沈娜娜苏清歌团圆火锅下载:特朗普潜在财长人选保尔森:预计美联储2025年底将利率降至2.5%

来源:央视新闻 | 2024-09-06 09:07:47
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"沈娜娜苏清歌团圆火锅下载",  记者石诗语  一边是新增房贷利率不断下探,多个城市新发放的首套住房贷款利率降至3.2%附近,部分地区甚至降至“2字头”;另一边则是存量房贷利率普遍在4%以上,新增与存量房贷利差进一步扩大。  近日,市场上关于存量房贷利率下调的传闻再起,引发广泛关注。业内人士认为,当前存量房贷利率下调的可能性与必要性俱在,且有两种可能的实施路径,一是“重定价”,即存量按揭借款人与原贷款银行内部置换或重新协商房贷利率;二是“转按揭”,即借款人将现有按揭贷款转入其他银行,并按照最新贷款要素重新签订按揭合同。  专家表示,存量房贷利率下调,将为借款人节约利息支出,有利于扩大消费和投资,同时可稳定住房消费预期。不过,对银行业而言,当前净息差压力较大,若贷款利率继续调降,将导致息差维稳面临严峻挑战。  新增与存量房贷利差扩大  今年以来,新增房贷利率不断下探。央行已两次调整5年期以上LPR,累计下调35个基点。从央行最新发布的数据来看,2024年6月个人住房贷款加权平均利率为3.45%,较2023年12月下降52个基点,较2023年同期下降66个基点。  此外,央行5月宣布取消全国层面首套住房和二套住房商业性个人住房贷款利率政策下限,在市场竞争机制作用下,多个地区新增房贷利率屡创新低。  中指研究院数据显示,截至8月末,除北京、上海和深圳房贷利率未取消下限外,全国其他城市均取消了利率下限,多个城市新发放的首套住房贷款利率已降至3.2%左右。更有广州、苏州等地区银行为吸引客户,首套房贷利率最低降至“2字头”。  一位华润银行广州地区个贷经理告诉记者:“部分客户可申请到最低2.89%的首套房贷利率,我们会综合参考借款人的工资流水、工作性质、负债情况等信息。如果借款人资质无法达到条件,也可享受首套房贷2.99%的优惠利率。”  然而,与新增房贷相比,目前存量房贷利率普遍在4%以上,处于较高水平,存量房贷利率与新增房贷利率的利差再度回到六七十个基点的高位。  与此同时,随着二季度以来新增按揭定价与存量按揭定价价差走扩,存量购房者心理落差加大,一定程度上引发部分购房者提前还贷行为。  深圳的水先生告诉记者:“我是2020年1月买房办理的按揭,贷款260余万元。虽然经历了去年存量房贷加点调整和二套转首套等多重利好,目前利率仍为4.5%,与深圳市现在普遍执行的3.4%的首套房贷利率相比,高出100多个基点。”  在今年6月深圳市多部门明确回应存量房贷利率暂不调整后,水先生开始筹钱,打算提前还贷。“已卖了老家的房子,又把放在理财和股市的钱提了出来,凑了200万元,虽然不能全部还清,但月供从1万多元降至1900多元,生活几乎没有压力了,总利息节省近144万元。”水先生调侃道,“这可能是当下回报率最高的‘投资’了。”  记者调研发现,与水先生有相同想法的存量房贷借款人并不在少数,的研究测算也表明,按揭早偿率位于14%左右的高位。  降存量房贷利率窗口打开?  随着新增与存量房贷利差拉大,不少业内人士认为,降低存量房贷利率符合群众期盼,且一定程度上有利于商业银行平滑提前还贷压力,因此,未来存量房贷利率存在下调空间。  广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉向记者表示,新一轮存量房贷利率下调的窗口已打开。“一方面,近期存款利率有所下调,5年期存款利率降幅更大。利率调整降低了银行资金端成本,而且中长期调整幅度更大,意在降低居民定期存款的倾向;另一方面,央行公开市场操作利率下调,商业银行资金端成本下降,从而为房贷利率再次下调打开了窗口。”李宇嘉说。  就下调方式而言,有两种呼声较高,一是“重定价”,即存量按揭借款人与原贷款银行内部置换或重新协商房贷利率;二是“转按揭”,即借款人将现有按揭贷款转入其他银行,并按照最新贷款要素重新签订按揭合同。  其实,重新协商房贷利率,集中调降存量房贷利率,去年已有先例。2023年8月末,央行、国家金融监督管理总局指导下调存量首套住房贷款利率。此后,各银行接连发布利率调整公告,明确存量个人住房贷款利率调整的条件和规则,大部分符合要求的存量首套房贷利率降至报价利率。  