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步骤6:《桃花直播》根據國家統計局10-12月份全國70城房價數據,易居房地產研究院梳理出了符合上述條件的城市名單,或將在春節後運用房貸利率自由下調的權限。其中二線城市有14個,分別為長春、沈陽、太原、大連、哈爾濱、鄭州、天津、石家莊、福州、南寧、貴陽、廈門、武漢、蘭州。三線城市有21個,包括牡丹江、湛江、洛陽、嶽陽、北海、秦皇島等。相較於新房價格環比基本持平,二手房全麵下行更為明顯。12月份,70城二手住房價格指數環比下跌0.41%,已連續十幾個月下跌,跌幅比11月份微收窄0.03個百分點,同比僅有成都、北京、上海、昆明、南充和無錫在上漲。58安居客研究院院長張波指出,從二手房價環比來看,寧波、成都、昆明、長沙出現小幅上揚,但從實際成交量來看,並沒有出現同步增長,這也顯示出房價上漲本身的動力依然不足,市場依然處於探底階段。廣東省城規院住房政策研究中心首席研究員李宇嘉指出,目前來看,不管是新房還是二手房,絕大部分城市的房價在下跌,且跌幅收窄的趨勢不明顯,特別是二手房同比跌幅還在擴大,顯示供需兩端都較為弱勢。“房價長達16個月環比下跌、同比下跌也接近一年,導致市場預期發生了改變,即預期價格可能會繼續下跌,由此惡化了買房需求,導致市場疲軟。”李宇嘉進一步分析稱,穩房價是穩預期、穩需求、紓困供給端(保交樓、三支箭資金投放、收並購)的關鍵。近期,政策開始多端發力,既有供給端的紓困,也有需求端類似於降低首付比例、房貸利率、購房門檻等激勵。李宇嘉預計,如果疫情感染高峰能在一季度褪去,積極的紓困或許在二季度產生效應,即熱點城市交易量開始企穩並慢慢回升,並在下半年帶動都市圈周圍城市好轉。不過,由於樓市和經濟基本麵較弱,不太可能出現大幅度的反彈,特別是房價的反彈。張波也指出,樓市底部已逐步清晰,預計房價的穩定和上漲數量明顯增長還需等待今年二季度。目前一二線熱點城市的政策工具箱還有較多工具未被使用,尤其是針對改善需求在首付及利率方麵有很大的調整空間。。
步骤7:名媛直播對話周鴻禕:ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前,全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調:“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”,他甚至斷言,“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內,一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕,對此次技術浪潮同樣十分關心,在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上,甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命,與此同時,他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了,以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日,《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談,精彩觀點如下:1.曆史上,人類模仿鳥來飛行,失敗了很多次,在身上加翅膀撲騰的都沒有成功,但是,當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學,後來設計出翅膀以後,人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯,這恰恰是一種真正智能的表現,這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具,也指出它有很多缺點,這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你,而是模擬你的筆法,寫一個你從來沒有寫過的文章,這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚,ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬,通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄:ChatGPT太驚豔《中國企業家》:你是從什麼時間開始關注ChatGPT的?周鴻禕:說起來大家可能覺得我在吹牛,但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的,互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP(自然語言處理),在ChatGPT出來前,Google很早推了一個模型Bert,出來時很驚豔,當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術,我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣,Bert找到很多實用的地方,可能太實用主義了,拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷,GPT出來後感覺這也是一個大家夥,但是沒有看到好的應用場景,所以,到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤,這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺,但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》:你是2020年左右第一代時就關注了?周鴻禕:對,但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣——人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。所以,為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮,如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合,可能就會認為沒太大意義,所以,沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題,更沒有人想到大算力大數據,最後做出一個大模型,能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。

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