最古老黑洞已有133億歲「高齡」
2025-12-18 18:04 4,476次浏览8月13日電(記者 石睿)「對居民個人消費貸款和消費領域的服務業經營主體貸款實施貼息政策，這是中央層面首次實施，有媒體朋友也稱之為消費貸款領域的又一次『國補』，可以說是非常形象的，這也充分體現了中國政府對擴大消費的重視程度。」 8月13日，針對三部門昨日發布的《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》，財政部副部長廖岷在國新辦新聞發布會上做出上述介紹。 貼息新政有什麼特點？ 廖岷表示，兩項貼息政策是財政金融協同支持提振消費的又一次創新探索，在支持領域上充分考慮廣大人民群眾的日常需要，所以工作流程力求簡潔高效，以突出人民性和普惠性，大概有四個特點。 首先，補貼方式更精準。個人消費貸款貼息政策打破了以往對整筆貸款貼息的慣例，精準地支持其中用於消費的部分，真正惠及有消費意願的借款人；經營主體貸款貼息則精準用於改善相關主體經營狀況。在操作上，貸款經辦機構按期收取貸款利息時，直接扣減應該由財政承擔的貼息資金。 第二，支持消費的力度更大。兩項貼息政策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，如果按照1%的貼息比例，意味著1塊錢的貼息資金，有可能帶動100塊錢的貸款資金用於居民消費，或者是消費領域服務業的供給，所以這是一個公共資金和金融工具的結合產生的撬動效應。 第三，惠及的範圍更廣。為擴大政策的覆蓋面，兩項貼息在政策的設計上充分體現了普惠性，全面覆蓋居民日常消費和各類群體，滿足人民群眾多元化、多層次的消費需求。 最後，貼息的流程更高效。與常規貸款辦理流程相比，個人消費貸款借款人主要是需要授權經辦機構識別相關貸款帳戶的交易信息，用於貼息資金的測算。兩項貼息政策涉及的貸款利息扣減、貼息資金申請等工作均由經辦機構來負責，借款人無需額外的操作。 申請貸款貼息有什麼條件？ 財政部金融司司長於紅表示，這兩項貼息政策涉及的側重點都是廣覆蓋、低門檻，也沒有設置複雜的申請程序，儘量讓大家做到「省錢又省心」，只需要滿足一些基本的、必要的條件，就可享受政策的支持。 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。如果借款人使用個人消費貸款用於一些非消費領域，或是其他違規套利行為，這不屬於政策的支持範圍，將無法取得貼息資金。 服務業經營主體貸款貼息的條件，核心是要將貸款資金用於經營活動。對於餐飲住宿、健康、養老、託育、家政、文化娛樂、旅遊、體育這8類消費領域服務業經營主體而言，從今年3月16日到年底的時間裡，只要與銀行籤訂了貸款合同，而且已經收到貸款資金的這些經營主體，都可以享受最長1年的貼息，貸款期限不足一年的，按照實際期限來進行貼息。 於紅強調，服務業經營主體的貸款資金必須合規用於正常的經營活動，例如拓展空間、優化布局、提升硬體、增加業態、人員培訓、產品研發等，重點是要改善消費基礎設施、提升服務供給能力，不能用於投資理財和套利活動。 怎麼獲得貸款貼息？ 於紅表示，兩項貼息政策設計都遵循了簡便易行的原則，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，力求最大限度地減輕借款人的操作負擔。 對於個人消費貸款貼息，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。對於已經籤訂的貸款，貸款經辦機構可通過籤訂補充協議等方式來取得借款人的相關授權。 貸款經辦機構將根據借款人實際消費的情況，按照政策規定的貼息比例、貼息上限等要求來計算財政貼息金額，在定期收取貸款利息的時候，直接扣減由財政承擔的貼息資金，借款人可通過簡訊、手機APP等方式知曉享受財政貼息的具體情況，不需要其他額外操作。 對於服務業經營主體貸款貼息，借款主體同樣不需要進行貼息的申請，只需要按照正常的信貸流程在銀行辦理貸款就行。經辦銀行收到財政貼息資金以後，對經營主體已經支付的利息，一次性向經營主體返還對應的貼息資金；對於經營主體未來需支付的利息，貸款經辦銀行在後續按期收取時，直接扣除對應的貼息資金。(完)
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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