《2023年第四季度中国货币政策执行报告》显示,截至去年末,已有超过23万亿元存量房贷利率完成下调,调整后加权平均利率为4.27%(2023年12月5年期以上LPR为4.2%),平均降幅73个基点,每年减少借款人利息支出约1700亿元。  针对近日存量房贷降息和“转按揭”传闻,记者采访多家银行相关负责人,他们均表示尚未接到相关通知。  个贷中心工作人员向记者表示:“没有收到任何降低存量房贷利率的通知,‘转按揭’是否具有可行性仍待上级部门研究。若今后有相关政策推出,我行会积极落实安排。”  行长王良9月2日在该行中期业绩发布会上表示,针对“转按揭”的传闻,还没有接到相关管理部门的意见,也没有征求过商业银行的意见,目前这个政策还没有得到确认。但王良同时表示,如果这一政策最终推出,会对银行存量按揭利率带来一定的负面影响,宏观管理部门会在推出这样的政策前做好充分论证和研究。  “转按揭”是否可行  部分业内人士认为,放开存量房贷“转按揭”可促进商业贷款利率完全市场化,应为可选项。金融业首席分析师王一峰表示,放开存量“转按揭”有如下好处:一是回应社会降低存量贷款利率的呼声;二是“转按揭”定价完全由商业性市场竞争决定,避免了由央行给定存量按揭利率调整标准可能带来的争议;三是“转按揭”风控标准简单易操作,可避免房地产风险累积加大。  但也有不少业内人士表示,若允许“转按揭”,会加剧银行内卷,进一步压缩利润空间。  五矿信托财富资产配置策略总监何婉婷向记者表示:“‘转按揭’模式虽然呼声很高,但涉及跨行合作、资产重估、资金调配,流程复杂,或存在投机风险、恶性竞争、摩擦成本较高等问题,且对大行冲击明显。该种模式短期内全面推开的概率不大。如若推行,需充分研究对市场不同主体的影响或冲击,做好政策规则协调配套。”  中指研究院市场研究总监陈文静也表示,各地存量房贷利率执行情况不一,在当前市场环境下,借款人与原商业银行内部置换或原商业银行直接下调存量房贷利率的方式或许更为合适。而通过不同银行之间“转按揭”方式,或加剧市场竞争,对预期的稳定将形成扰动。  从操作便利度来看,上海易居房地产研究院副院长严跃进认为,“转按揭”会造成很多新的工作量,实际上上一轮存量房贷调整,是通过系统默认方式直接在后续月份减少了月供还贷额,这是比较简单且容易接受的做法。  而招联首席研究员董希淼则对再次集中调降存量房贷利率的效果持不同看法:“下调存量房贷利率主要是希望降低居民利息支出,从而更好支持消费和投资。从去年房贷利率下调后的情况看,居民部门消费、投资未见明显起色,提前还贷没有明显减少。因此,再次集中下调存量房贷利率意义可能不大。”  但他认为,对于上一轮调降中未涉及的存量二套房贷利率可以集中下调。需要注意的是,采取浮动利率的房贷利率已随LPR变化,存量房贷利率集中调降是特殊时期采取的特殊政策,不应成为常态化、日常性政策措施,否则将对商业银行经营管理造成冲击。  银行息差面临更大挑战  存量房贷与居民生活息息相关,也是影响银行经营成果的重要业务板块。  何婉婷告诉记者,去年存量房贷利率集中下调引发了阶段性的银行资金压力、大行融出意愿下降以及小行买债意愿提升。今年,央行对货币政策框架进行了调整,畅通了利率传导机制;构建了新的利率走廊,收窄走廊宽度,使得流动性分层现象显著缓解;通过丰富公开市场工具,增加国债买卖工具对债市极端交易和曲线形态进行纠偏。因此,当下如果再次推进存量房贷利率下调,配套货币政策的精准支持,预计对银行间流动性影响可控。  但她认为,存量房贷利率下调对于银行息差构成挑战。今年以来,利率市场化推进步伐不断提速,2024年二季度各类银行的净息差基本保持稳定,持平于上期的1.54%,整体依然较低。出于稳定银行息差的考虑,如果存量房贷利率下调,预计是以对银行息差影响更为温和的方式推进,并且需配套负债端成本降低。  从居民端来看,克而瑞集团董事长、上海易居房地产研究院执行院长丁祖昱认为,如果能够调降存量房贷利率,可以有效减轻居民的负债压力,释放购买力,从而提振居民支付能力和消费信心,刺激消费回升,为经济增长提供动力。同时,还能减少提前还贷等情况,稳定房地产市场。  陈文静表示,若进一步下调存量房贷利率,将继续为借款人节约利息支出,有利于扩大消费和投资。同时,也有助于稳定住房消费预期,减缓购房者因房贷利率下降带来的观望情绪。  李宇嘉建议,存量贷款利率尽可能一次性降到接近中长期定期存款利率水平,让居民形成按揭仍旧是低利率、普惠利率的观感,进而抑制提前还贷,鼓励按揭买房。  编辑:刘润榕海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

