財政部：貸款經辦機構不得借貼息政策誘導消費者進行借貸
2025-10-23 21:00 2,382次浏览近日召開的中央政治局會議提出，「增強國內資本市場的吸引力和包容性」，為下一階段資本市場改革發展錨定兩大任務。這一部署既立足當下市場生態的優化，又著眼服務實體經濟的深層需求，彰顯了對資本市場的重視。 資本市場想要有吸引力，需要為投資者帶來合理的投資回報。今年以來，A股總市值突破100萬億元、主要股指持續震蕩上行；新「國九條」和資本市場「1+N」政策體系落地後，「鐵公雞」扎堆的現象逐漸減少，越來越多的上市公司拿出「真金白銀」加大分紅回饋投資者。投資者獲得感提升，直接帶動了市場交投活躍。 上市公司是市場之基，其質量直接關係到市場投資回報率。接下來，應繼續提升上市公司投資價值，在優化完善上市公司監管制度的同時，進一步推動上市公司加強自我管理，擰緊「質量閘門」，推動企業藉助併購重組提質增效、提高核心競爭力，鼓勵上市公司運用好回購、增持等工具積極維護市場穩定，支持上市公司做大做強，持續成為「價值創造者」。 如果說吸引力是「築巢」，那麼包容性便是「引鳳」。當前，我國正以科技創新引領新質生產力發展，加快培育具有國際競爭力的新興支柱產業。在此背景下，增強包容性要求以更開放的姿態積極擁抱各類企業，尤其是代表「新技術、新產業、新業態、新模式」的科創企業。近期，科創板迎來新一輪改革，實施「1+6」政策，在科創板設置科創成長層……一攬子更具包容性的制度推出，為更多雖未盈利但科技含量高、發展潛力大的企業打開了資本市場大門。 當然，增強包容性絕非是簡單的「降低門檻」，而是與市場自身升級相匹配，形成正向循環。近5年，新一代信息技術和新材料行業上市公司營收複合增長率分別達12.5%和17.9%。這些硬科技企業不僅為投資者提供了更多成長型投資標的，更推動資本市場自身結構、效率向高質量轉型。可以預期，通過建立多層次資本市場、完善差異化上市標準等方式，資本市場的包容性將進一步提升。 需要看到，吸引力和包容性兩者並非孤立存在，而是相互依存、相互促進。一方面，高質量、回報穩的上市公司為市場提供豐富的價值投資標的，改善投資預期，吸引更多中長期資金入市，市場就有了「深水養大魚」的底氣，敢於接納更多暫未盈利的科創型企業，賦能包容性。另一方面，隨著人工智慧、低空經濟、商業航天等更多前沿科技領域企業登陸資本市場，新鮮血液的注入，讓市場的價值發現功能更敏銳，吸引更多資金慕名而來。這種「投資有回報，融資有渠道」的良性循環，正是資本市場成熟的標誌。 當前，美關稅政策擾動全球金融市場，我國資本市場面臨的不確定性風險因素依然較多。新形勢下，以吸引力築基、用包容性拓界，統籌推進投融資綜合改革，加快完善適應創新規律的資金形成機制，在「科技—產業—金融」的良性循環中鍛造市場韌性，將為中國經濟航船破浪前行提供強勁動力。
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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