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金福彩票2023-01-31 16:05

去年12月55城新房销售价格环比下降,一线城市新房价格止跌******

  1月16日,国家统计局发布2022年12月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况。2022年12月份,70个大中城市中商品住宅销售价格下降城市个数有所增加,各线城市商品住宅销售价格环比持平或下降,一线城市同比上涨、二三线城市同比下降。

  一线城市新房价格环比止跌

  按照国家统计局数据,2022年12月份,70个大中城市中,新建商品住宅销售价格环比下降的城市有55个,比11月份增加4个;房价环比上涨城市15个,较11月增加1个。

  各线城市表现看,去年12月份,一线城市新建商品住宅销售价格环比由上月下降0.2%转为持平;二线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.3%,降幅比上月扩大0.1个百分点;三线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.3%,降幅与上月相同。

  上海易居房地产研究院研究总监严跃进指出,去年12月最明显的变化是,一线城市连跌3个月后,已经有止跌现象。这也说明,随着疫情压力高峰期的过去,一线城市的楼市继续被看好。此类城市止跌,也有助于修复市场预期。

  具体到各个城市,2022年12月份新建商品住宅价格环比涨幅前十的城市分别为:泉州、扬州、长沙、成都、上海、无锡、杭州、青岛、北京、宁波(九江、平顶山,新建商品住宅环比涨幅与宁波相同)。

  其中,泉州新建商品住宅价格环比涨幅领跑,新房价格环比上涨0.7%;扬州新建商品住宅价格紧随其后,环比上涨0.6%;长沙及成都新房环比上涨0.5%。

  按照国家统计局数据,55个新房价格环比下跌的城市中,跌幅最大的十个城市分别是:呼和浩特、长春、惠州、昆明、天津、桂林、韶关、岳阳、唐山、郑州(沈阳、太原、石家庄,新建商品住宅环比降幅与郑州相同)。

  从同比来看,去年12月份,70个大中城市中,新建商品住宅销售价格同比下降的城市有53个,比11月增加2个。

  今年1月5日人民银行、银保监会发布通知,决定建立首套住房贷款利率政策动态调整机制。新建商品住宅销售价格环比和同比连续3个月均下降的城市,可阶段性维持、下调或取消当地首套住房贷款利率政策下限。

  上海易居房地产研究院根据2022年10月-12月份全国70城房价指数数据,70城中有35个城市符合下调的标准,其中二线城市有14个,包括长春、沈阳、太原、大连、哈尔滨、郑州、天津、石家庄、福州、南宁、贵阳、厦门、武汉、兰州;三线城市有21个,包括牡丹江、湛江、洛阳、岳阳、北海、秦皇岛、吉林、徐州、金华、济宁、常德、韶关、桂林、唐山、锦州、温州、宜昌、惠州、丹东、蚌埠、襄阳。

  2022年12月,新房价格同比仍显示上涨的城市有16个,其中成都、杭州、北京、上海、长沙、银川、西安、济南、宁波、南昌同比涨幅前十。

  63城二手房价格环比下降

  二手房市场来看,市场总体降温的态势未得到改善。根据国家统计局数据,2022年12月,70个大中城市中,二手住宅销售价格环比下降城市有63个,比上月增加1个。

  从各线城市表现看,去年12月份,一线城市二手住宅销售价格环比下降0.5%,降幅比上月扩大0.1个百分点。二线城市二手住宅销售价格环比下降0.4%,降幅与上月相同。三线城市二手住宅销售价格环比下降0.4%,降幅比上月收窄0.1个百分点。

  按照国家统计局公布的数据,2022年12月份,二手住宅销售价格上涨的城市仅7城,分别是昆明、长沙、成都、徐州、宁波、贵阳、泸州。

  其中,昆明二手房价格环比上涨0.3%,连续两个月涨幅第一;长沙、成都、徐州二手房价格环比分别上涨0.2%。

  从同比来看,二手住宅销售价格显示上涨的城市仅6城,分别是成都、北京、上海、昆明、南充、无锡。

  其中,成都二手房销售价格同比上涨9.1%,连续7个月涨幅第一;北京二手房价格同比上涨3.9%涨幅第二;上海涨幅2.6%排第三。

  58安居客研究院院长张波指出,虽然房价下降的城市数量在去年12月依然增多,但市场底部已逐步清晰,预计房价的稳定和上涨数量明显增长还需等待今年二季度。值得关注的是,今年是个改善需求入市的好年份,中共中央、国务院去年12月印发的扩大内需战略规划纲要中明确提到,住房改善将是未来拉动内需的重点。预计一二线热点城市的复苏节奏会相对更快,目前一二线热点城市的政策工具箱还有较多工具未被使用,尤其是针对改善需求在首付及利率方面有很大的调整空间。结合房贷利率的整体优化,未来市场整体复苏依然非常可期。

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    “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

      聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

      “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

      本报记者 时斓娜

      阅读提示

      全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

      家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

      产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

      人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

      “真正像人类一样聊天交流”

      “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

      随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

      中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

      实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

      创新交互为AIGC带来新启发

      随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

      以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

      在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

      目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

      根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

      “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

      商业化落地需克服技术和伦理问题

      尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

      在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

      中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

      “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

      在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

      在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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