"沈娜娜苏清歌团圆火锅下载",在这波AI浪潮中,面壁智能是国内少有选择AllIn端侧模型的头部大模型厂商。自从面壁智能2月份发布性能小钢炮1.0后,接连几月陆续迭代升级,其中后续推出的开源模型MiniCPM-Llama3-V2.5更是因为强悍的实力遭到了斯坦福AI团队的抄袭。四月份--**--在这波AI浪潮中,面壁智能是国内少有选择AllIn端侧模型的头部大模型厂商。自从面壁智能2月份发布性能小钢炮1.0后,接连几月陆续迭代升级,其中后续推出的开源模型MiniCPM-Llama3-V2.5更是因为强悍的实力遭到了斯坦福AI团队的抄袭。四月份,面壁智能CTO曾国洋还曾预言,GPT-3.5级别的模型将在一两年内就能在移动设备上运行。好消息是,不用再等一到两年了,因为今天发布的MiniCPM3.0实现了初代小钢炮发布时立下的Flag:今年内让GPT-3.5水平的模型在端侧跑起来。仅4B参数,以小博大,性能超越GPT-3.5,MiniCPM3.0也标志着「端侧ChatGPT」时刻的到来。简单来说就是,MiniCPM3.0的面世意味着用户未来能体验到快速、安全、且功能丰富的本地AI服务,无需依赖云端处理,以及获得更流畅、更私密的智能交互体验。从官方分享的基准测试来看,MiniCPM3.0在CMMLU、CEVAL等考究中文能力的基准测试中一骑绝尘,轻松碾压Phi-3.5、以及GPT-3.5等模型。而即便是对上了8B、9B等国内优秀的大模型,MiniCPM3.0的表现同样相当出众。简单总结一下MiniCPM3.0的特点:无限长文本,榜单性能超越Kimi端侧最强Functioncall,性能比肩GPT-4o超强的RAG外挂三件套,中文检索、中英跨语言第一无限长文本,性能超越Kimi小而强、小而全,或许是MiniCPM3.0最贴切的形容词。上下文长度是衡量大模型基础能力的一项重要特性,更长的上下文长度意味着模型能够存储和回忆更多的信息,从而有助于模型更准确地理解和生成语言。举例来说,更长的上下文长度能够让一个AI写作工具根据用户之前写的内容提供更相关的建议,或者根据更多的背景信息创作出更复杂、更引人入胜的故事。为此,面壁提出了LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。这是一种通过将长上下文切分为多个片段,让模型并行处理,并从不同片段中提取关键信息,汇总最终答案,实现无限长文本。据悉,这一技术普遍增强了模型处理长文本的能力,且在文本不断加长的情况,仍保持稳定性能、减少长文本随加长掉分情况。▲LLMxMapReduce技术框架图从32K到512K,MiniCPM3.0能够打破大模型记忆的限制,将上下文长度无限稳定拓展,用面壁官方的话来说就是「想多长就多长」。从大模型长文本的基准测试InfiniteBench结果来看,随着文本长度的增加,4B参数的MiniCPM3.0的性能优势反而愈发明显。InfiniteBenchZh.QA评测结果显示,4B参数的MiniCPM3.0整体性能优于Kimi,在更长的文本上显示出相对更强的稳定性。端侧最强Functioncall,性能比肩GPT-4o在接受APPSO等媒体的采访时,曾国洋也表示,MiniCPM3.0针对用户关注的一些能力进行了提升,比如加入了完整的systempromptFunctionCalling和codeinterpreter等能力。其中FunctionCalling(函数调用)能够将用户模糊化的输入语义转换为机器可以精确理解执行的结构化指令,并让大模型连接外部工具和系统。具体来说,通过语音在手机上调用日历、天气、邮件、浏览器等APP或相册、文件等本地数据库,从而打开终端设备Agent应用的无限可能,也让人机交互更加自然和方便。据介绍,MiniCPM3.0宣称拥有端侧最强FunctionCalling性能,在BerkeleyFunction-CallingLeaderboard榜单上,其性能接近GPT-4o,并超越Llama3.1-8B、Qwen-2-7B、GLM-4-9B等众多模型。曾国洋表示,现有的开源模型在这些能力上的覆盖并不全面,通常只有一些云端的大型模型能够完全覆盖这些能力。现在,MiniCPM3.0也实现了一些相应的功能。以RAG(检索增强生成)为例,这是一种结合了信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的技术。它通过从大规模文档库中检索相关信息来指导文本的生成过程,能够提升模型在回答问题、生成文本等任务中的准确性和可靠性,减少大模型的幻觉问题。对于法律、医疗等依赖专业知识库、对大模型幻觉容忍度极低的垂直行业来说,大模型+RAG在行业中尤其实用。