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来源:彩云网登录2024-05-24 17:48

  

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CPI回落至“1”区间 为宏观政策“稳增长”创造有利条件******

  中国网财经12月10日讯(记者 李春晖)昨日(9日)国家统计局公布了11月份全国CPI(居民消费价格指数)数据,CPI同比上涨1.6%,涨幅比上月回落0.5个百分点,重回“1”区间。这已经是CPI同比涨幅连续两个月较快回落。

(图片来源:国家统计局网站)

  “除上年同期基数抬高外,11月CPI同比涨幅回落主要源于当前猪肉已进入价格见顶回落阶段,蔬菜价格下跌也是一个重要原因。”东方金诚首席宏观分析师王青表示。

  国家统计局数据显示,11月份食品价格同比上涨3.7%,涨幅比上月回落3.3个百分点。食品中,猪肉价格上涨34.4%,涨幅比上月回落17.4个百分点。鲜菜价格下降21.2%,降幅比上月扩大13.1个百分点。

  “猪肉价格在前期涨幅较大的情况下,受疫情及天气影响需求转弱,加上中央储备猪肉投放工作继续开展,导致预期有所扭转,前期压栏惜售行为转为集中出栏。今冬天气晴好且偏暖,供给充沛导致蔬菜价格下降。”中国民生银行首席经济学家温彬表示。

  与此同时,11月扣除食品和能源价格、更能反映整体物价水平的核心CPI继续处于低位:同比上涨0.6%,涨幅与上月相同。

  “(核心CPI走低)显示当前整体物价形势稳定。这与欧美高通胀形成鲜明对比,将继续为国内宏观政策‘以我为主’提供重要支撑。”王青表示。

  今年以来,面对外部环境的高通胀压力,我国通过一系列政策合力,始终保持着相对温和的通胀水平。

  “进入到下半年,通胀整体呈现‘两高两低’特征。”温彬表示,“两高”是指外部输入通胀高,食品能源通胀高,“两低”是指核心通胀低,工业品通胀持续走低,表明经济与通胀面临一定的结构性矛盾。

  中共中央政治局12月6日召开会议,分析研究2023年经济工作。会议提出“突出做好稳增长、稳就业、稳物价工作”、“推动经济运行整体好转”。12月7日,国务院联防联控机制发布了疫情防控“新十条”,对风险区划定和管理、核酸检测、隔离方式等提出了进一步的优化要求,最大限度减少疫情对经济社会发展的影响。

  政治局会议传递出稳增长的重要信号,疫情防控政策也进一步优化,分析人士认为,明年财政政策和货币政策将朝着稳增长方向加码发力、协调配合。而CPI涨幅的回落,为这些政策的实施创造了有利条件。

  “综合考虑整体经济运行态势及商品和服务市场供需平衡状况,2023年在全球通胀降温趋势下,国内消费反弹带来的潜在通胀风险也不大。这意味着年底前后货币、财政政策都具备在稳增长方向适度发力的空间。”王青表示。

  温彬表示,展望2023年,我国通胀仍将保持温和水平,随着疫情防控放松促进需求回升,通胀中枢大概率小幅升高。主要特点为:一是外部输入型通胀压力缓和;二是疫情防控优化,社会整体需求回暖,核心通胀将由目前的超低区间逐步均值回归;三是食品与能源安全边际高,非核心通胀保持温和;四是工业品价格仍存在一定通缩压力。

                                                                                  • 人工智能,如何妙笔“生”画******

                                                                                      核心阅读

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                                                                                      不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

                                                                                      一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

                                                                                      从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

                                                                                      人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

                                                                                      设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

                                                                                      今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

                                                                                      具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

                                                                                      扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

                                                                                      “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

                                                                                      扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

                                                                                      众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

                                                                                      汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

                                                                                      随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

                                                                                      大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

                                                                                      不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

                                                                                      但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

                                                                                      防范潜在风险,守住法律和伦理底线

                                                                                      人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

                                                                                      在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

                                                                                      不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

                                                                                      “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

                                                                                      不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

                                                                                      不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

                                                                                      记者 喻思南

                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                    阅读剩余全文(

                                                                                    相关阅读

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