上漲因素？ 王紅英指出，從中長期角度，黃金有明顯的上漲趨勢。以下三個因素未來中長期會形成共振效應，推動黃金價格進一步上漲： 全球整體經濟呈存量經濟博弈態勢，各國間經濟、政治、軍事衝突是結構性矛盾，短期難根本解決，中長期惡化可能性提升，避險因素是黃金上漲主要結構性原因； 黃金以美元定價，美元長期信用水平可能下降，美國政府債務擴張加劇擔憂； 關稅常態化高企使全球通脹水平上漲大概率事件，中長期預期通脹水平上升。 然而，正是這些上漲驅動和下行壓制因素的交織，讓金價趨勢變得撲朔迷離。所以，如何透過迷霧做出正確的認知和判斷，對於投資人而言非常關鍵。 王紅英建議，黃金價格回調時，尤其是回撤到3300美元每盎司重要支撐價位時，投資者可酌情少量買入。但不建議投資者採取高槓桿的期貨期權方式，可採取買入黃金商品ETF、相關股票或者金條等實物投資產品。同時，要關注壓制黃金價格進一步下跌的小外力事件，如美國政府大幅降低關稅、俄烏戰爭短期達成結束協議等，儘管是小概率事件，但投資者也要做好長尾風險管理，適度投資黃金並做好止損。
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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