MiniCPM3.0一口气上线了RAG三件套:检索模型,重排序模型和面向RAG场景的LoRA插件。MiniCPM-Embedding(检索模型)中英跨语言检索取得SOTA性能,在评估模型文本嵌入能力的MTEB的检索榜单上中文第一、英文第十三。MiniCPM-Reranker(重排序模型)在中文、英文、中英跨语言测试上取得SOTA性能。经过针对RAG场景的LoRA训练后,MiniCPM3.0-RAG-LoRA在开放域问答(NQ、TQA、MARCO)、多跳问答(HotpotQA)、对话(WoW)、事实核查(FEVER)和信息填充(T-REx)等多项任务上的性能表现,超越Llama3-8B和Baichuan2-13B等业内优秀模型。模型应用落地,先跑起来再说在接受APPSO等媒体的采访时,面壁智能CEO李大海提到,能跑起来和真正流畅地去做应用是两个不同的概念。而经过优化后的MiniCPM3.0对端侧设备的资源需求很低,量化后仅需2.2G内存,iPad端侧推理也能达到18-20tokens/s。对于iPad这样的移动设备来说,每秒能够处理18-20个token的速度已经意味着模型能够实时处理自然语言输入。比如在语音识别或实时翻译应用中,用户基本不会感受到明显的延迟,享受到相对流畅的交互体验。另外,相较于云端模型,作为端侧模型的面壁小钢炮MiniCPM系列模型还天然具有弱网、断网可用、超低时延、数据隐私安全等本地优势。在贡嘎雪山附近游玩时,想知道欣赏「日照金山」的最佳姿势,网络不佳的你可以向MiniCPM3.0发出提问。又或者,如果你是「赶海」的新人,站在波涛汹涌的海岸边,却想要满载而归,那不妨可以遵循MiniCPM3.0给出的建议。当你抬头仰望夜空时,萌生了捕捉星轨的念头,MiniCPM3.0也能给你将拍摄的细节娓娓道来。MiniCPM小钢炮系列飞速进步的背后是一以贯之的高效大模型第一性原理。面壁智能首席科学家刘知远曾提出一个大模型时代的「摩尔定律」,即大模型的知识密度平均每8个月将提升一倍。知识密度=模型能力/参与计算的模型参数具体来说,随着模型知识密度的持续增强,2020年GPT-3175B能力到2024年MiniCPM2.4B模型即可达到,2022年底ChatGPT首次亮相内置的GPT-3.5到2024年MiniCPM3.0模型即可达到。基于此,如果说MiniCPM追求的是极致端侧性能表现,那么MiniCPM-V追求的是极致多模态创新表现,面壁小钢炮的进步不是单方面的进步,而是端侧双旗舰的齐头并进。经过一两年的技术摸索,AI大模型正逐步进入落地应用的深水区。李大海认为,大模型具有两个大方向的价值,一个方向的价值叫做升级旧世界,第二个方向的价值则是发现新大陆。比如苹果整合ChatGPT服务到AppleIntelligence中便是一个典型的例证。端侧模型也是如此,通过在手机、汽车还有PC这样的场景里面,更适合做的事情是去服务好终端的厂商,然后让终端厂商因为有了端侧模型,整个系统层级的体验也变得更好。只不过,在技术到产品的惊险一跃中,厂商也需要投入大量时间来融合用户需求与技术。正如李大海所言,尽管移动互联网自iPhone问世以来就已经存在,但真正大规模增长和被验证的应用确实是数年后才开始涌现。实际上,面壁智能也一直在探索落地应用的场景。此前,面壁小钢炮MiniCPM端侧模型已经在PC、平板、手机等领域上实际运行。前不久,面壁智能也在WAIC上联手加速进化机器人,打造出完整「具身智能」的先驱方案,这也是业界首个高效端侧模型运行在人形机器人的演示,理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。李大海也向APPSO等媒体剧透,预计在年底前将会有配备面壁智能端侧模型的产品上市。简言之,面壁智能不断将高效高性能大模型放到离用户最近的地方,让大模型的能力像电力一样被随意调用、无处不在、普适且安全。在这个过程,更多的人也能尽快地享受到大模型的价值和作用。MiniCPM3.0开源地址:GitHub:?https://github.com/OpenBMB/MiniCPMHuggingFace:?https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-4B

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作者:柔慧丽



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